À propos de ce Spécialisation

33,441 consultations récentes
Build models, make inferences, and deliver interactive data products. This specialization continues and develops on the material from the Data Science: Foundations using R specialization. It covers statistical inference, regression models, machine learning, and the development of data products. In the Capstone Project, you’ll apply the skills learned by building a data product using real-world data. At completion, learners will have a portfolio demonstrating their mastery of the material. The five courses in this specialization are the very same courses that make up the second half of the Data Science Specialization. This specialization is presented for learners who have already mastered the fundamentals and want to skip right to the more advanced courses.
Résultats de carrière des étudiants
43 %
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce spécialisation.
19 %
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
Approx. 6 mois pour terminer
6 heures/semaine recommandées
Anglais
Sous-titres : Anglais, Coréen, Vietnamien
Résultats de carrière des étudiants
43 %
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce spécialisation.
19 %
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
Approx. 6 mois pour terminer
6 heures/semaine recommandées
Anglais
Sous-titres : Anglais, Coréen, Vietnamien

Cette Spécialisation compte 5 cours

Cours1

Cours 1

Inférence statistique

4.2
étoiles
3,887 évaluations
774 avis
Cours2

Cours 2

Modèles de régression

4.4
étoiles
3,018 évaluations
506 avis
Cours3

Cours 3

Apprentissage mechanique pratique

4.5
étoiles
2,919 évaluations
554 avis
Cours4

Cours 4

Développement de produits de données

4.6
étoiles
2,043 évaluations
387 avis

Offert par

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Foire Aux Questions

  • If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

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  • Oui ! Pour commencer, cliquez sur la carte du cours qui vous intéresse et inscrivez-vous. Vous pouvez vous inscrire et terminer le cours pour obtenir un Certificat partageable, ou vous pouvez accéder au cours en auditeur libre afin d'en visualiser gratuitement le contenu. Si vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Visitez votre tableau de bord d'étudiant(e) pour suivre vos progrès.

  • Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.

  • Si vous vous inscrivez au cours, vous pouvez accéder à tous les cours de la Spécialisation et obtenir un Certificat lorsque vous terminez le travail. Si vous souhaitez seulement lire et examiner le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en auditeur libre. Si vous n'avez pas les moyens d'acquitter les frais, vous pouvez faire une demande d'Aide Financière.

  • Ce cours est entièrement en ligne : vous n'avez donc pas besoin de vous présenter physiquement dans une salle de classe. Vous pouvez accéder à vos vidéos de cours, lectures et devoirs en tout temps et en tout lieu, par l'intermédiaire du Web ou de votre appareil mobile.

  • Learners should complete the Data Science: Foundations using R specialization to gain the right foundation before starting this course.

  • After completing the Data Science: Foundations using R specialization, the courses in this specialization may be taken in any order, and in parallel if desired.

  • Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

  • You’ll have a foundational understanding of the field and be prepared to continue studying data science.

  • Yes, you can access the course for free via www.coursera.org/jhu. This will allow you to explore the course, watch lectures, and participate in discussions for free. To be eligible to earn a certificate, you must either pay for enrollment or qualify for financial aid.

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