University of Pennsylvania
Spécialisation How to Use Data

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University of Pennsylvania

Spécialisation How to Use Data

Analyze Data, Build Models, and Present Insights. Transform data into actionable insights through data analysis, predictive modeling, data visualization, and communication of results.

Brandon Krakowsky

Instructeur : Brandon Krakowsky

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Débutant

Expérience recommandée

2 mois
à 8 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Master the process of data wrangling, including data storage, access, and manipulation using SQL.

  • Perform exploratory data analysis (EDA) using Python, focusing on data inspection, cleaning, visualization, and summarization.

  • Apply predictive analytics techniques to make data-driven predictions using Python.

  • Create compelling data visualizations with Tableau for decision-making and storytelling.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Decision Tree Learning
  • Catégorie : Predictive Analytics
  • Catégorie : Supervised Learning
  • Catégorie : Tableau Software
  • Catégorie : Unsupervised Learning
  • Catégorie : Data Storytelling
  • Catégorie : Presentations
  • Catégorie : Seaborn
  • Catégorie : Exploratory Data Analysis
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Data Presentation
  • Catégorie : SQL

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !

février 2025

Améliorez votre expertise en la matière

  • 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 - 3 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Classifying and analyzing data.

  • Executing SQL queries to work with data.

  • Using Python and pandas library to manipulate and explore data.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Python (Programming Language)
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Seaborn
Catégorie : Data Classification
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Pandas (Python Package)

Ce que vous apprendrez

  • Implement data preprocessing and model training procedures for regression.

  • Interpret feature importance in decision trees and random forests.

  • Explain the difference between supervised and unsupervised learning.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Logistic Regression
Catégorie : Decision Tree Learning
Catégorie : Python (Programming Language)
Catégorie : Random Forest Algorithm

Ce que vous apprendrez

  • Explore and interpret data through various visualization techniques, identifying trends, outliers, and patterns.

  • Create interactive and informative visualizations that enable data-driven decision-making and storytelling.

  • Analyze engaging and persuasive data presentations that captivate and inform stakeholders.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Tableau (Business Intelligence Software)
Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Data Classification
Catégorie : Data Storytelling
Catégorie : Data Analysis

Instructeur

Brandon Krakowsky
University of Pennsylvania
10 Cours147 247 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.’
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