University of London
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Spécialisation Data Science Foundations

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University of London
IBM

Spécialisation Data Science Foundations

Unlock Academic & Career Success with Data Science. Build the foundational knowledge and hands-on skills you need to forge new career opportunities, with no technical experience required.

Romeo Kienzler
Robert Zimmer
Joseph Santarcangelo

Instructeurs : Romeo Kienzler

8 671 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.7

(398 avis)

niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
3 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Foundational knowledge and practical understanding of data science that unlocks academic and career opportunities

  • Basic hands-on skills in Python, R, SQL, and tools like GitHub and Jupyter Notebooks, including their essential features and uses in data science

  • Foundational data science processes, including data collection, simple model building, and algorithm concepts using flowcharts and pseudocode.

  • Basic data analysis with Python, using libraries like Pandas and Numpy, creating simple dashboards, and working with clustering algorithms.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Presentation
  • Catégorie : Web Scraping
  • Catégorie : Programming Principles
  • Catégorie : Correlation Analysis
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Computer Programming Tools
  • Catégorie : Data Mining
  • Catégorie : Algorithms
  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Pseudocode
  • Catégorie : Probability & Statistics
  • Catégorie : Project Management
  • Catégorie : Data Import/Export
  • Catégorie : Predictive Modeling
  • Catégorie : Data Literacy
  • Catégorie : Unsupervised Learning

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Jupyter
  • Catégorie : Dashboard
  • Catégorie : Pandas (Python Package)
  • Catégorie : NumPy

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de University of London

Spécialisation - série de 8 cours

Ce que vous apprendrez

  • In this course you learn how Data Science is applied in the real world, what we mean by data, and what we mean by machine learning.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Data Science
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Literacy
Catégorie : Big Data
What is Data Science?

What is Data Science?

COURS 2 11 heures

Ce que vous apprendrez

  • Define data science and its importance in today’s data-driven world.

  • Describe the various paths that can lead to a career in data science.

  • Summarize  advice given by seasoned data science professionals to data scientists who are just starting out.

  • Explain why data science is considered the most in-demand job in the 21st century.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Data Science
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Data Literacy
Catégorie : Cloud Computing
Catégorie : Big Data
Catégorie : Digital Transformation
Catégorie : Data Mining
Tools for Data Science

Tools for Data Science

COURS 3 17 heures

Ce que vous apprendrez

  • Describe the Data Scientist’s tool kit which includes: Libraries & Packages, Data sets, Machine learning models, and Big Data tools 

  • Utilize languages commonly used by data scientists like Python, R, and SQL 

  • Demonstrate working knowledge of tools such as Jupyter notebooks and RStudio and utilize their various features  

  • Create and manage source code for data science using Git repositories and GitHub. 

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Python Programming
Catégorie : Data Science
Catégorie : R (Software)
Catégorie : Jupyter
Catégorie : R Programming
Catégorie : Cloud Computing
Catégorie : Statistical Programming
Catégorie : Big Data
Catégorie : Computer Programming Tools
Catégorie : Git (Version Control System)
Catégorie : GitHub
Catégorie : Development Environment
Catégorie : Application Programming Interface (API)
Catégorie : Open Source Technology
Catégorie : Version Control
Catégorie : Machine Learning

Ce que vous apprendrez

  • In this course you will learn the history of algorithms, discretisation and pseudocode and Euclidean algorithm in pseudocode.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Algorithms
Catégorie : Pseudocode
Catégorie : Diagram Design
Catégorie : Data Structures
Catégorie : Program Development
Catégorie : Computational Thinking
Catégorie : Computer Science

Ce que vous apprendrez

  • Develop a foundational understanding of Python programming by learning basic syntax, data types, expressions, variables, and string operations.

  • Apply Python programming logic using data structures, conditions and branching, loops, functions, exception handling, objects, and classes.

  • Demonstrate proficiency in using Python libraries such as Pandas and Numpy and developing code using Jupyter Notebooks.

  • Access and extract web-based data by working with REST APIs using requests and performing web scraping with BeautifulSoup.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Jupyter
Catégorie : File I/O
Catégorie : Python Programming
Catégorie : NumPy
Catégorie : Application Programming Interface (API)
Catégorie : Restful API
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Object Oriented Programming (OOP)
Catégorie : JSON
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Computer Programming
Catégorie : Automation
Catégorie : Data Structures
Catégorie : Data Import/Export
Catégorie : Programming Principles
Catégorie : Web Scraping

Ce que vous apprendrez

  • In this course you will engage in a variety of mathematical and programming exercises while completing a data clustering project.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : NumPy
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Descriptive Statistics
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Statistics
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Probability & Statistics

Ce que vous apprendrez

  • In this course you will tackle a prediction problem: forecasting the number of bicycles that will be rented on a given day.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Correlation Analysis
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Data Collection
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Science
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
Catégorie : Forecasting
Catégorie : Data-Driven Decision-Making

Ce que vous apprendrez

  • Play the role of a Data Scientist / Data Analyst working on a real project.

  • Demonstrate your Skills in Python - the language of choice for Data Science and Data Analysis.

  • Apply Python fundamentals, Python data structures, and working with data in Python.

  • Build a dashboard using Python and libraries like Pandas, Beautiful Soup and Plotly using Jupyter notebook.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Web Scraping
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data Science
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Collection
Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Dashboard

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10 Cours 812 596 apprenants
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5 Cours 18 188 apprenants
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