University of Pennsylvania
Spezialisierung für How to Use Data

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University of Pennsylvania

Spezialisierung für How to Use Data

Analyze Data, Build Models, and Present Insights. Transform data into actionable insights through data analysis, predictive modeling, data visualization, and communication of results.

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Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

8 Wochen zu vervollständigen
unter 8 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Zertifikat erwerben
Mit kostenpflichtigen Plänen
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Was Sie lernen werden

  • Master the process of data wrangling, including data storage, access, and manipulation using SQL.

  • Perform exploratory data analysis (EDA) using Python, focusing on data inspection, cleaning, visualization, and summarization.

  • Apply predictive analytics techniques to make data-driven predictions using Python.

  • Create compelling data visualizations with Tableau for decision-making and storytelling.

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
22 Praxisübungen

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of Pennsylvania.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Classifying and analyzing data.

  • Executing SQL queries to work with data.

  • Using Python and pandas library to manipulate and explore data.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Exploratory Data Analysis, SQL, Data Manipulation, Data Visualization Software, Pandas (Python Package), Data Analysis, Seaborn, Matplotlib, Data Science, Data Visualization, Data Cleansing, Big Data, NumPy, Data Management, Data Storage und Analytics

Was Sie lernen werden

  • Implement data preprocessing and model training procedures for regression.

  • Interpret feature importance in decision trees and random forests.

  • Explain the difference between supervised and unsupervised learning.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Unsupervised Learning, Predictive Analytics, Regression Analysis, Decision Tree Learning, Predictive Modeling, Supervised Learning, Random Forest Algorithm, Machine Learning, Forecasting, Feature Engineering, Scikit Learn (Machine Learning Library), Classification And Regression Tree (CART), Python Programming und Data Analysis

Was Sie lernen werden

  • Explore and interpret data through various visualization techniques, identifying trends, outliers, and patterns.

  • Create interactive and informative visualizations that enable data-driven decision-making and storytelling.

  • Analyze engaging and persuasive data presentations that captivate and inform stakeholders.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Tableau Software, Data Storytelling, Data Visualization Software, Spatial Analysis, Stakeholder Communications, Presentations, Data Presentation, Trend Analysis, Data Analysis, Scatter Plots, Data Visualization, Data-Driven Decision-Making und Verbal Communication Skills

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

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Dozent

Brandon Krakowsky
University of Pennsylvania
10 Kurse166.324 Lernende

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