This course teaches how to ask the right questions and extract meaningful insights from complex datasets. Through hands-on lessons, you’ll master industry-standard Python libraries such as matplotlib and seaborn, enabling you to create compelling visualizations like histograms, boxplots, and scatter plots. You'll learn to uncover patterns, relationships, and correlations within your data, and develop a critical eye for interpreting results. You'll also learn about the pitfalls of data interpretation, including the impact of mixed effects and the nuances of Simpson’s Paradox, ensuring you can navigate and communicate findings with confidence. Whether you’re a beginner or looking to deepen your analytical toolkit, this course will empower you to transform raw data into actionable knowledge.
Data Science Fundamentals Part 2: Unit 1
Économisez sur les compétences qui vous font briller avec 40 % de réduction sur 3 mois de Coursera Plus. Économisez maintenant
Data Science Fundamentals Part 2: Unit 1
Ce cours fait partie de Spécialisation "Data Science Fundamentals, Part 2"
Instructeurs : Pearson
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant
Expérience recommandée
8 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Gain a foundational understanding of Exploratory Data Analysis (EDA) and its historical context.
Develop practical skills in Python data visualization using matplotlib and seaborn.
Learn to identify and interpret relationships and correlations within datasets using advanced charting techniques.
Recognize and avoid common pitfalls in data analysis, including mixed effects and Simpson’s Paradox.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Correlation Analysis
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Histogram
- Catégorie : Scatter Plots
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Descriptive Statistics
- Catégorie : Data Literacy
- Catégorie : Box Plots
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Descriptive Analytics
- Catégorie : Statistical Visualization
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Plot (Graphics)
- Catégorie : Statistics
- Catégorie : Analytical Skills
- Catégorie : Data Visualization Software
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Seaborn
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
1 devoir
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Data Science Fundamentals, Part 2"
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
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Statut : Essai gratuit
Statut : Prévisualisation
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