Erhalte ich für den Abschluss der Spezialisierung Studien-Credits?

Diese Spezialisierung wird nicht an Universitäten angerechnet, aber einige Universitäten können Spezialisierungszertifikate als Credit anerkennen. Erkundigen Sie sich bei Ihrer Hochschule, um mehr zu erfahren.

Spezialisierung für Angewandte Datenwissenschaft mit Python

Spezialisierung für Angewandte Datenwissenschaft mit Python

Gewinnen Sie neue Erkenntnisse über Ihre Daten. Lernen Sie, datenwissenschaftliche Methoden und Techniken anzuwenden, und erwerben Sie Analysefähigkeiten.

Dozenten: Christopher Brooks

Bei Coursera Plus enthalten

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5-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

4.5

(26,267 Bewertungen)

Stufe Mittel

Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich

4 months to complete

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

Führen Sie eine inferentielle statistische Analyse durch
Erkennen, ob eine Datenvisualisierung gut oder schlecht ist
Verbessern Sie eine Datenanalyse mit angewandtem maschinellem Lernen
Analysieren Sie die Konnektivität eines sozialen Netzwerks

Kompetenzen, die Sie erwerben

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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Unterrichtet in Englisch

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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Die 5 Kurse dieser Spezialisierung der University of Michigan führen die Lernenden mit Hilfe der Programmiersprache Python in die Datenwissenschaft ein. Diese fähigkeitsbasierte Spezialisierung richtet sich an Lernende, die über grundlegende Pythonkenntnisse oder Programmierkenntnisse verfügen und Techniken der Statistik, des maschinellen Lernens, der Informationsvisualisierung, der Textanalyse und der Analyse sozialer Netzwerke mit Hilfe beliebter Python-Toolkits wie pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk und networkx anwenden möchten, um Einblicke in ihre Daten zu gewinnen.

Die Kurse Einführung in die Datenwissenschaft in Python (Kurs 1), Angewandtes Plotten, Diagrammerstellung und Datendarstellung in Python (Kurs 2) und Angewandtes maschinelles Lernen in Python (Kurs 3) sollten in dieser Reihenfolge und vor jedem anderen Kurs der Spezialisierung belegt werden. Nach Abschluss dieser Kurse können Sie die Kurse 4 und 5 in beliebiger Reihenfolge belegen. Alle 5 sind erforderlich, um ein Zertifikat zu erhalten.

Einführung in die Datenverarbeitung mit Python

KURS 134 Stunden

Was Sie lernen werden

Techniken wie Lambdas und die Bearbeitung von csv-Dateien verstehen
Beschreiben Sie gängige Python-Funktionen und -Features, die für Data Science verwendet werden
Abfrage von DataFrame-Strukturen zur Bereinigung und Verarbeitung
Erklären Sie Verteilungen, Stichproben und t-Tests

Kompetenzen, die Sie erwerben

Pandas (Python-Paket), Python-Programmierung, Datenmanipulation, Datenverarbeitung, Daten bereinigen, Jupyter, NumPy, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Daten importieren/exportieren, Datenanalyse, Statistische Analyse, Grundsätze der Programmierung und Pivot-Tabellen und Diagramme

Angewandtes Plotten, Diagrammerstellung & Datendarstellung in Python

KURS 224 Stunden

Was Sie lernen werden

Beschreiben Sie, was eine gute oder schlechte Visualisierung ausmacht
Best Practices für die Erstellung grundlegender Diagramme kennenlernen
Identifizieren Sie die Funktionen, die für bestimmte Probleme am besten geeignet sind
Erstellen Sie eine Visualisierung mit matplotlb

Kompetenzen, die Sie erwerben

Python-Programmierung, Statistische Visualisierung, Datenmanipulation, Pandas (Python-Paket), Streudiagramme, Matplotlib, Interaktive Datenvisualisierung, Datenvisualisierungssoftware, Daten Präsentation, Grafische Darstellung, Wissenschaftliche Visualisierung, Datenvisualisierung, Visualisierung (Computergrafik), NumPy und Histogramm

Angewandtes maschinelles Lernen in Python

KURS 331 Stunden

Was Sie lernen werden

Beschreiben Sie, wie sich maschinelles Lernen von deskriptiver Statistik unterscheidet
Datencluster erstellen und auswerten
Erklären Sie verschiedene Ansätze zur Erstellung von Vorhersagemodellen
Erstellen Sie Funktionen, die den Analyseanforderungen entsprechen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Überwachtes Lernen, Regressionsanalyse, Maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Random Forest Algorithmus, Prädiktive Modellierung, Feature Technik, Dimensionalitätsreduktion und Python-Programmierung

Angewandtes Text Mining in Python

KURS 425 Stunden

Was Sie lernen werden

Verstehen, wie Text in Python behandelt wird
Anwendung grundlegender Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung
Code schreiben, der Dokumente nach Thema gruppiert
Beschreiben Sie das nltk-Framework für die Bearbeitung von Text

Kompetenzen, die Sie erwerben

Text Mining, Überwachtes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Daten bereinigen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Unstrukturierte Daten, Datenverarbeitung, Datenmanipulation, Python-Programmierung und Feature Technik

Angewandte Analyse sozialer Netzwerke in Python

KURS 526 Stunden

Was Sie lernen werden

Darstellung und Bearbeitung von vernetzten Daten mit der NetworkX-Bibliothek
Analysieren Sie die Konnektivität eines Netzwerks
Messen Sie die Wichtigkeit oder Zentralität eines Knotens in einem Netzwerk
Prognostizieren Sie die Entwicklung von Netzwerken im Laufe der Zeit

Kompetenzen, die Sie erwerben

Analyse sozialer Netzwerke, Netzwerkanalyse, Python-Programmierung, Graphentheorie, Algorithmen, Prädiktive Analytik, Matplotlib, Unüberwachtes Lernen, Pandas (Python-Paket), Daten importieren/exportieren, Datenanalyse und Analyse

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Dozenten

Christopher Brooks

15 Kurse934.627 Lernende

Kevyn Collins-Thompson

University of Michigan

0 Kurse0 Lernende

von

University of Michigan

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Häufig gestellte Fragen

Dieses Programm ist komplett online, Sie müssen also nicht persönlich in einem Klassenzimmer erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Internet oder Ihr mobiles Gerät auf Ihre Vorlesungen, Texte und Aufgaben zugreifen.

Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Programmkarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich registrieren und das Programm abschließen, um ein Zertifikat zu erhalten, das Sie mit anderen teilen können. Oder Sie können das Programm besuchen, um das Programmmaterial kostenlos anzusehen. Wenn Sie sich für ein Programm anmelden, das Teil einer Spezialisierung ist, sind Sie automatisch auch für die gesamte Spezialisierung angemeldet. Besuchen Sie Ihr Lerner-Dashboard, um Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Anmeldungsgebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.

Nein, Sie können diesen Kurs nicht kostenlos besuchen.Wenn Sie sich für das Programm registrieren, erhalten Sie Zugang zu allen Programmen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Wenn Sie die Programminhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie das Programm kostenlos besuchen. Wenn Sie sich die Gebühr nicht leisten können, ist die Beantragung finanzieller Unterstützung möglich.