University of Colorado Boulder
Spécialisation Data Analysis with Python

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Spécialisation Data Analysis with Python

Launch your career in Data Science & Data Analysis. By mastering the skills and techniques covered in these courses, students will be better equipped to handle the challenges of real-world data analysis.

Di Wu

Instructeur : Di Wu

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4.7

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niveau Intermédiaire

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Ce que vous apprendrez

  • Describe and define the fundamental concepts and techniques used in Data Analysis.  Identify the appropriate techniques to apply.

  • Compare and contrast different Data Analysis techniques, including Classification, Regression, Clustering, Dimension Reduction, and Association Rules

  • Design and implement effective Data Analysis workflows, including data preprocessing, feature selection, and model selection

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Clustering Algorithms
  • Catégorie : Dimensionality Reduction
  • Catégorie : K-Means Clustering
  • Catégorie : Principal Component Analysis (PCA)
  • Catégorie : Dbscan
  • Catégorie : Ensemble Learning
  • Catégorie : Linear Regression
  • Catégorie : Cross Validation
  • Catégorie : regression
  • Catégorie : Scikit-Learn
  • Catégorie : Bayesian Statistics
  • Catégorie : Logistic Regression
  • Catégorie : Support Vector Machine (SVM)
  • Catégorie : classification
  • Catégorie : Decision Tree
  • Catégorie : Unsupervised Learning
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Supervised Learning
  • Catégorie : Project Planning
  • Catégorie : Data Mining
  • Catégorie : Association Rule Learning
  • Catégorie : Outlier
  • Catégorie : Apriori
  • Catégorie : Frequent Patterns
  • Catégorie : FP Growth

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Spécialisation - 5 séries de cours

Classification Analysis

COURS 138 heures

Ce que vous apprendrez

  • Understand the concept and significance of classification as a supervised learning method.

  • Identify and describe different classifiers, apply each classifier to perform binary and multiclass classification tasks on diverse datasets.

  • Evaluate the performance of classifiers, select and fine-tune classifiers based on dataset characteristics and learning requirements.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Ensemble Learning
Catégorie : Linear Regression
Catégorie : Cross Validation
Catégorie : regression
Catégorie : Scikit-Learn

Regression Analysis

COURS 240 heures

Ce que vous apprendrez

  • Understand the principles and significance of regression analysis in supervised learning.

  • Implement cross-validation methods to assess model performance and optimize hyperparameters.

  • Comprehend ensemble methods (bagging, boosting, and stacking) and their role in enhancing regression model accuracy.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Project Planning
Catégorie : Data Mining

Clustering Analysis

COURS 337 heures4.5 (10 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Understand the principles and significance of unsupervised learning, particularly clustering and dimension reduction.

  • Apply clustering techniques to diverse datasets for pattern discovery and data exploration.

  • Implement Principal Component Analysis (PCA) for dimension reduction and interpret the reduced feature space.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Clustering Algorithms
Catégorie : Dimensionality Reduction
Catégorie : K-Means Clustering
Catégorie : Principal Component Analysis (PCA)
Catégorie : Dbscan

Association Rules Analysis

COURS 422 heures

Ce que vous apprendrez

  • Understand the principles and significance of unsupervised learning methods, specifically association rules and outlier detection

  • Grasp the concepts and applications of frequent patterns and association rules in discovering interesting relationships between items.

  • Apply various outlier detection methods, including statistical and distance-based approaches, to identify anomalous data points.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Association Rule Learning
Catégorie : Outlier
Catégorie : Apriori
Catégorie : Frequent Patterns
Catégorie : FP Growth

Data Analysis with Python Project

COURS 518 heures

Ce que vous apprendrez

  • Define the scope and direction of a data analysis project, identifying appropriate techniques and methodologies for achieving project objectives.

  • Apply various classification and regression algorithms and implement cross-validation and ensemble techniques to enhance the performance of models.

  • Apply various clustering, dimension reduction association rule mining, and outlier detection algorithms for unsupervised learning models.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Bayesian Statistics
Catégorie : Logistic Regression
Catégorie : Support Vector Machine (SVM)
Catégorie : classification
Catégorie : Decision Tree

Instructeur

Di Wu
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15 Cours40 991 apprenants

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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