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University of London
IBM

Statistics and Clustering in Python

Robert Zimmer

Instructeur : Robert Zimmer

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
17 heures pour terminer
3 semaines à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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17 heures pour terminer
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Ce que vous apprendrez

  • In this course you will engage in a variety of mathematical and programming exercises while completing a data clustering project.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Mean and Deviations
  • Catégorie : One and two-dimensional data
  • Catégorie : Pandas and K-means

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

octobre 2024

Évaluations

34 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Science Foundations
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable
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Il y a 4 modules dans ce cours

This week, we will delve into the core concepts of mean, variance, and other basic statistics, laying the groundwork for a solid understanding of data analysis principles. Through hands-on exercises and demonstrations in Python and Jupyter notebooks, we'll explore practical techniques for calculating and interpreting statistical measures.

Inclus

10 vidéos7 lectures10 devoirs1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté

This week, we will explore mathematics for multidimensional data. You will also learn how to work with multidimensional data in Python.

Inclus

14 vidéos10 lectures14 devoirs

This week, we will explore data manipulation and visualisation with Python's Pandas library. We will dive deep into the versatile capabilities of Pandas, empowering you to efficiently manipulate, analyse, and interpret data.

Inclus

6 vidéos6 lectures7 devoirs1 évaluation par les pairs

This week, we will embark on a journey through the fascinating world of unsupervised learning, where patterns emerge from data without explicit guidance. You will implement the K-means algorithm to solve a real-world problem.

Inclus

8 vidéos3 lectures3 devoirs3 évaluations par les pairs5 sujets de discussion

Instructeur

Robert Zimmer
University of London
5 Cours5 088 apprenants

Offert par

University of London
IBM

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