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Spécialisation "Data Science Essentials: Analysis, Statistics, and ML"

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Spécialisation "Data Science Essentials: Analysis, Statistics, and ML"

Master Statistics, SQL, and Python Dashboards.

Perform analysis, visualize data, build dashboards, and create ML models using SQL and Python.

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Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 30 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 30 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine

Ce que vous apprendrez

  • Analyze data using statistical tools, probability, and hypothesis testing.

  • Query and manipulate databases using foundational and advanced SQL techniques.

  • Visualize and explore datasets using Python libraries like NumPy, Pandas, and Matplotlib.

  • Build interactive dashboards and implement ML models with Plotly Dash and Python.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Regression Analysis
  • Catégorie : Statistical Analysis
  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Plot (Graphics)
  • Catégorie : Statistics
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Probability
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Probability & Statistics
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Dashboard Creation
  • Catégorie : Data Manipulation
  • Catégorie : Performance Tuning
  • Catégorie : Database Development
  • Catégorie : Statistical Methods

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Dashboard
  • Catégorie : NumPy
  • Catégorie : Plotly
  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : Pandas (Python Package)

Détails à connaître

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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
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Packt

Spécialisation - série de 5 cours

Ce que vous apprendrez

  • Master key descriptive statistics concepts, including mean, median, and skewness.

  • Gain a solid understanding of probability theory, including Bayes' Theorem and the Law of Large Numbers.

  • Learn hypothesis testing techniques such as t-tests and understand Type I and Type II errors.

  • Apply regression analysis techniques, including linear and logistic regression, to solve data problems.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Statistical Inference
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Probability Distribution
Catégorie : Probability
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Statistics
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Correlation Analysis
Catégorie : Data Science
Catégorie : Bayesian Statistics
Catégorie : Data Preprocessing
Master SQL for Data Analysis

Master SQL for Data Analysis

COURS 2, 8 heures

Ce que vous apprendrez

  • Master key SQL commands and queries for data retrieval, manipulation, and analysis

  • Understand the relational model, including tables, keys, and indexes

  • Perform advanced data analysis using subqueries, conditional logic, and window functions

  • Simplify complex queries with views and common table expressions (CTEs)

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Database Development

Ce que vous apprendrez

  • Understand the core concepts of NumPy arrays, including their benefits over Python lists.

  • Gain proficiency in visualizing data using various types of plots in Matplotlib.

  • Learn how to manipulate and analyze data with Pandas for data science tasks.

  • Explore the basics of machine learning models such as classification and regression.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Classification Algorithms
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Linear Algebra
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : NumPy
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Probability Distribution
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Scatter Plots
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Data Import/Export
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Numerical Analysis
Catégorie : Histogram
Catégorie : Scientific Visualization
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Data Science
Catégorie : Data Analysis Software
Python Interactive Dashboards with Plotly Dash

Python Interactive Dashboards with Plotly Dash

COURS 4, 8 heures

Ce que vous apprendrez

  • Identify the core components and structure of a Plotly Dash dashboard.

  • Explain the role of callbacks in making dashboards interactive.

  • Break down complex dashboard layouts into manageable sections using HTML and CSS.

  • Assess the effectiveness of dashboard interactivity through real-time data updates.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Dashboard Creation
Catégorie : Interactive Data Visualization
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Hypertext Markup Language (HTML)
Catégorie : Plotly
Catégorie : Data Structures
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Dashboard
Catégorie : Jupyter
Catégorie : HTML and CSS
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : UI Components
Foundations of ML & Python for Data Science

Foundations of ML & Python for Data Science

COURS 5, 14 heures

Ce que vous apprendrez

  • Gain a strong foundation in machine learning terminology, algorithms, and real-world applications.

  • Master key statistical concepts like probability, hypothesis testing, and data distributions for ML tasks.

  • Develop proficiency in Python, including core libraries like NumPy and Pandas for data analysis.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : NumPy
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Descriptive Statistics
Catégorie : Probability
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Programming Principles
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Model Training
Catégorie : Data Science
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Probability Distribution

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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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