Online cursus – Gecertificeerde professionele stage in datawetenschap met Google’s Python en R, Università di Napoli Federico II

Word een data-expert met Python en R. Zet een stap voorwaarts in je carrière als datawetenschapper. Analyseer echte datasets en leer hoe u R en Python correct gebruikt.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

Gemiddeld niveau

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • De datastructuren in R
  • gegevensverwerking
  • Datavisualisatietechnieken
  • Numpy en Pandas gebruiken voor gegevensbeheer
  • Matplotlib gebruiken om gegevens weer te geven
  • Classificatie-, objectherkennings- en semantische segmentatieproblemen oplossen met behulp van PyTorch
  • Vermogen om gegevens kritisch te lezen
  • Evalueer het werk van anderen zonder vooringenomenheid

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • data wetenschapper
  • data-analist
  • Software-ontwikkelaar
  • Python-ontwikkelaar
  • Toets R in
  • Expert in datavisualisatie
  • Gegevensingenieur
  • Data onderzoeker
  • Analist informatiesystemen
  • Ontwikkelaar van algoritmen

Expertise – een 3-delige cursusreeks

Deze specialisatie is voor iedereen die geïnteresseerd is in het verwerven van basisvaardigheden voor Python-programmeren en het leren gebruiken van R en Python om datawetenschapsproblemen op te lossen.

wat ga je leren

  • De datastructuren in R
  • gegevensverwerking
  • Datavisualisatietechnieken
  • Numpy en Pandas gebruiken voor gegevensbeheer
  • Matplotlib gebruiken om gegevens weer te geven
  • Classificatie-, objectherkennings- en semantische segmentatieproblemen oplossen met behulp van PyTorch

laatste test

Met de laatste test kunt u kritische leesvaardigheden voor gegevens ontwikkelen en zonder vooroordelen het werk van uw collega’s beoordelen.

Een praktisch leerproject

De studenten zullen gebruik moeten maken van de kennis en vaardigheden die zij hebben verworven tijdens de drie cursussen en in de daarvoor ingerichte laboratoria. Daarnaast wordt aan de studenten gevraagd om het werk van andere studenten te analyseren en te beoordelen.

Het vermogen om het werk van anderen zonder vooringenomenheid te lezen, begrijpen en evalueren is een basisvereiste voor succes in een carrière als datawetenschapper!

Details of the courses that make up the specialization

Python: gebruiksaanwijzing

Cursus 1: Programmeren in Python

Cursusduur: 16 uur

Beoordeling: 4,1 (35 beoordelingen)

Wat je gaat leren:

  • Basisprincipes van Python-programmeren, geïnterpreteerde talen en ontwikkelomgevingen
  • Objectgeoriënteerd programmeren: klassen, objecten, dubbele overerving
  • Het gebruik van modules en pakketten
  • Bestandsbeheer, uitzonderingen en toegang tot databases

Cursus 2: Machine learning en datamining in R

Cursusduur: 30 uur

Wat je gaat leren:

  • Gegevens importeren, manipuleren en weergeven met behulp van R- en riddverse-pakketten (dplyr, ggplot2)
  • Het oplossen van begeleide en onbewaakte leerproblemen in R
  • Inzicht in de verschillen tussen tapijtneurale netwerken en diepe netwerken

Vaardigheden die je verwerft:

  • R-pakketten: dplyr, ggplot2, sprongen, glmnet, pls
  • Tapijt en diepe neurale netwerken
  • Begeleid en onbewaakt leren

Cursus 3: Python voor datawetenschap

Cursusduur: 18 uur

Wat je gaat leren:

  • Gegevens verwerken en weergeven in Python met behulp van populaire bibliotheken
  • Het verzamelen, trainen en gebruiken van neurale netwerken (feedforward en recurrente netwerken) met behulp van scikit learn
  • Keras- en PyTorch-tools gebruiken voor diepgaand leren
  • Training en gebruik van encoder-/decodernetwerken voor het analyseren van medische segmenten

Vaardigheden die je verwerft:

  • Gegevensverzameling, gegevensorganisatie en -verwerking
  • Analyse van gestructureerde en ongestructureerde data
  • Proactief problemen oplossen
  • Correct en efficiënt code schrijven