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Spezialisierung für Data Science Essentials: Analysis, Statistics, and ML

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Spezialisierung für 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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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

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

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Pandas (Python Package)
  • Kategorie: Analytics
  • Kategorie: Performance Tuning
  • Kategorie: Probability & Statistics
  • Kategorie: Dashboard
  • Kategorie: Statistical Modeling
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Probability
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Statistical Methods
  • Kategorie: Statistics
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Interactive Data Visualization
  • Kategorie: Plotly
  • Kategorie: Machine Learning

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

September 2025

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Packt.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Statistics
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Probability
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Data Science
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Analytics
Master SQL for Data Analysis

Master SQL for Data Analysis

KURS 210 Stunden

Was Sie lernen werden

  • 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)

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Performance Tuning

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: NumPy
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Data Science
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Data Import/Export

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Interactive Data Visualization
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Plotly
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: HTML and CSS
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: UI Components
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Python Programming

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: NumPy
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Science
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Statistical Analysis

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