This course demystifies core data science concepts and techniques through engaging Python lessons and real datasets. You’ll gain practical experience working with the Python ecosystem, including pandas, NumPy, scikit-learn, and more, as you analyze authentic data and build meaningful applications from scratch. From setting up your programming environment to building your first recommendation engine, each lesson emphasizes intuition, best practices, and the computational skills needed to tackle “undomesticated” data problems. No advanced math or statistics background required—just a willingness to learn and a basic familiarity with programming. By the end of the course, you’ll have built real projects, mastered essential data science workflows, and developed the confidence to apply machine learning algorithms to real-world challenges.

Data Science Fundamentals Part 1: Unit 1
Sparen Sie mit 40% Rabatt auf 3 Monate Coursera Plus bei den Fähigkeiten, die Sie zum Strahlen bringen. Jetzt sparen

Data Science Fundamentals Part 1: Unit 1
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Data Science Fundamentals, Part 1“


Dozenten: Pearson
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Develop a strong foundation in data science concepts, theory, and the practical application of Python’s data ecosystem.
Acquire, manipulate, and analyze real-world datasets using industry-standard tools and libraries.
Build and evaluate machine learning models, including recommendation engines, with hands-on projects.
Master the end-to-end data science process, from data acquisition to visualization and effective communication of results.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Science
- Kategorie: Machine Learning Algorithms
- Kategorie: AI Personalization
- Kategorie: Computational Thinking
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Programming Principles
- Kategorie: Applied Machine Learning
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Kategorie: Pandas (Python Package)
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Python Programming
Wichtige Details

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
2 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

Mehr von Data Analysis entdecken
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: Kostenloser Testzeitraum
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,





