University of Pennsylvania
Spezialisierung für How to Use Data

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University of Pennsylvania

Spezialisierung für 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.

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Monate bei 8 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Was Sie lernen werden

  • 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.

Überblick

Was ist inbegriffen?

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Unterrichtet in Englisch
22 Praxisübungen

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 Pennsylvania.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Classifying and analyzing data.

  • Executing SQL queries to work with data.

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

Kompetenzen, die Sie erwerben

SQL, Exploratory Data Analysis, Data Manipulation, Data Analysis, Data Visualization Software, Pandas (Python Package), Data Science, Matplotlib, Seaborn, NumPy, Data Visualization, Big Data, Data Cleansing, Analytics, Data Storage und Data Management

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Predictive Analytics, Unsupervised Learning, Decision Tree Learning, Regression Analysis, Supervised Learning, Predictive Modeling, Random Forest Algorithm, Scikit Learn (Machine Learning Library), Classification And Regression Tree (CART), Forecasting, Data Analysis, Feature Engineering, Machine Learning und Python Programming

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Tableau Software, Data Storytelling, Data Visualization Software, Presentations, Stakeholder Communications, Spatial Analysis, Trend Analysis, Data Presentation, Scatter Plots, Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Verbal Communication Skills und Data Visualization

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Dozent

Brandon Krakowsky
University of Pennsylvania
10 Kurse166.142 Lernende

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