University of London
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Spécialisation Data Science Foundations
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Spécialisation Data Science Foundations

Unlock Academic & Career Success with Data Science. Build the foundational knowledge and hands-on skills you need to forge new career opportunities, with no technical experience required.

Enseigné en Français (doublage IA)

Inclus avec Coursera Plus

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(294 avis)

niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
Planning flexible
3 mois à raison de 10 heures par semaine
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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Vue d'ensemble

  • Foundational knowledge and practical understanding of data science that unlocks academic and career opportunities

  • Basic hands-on skills in Python, R, SQL, and tools like GitHub and Jupyter Notebooks, including their essential features and uses in data science

  • Foundational data science processes, including data collection, simple model building, and algorithm concepts using flowcharts and pseudocode.

  • Basic data analysis with Python, using libraries like Pandas and Numpy, creating simple dashboards, and working with clustering algorithms.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Unsupervised Learning
  • Catégorie : Data Analysis Software
  • Catégorie : Statistical Programming
  • Catégorie : Project Management
  • Catégorie : Correlation Analysis
  • Catégorie : Machine Learning Algorithms
  • Catégorie : Pseudocode
  • Catégorie : Data Literacy
  • Catégorie : Algorithms
  • Catégorie : Web Scraping
  • Catégorie : Data Visualization Software
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Data Collection
  • Catégorie : Data Mining
  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Plot (Graphics)

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Dashboard
  • Catégorie : Pandas (Python Package)
  • Catégorie : Jupyter

Ce qui est inclus

Certificat partageable

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Enseigné en Français (doublage IA)
117 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

  • 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 University of London

Spécialisation - 8 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • In this course you learn how Data Science is applied in the real world, what we mean by data, and what we mean by machine learning.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Data Science
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Machine Learning Algorithms

Ce que vous apprendrez

  • Define data science and its importance in today’s data-driven world.

  • Describe the various paths that can lead to a career in data science.

  • Summarize  advice given by seasoned data science professionals to data scientists who are just starting out.

  • Explain why data science is considered the most in-demand job in the 21st century.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Science
Catégorie : Big Data
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Analytics
Catégorie : Data Mining
Catégorie : Data Storage
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Data Management
Catégorie : Data Literacy

Ce que vous apprendrez

  • Describe the Data Scientist’s tool kit which includes: Libraries & Packages, Data sets, Machine learning models, and Big Data tools 

  • Utilize languages commonly used by data scientists like Python, R, and SQL 

  • Demonstrate working knowledge of tools such as Jupyter notebooks and RStudio and utilize their various features  

  • Create and manage source code for data science using Git repositories and GitHub. 

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Jupyter
Catégorie : R Programming
Catégorie : GitHub
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Data Science
Catégorie : Git (Version Control System)
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Statistical Programming
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Cloud API
Catégorie : Open Source Technology
Catégorie : IBM Cloud
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Query Languages
Catégorie : Restful API
Catégorie : Data Analysis Software
Catégorie : Data Management
Catégorie : Collaborative Software
Catégorie : Application Programming Interface (API)
Catégorie : Computer Programming Tools

Ce que vous apprendrez

  • In this course you will learn the history of algorithms, discretisation and pseudocode and Euclidean algorithm in pseudocode.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Computer Science
Catégorie : Algorithms
Catégorie : Pseudocode
Catégorie : Data Structures
Catégorie : Program Development
Catégorie : Computational Thinking

Ce que vous apprendrez

  • Develop a foundational understanding of Python programming by learning basic syntax, data types, expressions, variables, and string operations.

  • Apply Python programming logic using data structures, conditions and branching, loops, functions, exception handling, objects, and classes.

  • Demonstrate proficiency in using Python libraries such as Pandas and Numpy and developing code using Jupyter Notebooks.

  • Access and extract web-based data by working with REST APIs using requests and performing web scraping with BeautifulSoup.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Structures
Catégorie : Python Programming
Catégorie : NumPy
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Web Scraping
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Programming Principles
Catégorie : Object Oriented Programming (OOP)
Catégorie : Data Collection
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Application Programming Interface (API)
Catégorie : Computer Programming
Catégorie : Data Import/Export
Catégorie : Data Manipulation

Ce que vous apprendrez

  • In this course you will engage in a variety of mathematical and programming exercises while completing a data clustering project.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : NumPy
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Scatter Plots
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Descriptive Statistics
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Statistics
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Statistical Analysis

Ce que vous apprendrez

  • In this course you will tackle a prediction problem: forecasting the number of bicycles that will be rented on a given day.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Correlation Analysis
Catégorie : Data Collection
Catégorie : Forecasting
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Data Science
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting

Ce que vous apprendrez

  • Play the role of a Data Scientist / Data Analyst working on a real project.

  • Demonstrate your Skills in Python - the language of choice for Data Science and Data Analysis.

  • Apply Python fundamentals, Python data structures, and working with data in Python.

  • Build a dashboard using Python and libraries like Pandas, Beautiful Soup and Plotly using Jupyter notebook.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Python Programming
Catégorie : Web Scraping
Catégorie : Data Science
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Dashboard
Catégorie : Data Structures
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Capture
Catégorie : NumPy
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Interactive Data Visualization
Catégorie : Pandas (Python Package)

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Instructeurs

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10 Cours774 192 apprenants
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Joseph Santarcangelo
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Alex Aklson
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21 Cours1 305 649 apprenants
Rav Ahuja
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56 Cours4 058 739 apprenants
Azim Hirjani
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Aije Egwaikhide
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Offert par

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