University of London
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Spécialisation Data Science Foundations
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Spécialisation Data Science Foundations

Unlock Academic & Career Success with Data Science. Build the foundational knowledge and hands-on skills you need to forge new career opportunities, with no technical experience required.

Romeo Kienzler
Robert Zimmer
Joseph Santarcangelo

Instructeurs : Romeo Kienzler

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
3 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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à 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • Foundational knowledge and practical understanding of data science that unlocks academic and career opportunities

  • Basic hands-on skills in Python, R, SQL, and tools like GitHub and Jupyter Notebooks, including their essential features and uses in data science

  • Foundational data science processes, including data collection, simple model building, and algorithm concepts using flowcharts and pseudocode.

  • Basic data analysis with Python, using libraries like Pandas and Numpy, creating simple dashboards, and working with clustering algorithms.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Acquisition
  • Catégorie : Python (Programming Language)
  • Catégorie : Project Management
  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Machine Learning

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais
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octobre 2024

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
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Spécialisation - 8 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • In this course you learn how Data Science is applied in the real world, what we mean by data, and what we mean by machine learning.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Science
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Github
Catégorie : Rstudio
Catégorie : Jupyter notebooks

What is Data Science?

COURS 211 heures4.7 (72,446 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Define data science and its importance in today’s data-driven world.

  • Describe the various paths that can lead to a career in data science.

  • Summarize  advice given by seasoned data science professionals to data scientists who are just starting out.

  • Explain why data science is considered the most in-demand job in the 21st century.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Science
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Numpy
Catégorie : Pandas

Tools for Data Science

COURS 318 heures4.5 (29,076 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Describe the Data Scientist’s tool kit which includes: Libraries & Packages, Data sets, Machine learning models, and Big Data tools 

  • Utilize languages commonly used by data scientists like Python, R, and SQL 

  • Demonstrate working knowledge of tools such as Jupyter notebooks and RStudio and utilize their various features  

  • Create and manage source code for data science using Git repositories and GitHub. 

Compétences que vous acquerrez

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

Ce que vous apprendrez

  • In this course you will learn the history of algorithms, discretisation and pseudocode and Euclidean algorithm in pseudocode.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : What is Data?
Catégorie : Introduction to machine learning
Catégorie : Preparing your data
Catégorie : How the K-mean clustering algorithm works

Python for Data Science, AI & Development

COURS 525 heures4.6 (38,224 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Learn Python - the most popular programming language and for Data Science and Software Development.

  • Apply Python programming logic Variables, Data Structures, Branching, Loops, Functions, Objects & Classes.

  • Demonstrate proficiency in using Python libraries such as Pandas & Numpy, and developing code using Jupyter Notebooks.

  • Access and web scrape data using APIs and Python libraries like Beautiful Soup.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Correlation
Catégorie : Project Life Cycle
Catégorie : Regression
Catégorie : Project Life Cycle

Python Project for Data Science

COURS 68 heures4.5 (4,298 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Play the role of a Data Scientist / Data Analyst working on a real project.

  • Demonstrate your Skills in Python - the language of choice for Data Science and Data Analysis.

  • Apply Python fundamentals, Python data structures, and working with data in Python.

  • Build a dashboard using Python and libraries like Pandas, Beautiful Soup and Plotly using Jupyter notebook.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Science
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Pandas
Catégorie : Jupyter notebooks

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 : Data Science
Catégorie : Big Data
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Data Mining

Ce que vous apprendrez

  • In this course you will tackle a prediction problem: forecasting the number of bicycles that will be rented on a given day.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : The history of algorithms
Catégorie : Conversion between flowcharts and pseudocode
Catégorie : Introduction to loops in pseudocode
Catégorie : Problems in Computer Science

Instructeurs

Romeo Kienzler
IBM
10 Cours693 207 apprenants
Robert Zimmer
University of London
5 Cours3 709 apprenants
Joseph Santarcangelo
IBM
33 Cours1 635 283 apprenants

Offert par

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’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
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Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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