Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung CertNexus-zertifizierter Data Science Practitioner Zertifikat über berufliche Qualifikation

4.7

Sterne

12 Bewertungen

Sarah Haq +2 weitere Dozenten

von

CertNexus-zertifizierter Data Science Practitioner Zertifikat über berufliche QualifikationCertNexus

Über diesen Kurs

3.385 kürzliche Aufrufe

This course is designed for business professionals that want to learn how to analyze data to gain insight, use statistical analysis methods to explore the underlying distribution of data, use visualizations such as histograms, scatter plots, and maps to analyze data and preprocess data to produce a dataset ready for training.
The typical student in this course will have several years of experience with computing technology, including some aptitude in computer programming.

Flexible Fristen

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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Kurs 3 von 5 in

CertNexus-zertifizierter Data Science Practitioner Zertifikat über berufliche Qualifikation

Stufe „Mittel“

Understand data science concepts, experience with programming languages (Python), libraries (NumPy,pandas) and database querying languages (SQL).

Ca. 20 Stunden zum Abschließen

Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Insight
Data Analysis
Dissemination
Preprocess Data
Data Visualization (DataViz)

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CertNexus-zertifizierter Data Science Practitioner Zertifikat über berufliche Qualifikation

Stufe „Mittel“

Understand data science concepts, experience with programming languages (Python), libraries (NumPy,pandas) and database querying languages (SQL).

Ca. 20 Stunden zum Abschließen

Englisch

Dozenten

Dozentenbewertung

4,71/5 (7 Bewertungen)

von

CertNexus

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Examine Data

In the previous course in this specialization, you conducted extract, transform, and load (ETL) to ensure your data was ready for the next phase of the data science process: analysis. In some cases, an analysis of the data may be the actual final goal of the project, or it may be an important intermediary step on the road to machine learning. In either case, analyzing your data using various techniques will help you obtain useful insights into that data and what it represents. It'll also give you a better understanding of how the data needs to undergo more processing to prepare it for machine learning. You'll begin your analysis efforts by exploring the nature of your dataset and the relationships it contains.

2 Stunden zum Abschließen

10 Videos (Gesamt 47 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

Woche2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Explore the Underlying Distribution of Data

2 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 54 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

Woche3

Woche 3

5 Stunden zum Abschließen

Use Visualizations to Analyze Data

5 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 38 min), 7 Lektüren, 2 Quiz

8 Videos

Visualizations3mHistograms3mBox Plots and Violin Plots8mScatter Plots, Line Plots, and Area Plots6mBar Charts2mGeographical Maps and Heatmaps5mPlots in Combination (Bar Chart Grid)5mPlots in Combination (Pair Plot)2m

7 Lektüren

Overview2mGuidelines for Analyzing Data Using Histograms3mGuidelines for Analyzing Data Using Box Plots and Violin Plots3mGuidelines for Analyzing Data Using Scatter Plots, Line Plots, and Area Plots5mGuidelines for Analyzing Data Using Bar Charts5mGuidelines for Analyzing Data Using Maps5mGuidelines for Using Visualizations to Analyze Data5m

1 praktische Übung

Using Visualizations to Analyze Data 30m

Woche4

Woche 4

7 Stunden zum Abschließen

Preprocess Data

7 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 51 min), 11 Lektüren, 2 Quiz

9 Videos

Data Preprocessing6mMissing Values9mFeature Scaling6mFeature Engineering3mData Encoding5mContinuous Variable Discretization3mBin Determination3mFeature Splitting5mDimensionality Reduction6m

11 Lektüren

Overview2mGuidelines for Handling Missing Values5mAdditional Transformation Functions10mGuidelines for Applying Transformation Functions to Datasets3mData Encoding Methods20mGuidelines for Encoding Data5mGuidelines for Discretizing Variables5mGuidelines for Splitting Features5mDimensionality Reduction Methods20m Guidelines for Performing Dimensionality Reduction3m Guidelines for Preprocessing Data5m

1 praktische Übung

Preprocessing Data30m

Über den CertNexus-zertifizierter Data Science Practitioner Zertifikat über berufliche Qualifikation

The field of Data Science has topped the Linked In Emerging Jobs list for the last 3 years with a projected growth of 28% annually and the World Economic Forum lists Data Analytics and Scientists as the top emerging job for 2022.

Data can reveal insights and inform business—by guiding decisions and influencing day-to-day operations. This specialization will teach learners how to analyze, understand, manipulate, and present data within an effective and repeatable process framework and will enable you to bring value to the business by putting data science concepts into practice. This course is designed for business professionals that want to learn how to more effectively extract insights from their work and leverage that insight in addressing business issues, thereby bringing greater value to the business. The typical student in this course will have several years of experience with computing technology, including some aptitude in computer programming. Certified Data Science Practitioner (CDSP) will prepare learners for the CertNexus CDSP certification exam. To complete your journey to the CDSP Certification Complete the Coursera Certified Data Science Practitioner Professional Certificate. Review the CDSP Exam Blueprint. Purchase your CDSP Exam Voucher. Register for your CDSP Exam.

CertNexus-zertifizierter Data Science Practitioner

Häufig gestellte Fragen

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Analyze Data

Über diesen Kurs

Kompetenzen, die Sie erwerben

Dozenten

Sarah Haq

Stacey McBrine

Megan Smith Branch

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Examine Data

Explore the Underlying Distribution of Data

Use Visualizations to Analyze Data

Preprocess Data

Apply What You've Learned

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