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Data Science Fundamentals, Part 2 专项课程
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Data Science Fundamentals, Part 2 专项课程

Applied Data Science with Python. Analyze realworld datasets, building applications, & applying machine learning with Python’s PyData

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位教师:Pearson

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深入学习学科知识
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4 周 完成
在 5 小时 一周
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您将学到什么

  • Acquire, clean, and manipulate real-world data using Python libraries, APIs, and databases, and perform exploratory data analysis and visualization.

  • Build, evaluate, and interpret statistical and machine learning models to make predictions and draw inferences from complex datasets.

  • Apply best practices in hypothesis testing, A/B testing, and model validation to solve practical problems and communicate results effectively.

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授课语言:英语(English)
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August 2025

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  • 向大学和行业专家学习热门技能
  • 借助实践项目精通一门科目或一个工具
  • 培养对关键概念的深入理解
  • 通过 Pearson 获得职业证书

专业化 - 3门课程系列

您将学到什么

  • Gain a foundational understanding of Exploratory Data Analysis (EDA) and its historical context.

  • Develop practical skills in Python data visualization using matplotlib and seaborn.

  • Learn to identify and interpret relationships and correlations within datasets using advanced charting techniques.

  • Recognize and avoid common pitfalls in data analysis, including mixed effects and Simpson’s Paradox.

您将获得的技能

类别:Scatter Plots
类别:Exploratory Data Analysis
类别:Box Plots
类别:Histogram
类别:Seaborn
类别:Matplotlib
类别:Data Visualization Software
类别:Statistical Analysis
类别:Correlation Analysis
类别:Data Visualization
类别:Statistical Methods
类别:Descriptive Statistics
类别:Data Analysis

您将学到什么

  • Master foundational and modern techniques for statistical inference and data analysis.

  • Apply computational and sampling-based approaches to real-world data problems.

  • Conduct hypothesis tests and optimize processes using A/B testing methodologies.

  • Distinguish between correlation and causation to ensure robust, actionable insights.

您将获得的技能

类别:Correlation Analysis
类别:Estimation
类别:A/B Testing
类别:Probability & Statistics
类别:Statistical Analysis
类别:Descriptive Statistics
类别:Statistical Inference
类别:Data Analysis
类别:Sampling (Statistics)
类别:Analytics

您将学到什么

  • Build and evaluate statistical models to predict outcomes using Python libraries such as SciPy, NumPy, and Scikit-learn.

  • Understand and apply the fundamentals of probability, statistical distributions, and regression analysis.

  • Identify and overcome common challenges in model fitting and performance evaluation.

  • Distinguish between statistical inference and prediction, and leverage machine learning algorithms for real-world applications.

您将获得的技能

类别:Regression Analysis
类别:Statistical Modeling
类别:Machine Learning
类别:Scikit Learn (Machine Learning Library)
类别:Probability & Statistics
类别:Predictive Modeling
类别:Supervised Learning
类别:Performance Metric
类别:Probability Distribution
类别:Statistical Analysis
类别:Data Analysis
类别:Business Analytics
类别:Estimation
类别:Predictive Analytics
类别:Statistical Inference

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