University of Colorado Boulder
Spécialisation Data Analysis with Python

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University of Colorado Boulder

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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Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.7

(13 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois
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Planning flexible
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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 : K-Means Clustering
  • Catégorie : Dimensionality Reduction
  • Catégorie : Exploratory Data Analysis
  • Catégorie : Dbscan
  • Catégorie : Data Clustering Algorithms
  • Catégorie : Principal Component Analysis (PCA)
  • Catégorie : Data Mining
  • Catégorie : Machine Learning Methods
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Statistical Machine Learning
  • Catégorie : Machine Learning Algorithms
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Unsupervised Learning
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
  • Catégorie : Scikit-Learn
  • Catégorie : Supervised Learning
  • Catégorie : Regression Analysis
  • Catégorie : Linear Regression
  • Catégorie : Ensemble Learning
  • Catégorie : Predictive Modeling
  • Catégorie : regression
  • Catégorie : Cross Validation
  • Catégorie : Feature Engineering
  • Catégorie : Statistical Modeling
  • Catégorie : Statistical Analysis
  • Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
  • Catégorie : classification
  • Catégorie : Support Vector Machine (SVM)
  • Catégorie : Decision Tree
  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Bayesian Statistics
  • Catégorie : Logistic Regression
  • Catégorie : Data-Driven Decision-Making
  • Catégorie : Anomaly Detection
  • Catégorie : Analytics
  • Catégorie : Statistical Methods
  • Catégorie : Project Planning
  • Catégorie : Algorithms
  • Catégorie : Association Rule Learning
  • Catégorie : Frequent Patterns
  • Catégorie : Outlier
  • Catégorie : FP Growth
  • Catégorie : Apriori

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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 - 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 : Data Analysis
Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Catégorie : Scikit-Learn
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Linear Regression
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Ensemble Learning
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : regression
Catégorie : Cross Validation
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Statistical Analysis

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 : Data Analysis
Catégorie : Data Mining
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Analytics
Catégorie : Dimensionality Reduction
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Project Planning

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 : K-Means Clustering
Catégorie : Dimensionality Reduction
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Dbscan
Catégorie : Data Clustering Algorithms
Catégorie : Principal Component Analysis (PCA)
Catégorie : Data Mining
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Unsupervised Learning

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 : Algorithms
Catégorie : Association Rule Learning
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Frequent Patterns
Catégorie : Data Mining
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Outlier
Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : FP Growth
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Apriori
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Machine Learning Algorithms

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 : Data Analysis
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : classification
Catégorie : Support Vector Machine (SVM)
Catégorie : Decision Tree
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Data Science
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Bayesian Statistics
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Logistic Regression

Instructeur

Di Wu
University of Colorado Boulder
21 Cours46 462 apprenants

Offert par

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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
’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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