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 „Angewandte Datenwissenschaft mit Python“

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Spezialisierung „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

470.049 bereits angemeldet

Bei Mehr erfahren enthalten

5-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 34,393 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel

Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich

3 months to complete

unter 10 Stunden pro Woche

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Stufe Mittel

Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich

3 months to complete

unter 10 Stunden pro Woche

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

Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Plot (Grafiken)
Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
Kategorie: Netzwerk-Modell
Kategorie: Netzwerkanalyse
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Analyse sozialer Netzwerke
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Statistische Visualisierung
Kategorie: Technische Merkmale

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: NumPy
Kategorie: Pandas (Python-Paket)

Wichtige Details

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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 1, 30 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

Kategorie: Pandas (Python-Paket)

Kategorie: Datenmanipulation

Kategorie: Python-Programmierung

Kategorie: Datenwissenschaft

Kategorie: NumPy

Kategorie: Pivot-Tabellen und Diagramme

Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Kategorie: Daten importieren/exportieren

Kategorie: Vorverarbeitung von Daten

Kategorie: Text Mining

Kategorie: Statistische Analyse

Kategorie: Datenumwandlung

Kategorie: Skriptsprachen

Kategorie: Bereinigung von Daten

Kategorie: Grundsätze der Programmierung

Kategorie: Datenverarbeitung

Kategorie: Datengestützte Entscheidungsfindung

Kategorie: Datenwrangling

Kategorie: Statistische Methoden

Kategorie: Datenanalyse

Angewandtes Plotten, Diagrammerstellung & Datendarstellung in Python

KURS 2, 24 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

Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung

Kategorie: Grafische und visuelle Gestaltung

Kategorie: Grafische Darstellung

Kategorie: Datenkompetenz

Kategorie: Präsentation der Daten

Kategorie: Plot (Grafiken)

Kategorie: Python-Programmierung

Kategorie: Datenvisualisierung

Kategorie: Datenmanipulation

Kategorie: Statistische Visualisierung

Kategorie: Matplotlib

Kategorie: Software zur Datenvisualisierung

Angewandtes maschinelles Lernen in Python

KURS 3, 32 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

Kategorie: Überwachtes Lernen

Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen

Kategorie: Bewertung des Modells

Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen

Kategorie: Künstliche neuronale Netze

Kategorie: Modell-Optimierung

Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)

Kategorie: Unüberwachtes Lernen

Kategorie: Technische Merkmale

Kategorie: Maschinelles Lernen

Kategorie: Python-Programmierung

Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen

Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens

Kategorie: Prädiktive Modellierung

Kategorie: Modell Ausbildung

Angewandtes Text Mining in Python

KURS 4, 25 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

Kategorie: Text Mining

Kategorie: Datenmanipulation

Kategorie: Datenverarbeitung

Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen

Kategorie: Unüberwachtes Lernen

Kategorie: Vorverarbeitung von Daten

Kategorie: Technische Merkmale

Kategorie: Python-Programmierung

Kategorie: Modell Ausbildung

Kategorie: Bereinigung von Daten

Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen

Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache

Kategorie: Data Mining

Kategorie: Unstrukturierte Daten

Kategorie: Überwachtes Lernen

Angewandte Analyse sozialer Netzwerke in Python

KURS 5, 26 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

Kategorie: Analyse sozialer Netzwerke

Kategorie: Netzwerkanalyse

Kategorie: Netzwerk-Modell

Kategorie: Datenanalyse

Kategorie: Prädiktive Analytik

Kategorie: Algorithmen

Kategorie: Graphentheorie

Kategorie: Python-Programmierung

Kategorie: Analyse

Kategorie: Prädiktive Modellierung

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Dozenten

Christopher Brooks

15 Kurse973.006 Lernende

Kevyn Collins-Thompson

University of Michigan

0 Kurse0 Lernende

von

University of Michigan

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden aus Angewandte Datenwissenschaft mit Python

Durchschnitt über alle 5 Kurse

5 Sterne
66,97 %
4 Sterne
23,27 %
3 Sterne
5,83 %
2 Sterne
1,95 %
1 Stern
1,95 %

Kurs: Einführung in die Datenverarbeitung mit Python

4.0

Geprüft am 27. Juli 2020

Quizzes were very challenging and interesting. I learned alot. The main drawback in this course is that the materials are insufficient to answer the assignments.And some questions were not so clear.

Kurs: Angewandtes Plotten, Diagrammerstellung & Datendarstellung in Python

5.0

Geprüft am 11. Juni 2020

Great course with lots of learning. The lectures were crisp and the course inspired us to look at materials beyond the course and in the internet which is a important skill for any data scientist

Kurs: Angewandtes maschinelles Lernen in Python

5.0

Geprüft am 19. Juni 2017

Not for the faint of heart and some experience with Python, in particular Pandas, is preferred. Great overview of the different methods used in machine learning. One of the better courses imo.

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Häufig gestellte Fragen

Dieser Kurs findet vollständig online statt, sodass kein Erscheinen vor Ort erforderlich ist. Sie können jederzeit und von überall aus über das Web oder Ihr Mobilgerät auf alle Vorträge, Lesematerialien, Aufgaben und Labs zugreifen.

Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich registrieren und den Kurs abschließen, um ein Zertifikat zu erhalten, das Sie mit anderen teilen können. Oder Sie können den Kurs besuchen, um das Kursmaterial kostenlos anzusehen. Wenn Sie sich für einen Kurs anmelden, der 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 finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr 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 den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten bei Abschluss ein Zertifikat. Wenn Sie die Programminhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie das Programm kostenlos besuchen. Wenn Sie sich die Gebühr nicht leisten können, können Sie finanzielle Unterstützung beantragen.