Spécialisation Science des données appliquée avec Python

Gain new insights into your data . Learn to apply data science methods and techniques, and acquire analysis skills.

293 159 déjà inscrits
Enseignant(s) : Christopher Brooks +3 more
Image de l'enseignant, Christopher BrooksImage de l'enseignant, Kevyn Collins-ThompsonImage de l'enseignant, V. G. Vinod Vydiswaran

Sous-titres : Français, Anglais,

Offert par

Université du Michigan

À propos de ce Spécialisation

154 776 consultations récentes
The 5 courses in this University of Michigan specialization introduce learners to data science through the python programming language. This skills-based specialization is intended for learners who have a basic python or programming background, and want to apply statistical, machine learning, information visualization, text analysis, and social network analysis techniques through popular python toolkits such as pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, and networkx to gain insight into their data. Introduction to Data Science in Python (course 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (course 2), and Applied Machine Learning in Python (course 3) should be taken in order and prior to any other course in the specialization. After completing those, courses 4 and 5 can be taken in any order. All 5 are required to earn a certificate.
Résultats de carrière des étudiants
34 %
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce spécialisation.
23 %
ont obtenu une augmentation de salaire ou une promotion.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
Cours en ligne à 100 %
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Planning flexible
Définissez et respectez des dates limites flexibles.
Niveau intermédiaire
Approximativement 5 mois pour terminer
Rythme recommandé de 7 heures/semaine
Anglais
Résultats de carrière des étudiants
34 %
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce spécialisation.
23 %
ont obtenu une augmentation de salaire ou une promotion.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
Cours en ligne à 100 %
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Planning flexible
Définissez et respectez des dates limites flexibles.
Niveau intermédiaire
Approximativement 5 mois pour terminer
Rythme recommandé de 7 heures/semaine
Anglais

Comment fonctionne la Spécialisation

Suivez les cours

Une Spécialisation Coursera est une série de cours axés sur la maîtrise d'une compétence. Pour commencer, inscrivez-vous directement à la Spécialisation ou passez en revue ses cours et choisissez celui par lequel vous souhaitez commencer. Lorsque vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Il est possible de terminer seulement un cours : vous pouvez suspendre votre formation ou résilier votre abonnement à tout moment. Rendez-vous sur votre tableau de bord d'étudiant pour suivre vos inscriptions aux cours et vos progrès.

Projet pratique

Chaque Spécialisation inclut un projet pratique. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour terminer la Spécialisation et obtenir votre Certificat. Si la Spécialisation inclut un cours dédié au projet pratique, vous devrez terminer tous les autres cours avant de pouvoir le commencer.

Obtenir un Certificat

Lorsque vous aurez terminé tous les cours et le projet pratique, vous obtiendrez un Certificat que vous pourrez partager avec des employeurs éventuels et votre réseau professionnel.

Cette Spécialisation compte 5 cours

Cours1

Cours 1

Introduction to Data Science in Python

4.5
étoiles
24,333 évaluations
5,451 avis
Cours2

Cours 2

Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python

4.5
étoiles
5,757 évaluations
979 avis
Cours3

Cours 3

Applied Machine Learning in Python

4.6
étoiles
7,429 évaluations
1,354 avis
Cours4

Cours 4

Applied Text Mining in Python

4.2
étoiles
3,528 évaluations
682 avis

Offert par

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Université du Michigan

Foire Aux Questions

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.