Онлайн-курс — сертифицированная профессиональная стажировка в области науки о данных, разработанная с помощью Python от Google, Мичиганский университет

Откройте для себя новую информацию о ваших данных. Научитесь применять методы и методы обработки данных и приобретите аналитические навыки.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Онлайн-курс — сертифицированная профессиональная стажировка в области науки о данных, разработанная с помощью Python от Google, Мичиганский университет

Professional Certificate

Средний уровень

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Применение статистических методов
  • машинное обучение
  • Визуализация информации
  • Анализ текста
  • Анализ социальных сетей
  • Использование популярных инструментов Python, таких как pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, networkx.
  • Глубокое понимание науки о данных в Python
  • Умение создавать графики и диаграммы для представления данных.
  • Развиваем навыки программирования на Python.

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • аналитик данных
  • специалист по данным
  • Python-разработчик
  • Эксперт по машинному обучению
  • Бизнес-аналитик
  • Разрабатывайте приложения с данными
  • Разработчик визуализации данных
  • Анализатор текста
  • Аналитик социальных сетей
  • Учитель информатики

Стажировка – серия курсов из 5 частей.

5 курсов серии специализаций Мичиганского университета знакомят учителей с наукой о данных с помощью языка программирования Python. Стажировка предназначена для учителей с базовым опытом работы с Python или программированием, которые хотят применять статистические методы, машинное обучение, визуализацию информации, анализ текста и анализ социальных сетей.

Курсы включают использование популярных инструментов Python, таких как:

  • панды
  • matplotlib
  • scikit-learn
  • нлтк
  • сетьx

Курсы необходимо проходить в следующем порядке:

  1. Введение в науку о данных в Python (курс 1)
  2. Графики, диаграммы и представление данных на Python (курс 2)
  3. Практическое машинное обучение на Python (курс 3)

После прохождения этих курсов вы можете пройти курсы 4 и 5 в любом порядке. Для получения сертификата необходимы все 5 курсов.

Details of the courses that make up the specialization

Введение в науку о данных в Python

Курс 1

34 часа
4,5 (27 048 оценок)

чему ты научишься

  • Понимание таких методов, как лямбда-функции и работа с файлами CSV.
  • Описать общие функции Python и контент, используемый в науке о данных.
  • Заимствовать структуры DataFrame для очистки и обработки данных.
  • Расскажите о распределениях, выборке и Т-тестах.

навыки, которые вы приобретете

  • Набор инструментов обработки естественного языка (NLTK)
  • Текстовый поиск
  • Программирование на Python
  • обработка естественного языка

Прикладные предположения, графики и представление данных в Python

Курс 2

24 часа
4,5 (6246 оценок)

чему ты научишься

  • Опишите, что делает визуализацию хорошей или плохой.
  • Понять лучшие принципы создания базовых графиков
  • Определить подходящие функции для определенных проблем
  • Создайте визуализацию с помощью Matplotlib.

навыки, которые вы приобретете

  • Теория графов
  • сетевой анализ
  • Программирование на Python
  • Анализ социальных сетей

Прикладное машинное обучение на Python

Курс 3

31 час
4,6 (8507 оценок)

чему ты научишься

  • Описать, чем машинное обучение отличается от описательной статистики.
  • Создание и оценка кластеров данных
  • Расскажите о различных подходах к созданию прогнозных моделей.
  • Создавайте контент, отвечающий потребностям анализа.

навыки, которые вы приобретете

  • Программирование на Python
  • Алгоритмы машинного обучения
  • машинное обучение
  • Scikit-Learn

Интеллектуальный анализ текстовых данных применяется в Python

Курс 4

25 часов
4,2 (3807 оценок)

чему ты научишься

  • Понять, как обрабатывается текст в Python
  • использовать базовые методы обработки естественного языка
  • Напишите код, группирующий документы по темам.
  • Описать структуру nltk для обработки текста.

навыки, которые вы приобретете

  • Программирование на Python
  • Нампи
  • Панды
  • Очистка данных

Анализ социальных сетей, примененный в Python

Курс 5

26 часов
4,6 (2699 оценок)

чему ты научишься

  • Представляйте данные и манипулируйте ими в сетевой структуре с помощью библиотеки NetworkX.
  • Анализ связности сети
  • измерить важность или центральность узла в сети

Похожие