University of Colorado Boulder

Spezialisierung „Data Analysis with Python“

Holen Sie sich eines unserer besten Angebote und erweitern Sie Ihre Fähigkeiten mit 50% Rabatt auf Coursera Plus. Jetzt sparen.

University of Colorado Boulder

Spezialisierung „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.

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Di Wu

Dozent: Di Wu

2.866 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Mehr erfahren

Fragen Sie Coursera

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 29 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 29 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

  • 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

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Dimensionality Reduction
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Logistic Regression
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Statistical Machine Learning
  • Kategorie: Analytical Skills
  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Anomaly Detection
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Machine Learning Algorithms
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Data Mining
  • Kategorie: Machine Learning Methods

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Classification Algorithms

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Weitere Informationen zu Coursera für Unternehmen
Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of Colorado Boulder.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Classification Analysis

Classification Analysis

KURS 1, 38 Stunden

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Logistic Regression
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Fine-tuning
Kategorie: Analytical Skills
Kategorie: Bayesian Statistics
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Model Training
Regression Analysis

Regression Analysis

KURS 2, 40 Stunden

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Model Training
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Statistical Machine Learning
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Statistical Modeling
Clustering Analysis

Clustering Analysis

KURS 3, 37 Stunden

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Applied Machine Learning
Association Rules Analysis

Association Rules Analysis

KURS 4, 23 Stunden

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Applied Machine Learning
Data Analysis with Python Project

Data Analysis with Python Project

KURS 5, 18 Stunden

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Project Planning
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Logistic Regression
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Data Analysis

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Dozent

Di Wu
University of Colorado Boulder
21 Kurse62.956 Lernende

von

University of Colorado Boulder

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

Weitere Fragen

Finanzielle Unterstützung verfügbar,