University of Pennsylvania
Spezialisierung How to Use Data

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University of Pennsylvania

Spezialisierung 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.

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Monate
Pro Woche 8 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

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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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Predictive Analytics
  • Kategorie: Data Analytics
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Python (Programming Language)
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Tableau (Business Intelligence Software)
  • Kategorie: Data Storytelling
  • Kategorie: SQL
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Database Query Tools
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Data Presentation
  • Kategorie: Data Classification
  • Kategorie: Logistic Regression
  • Kategorie: Decision Tree Learning
  • Kategorie: Random Forest Algorithm
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Seaborn
  • Kategorie: Pandas (Python Package)

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Februar 2025

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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

Kategorie: Python (Programming Language)
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Seaborn
Kategorie: Data Classification
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Pandas (Python Package)

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

Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Logistic Regression
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Python (Programming Language)
Kategorie: Random Forest Algorithm

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

Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Tableau (Business Intelligence Software)
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Data Classification
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Data Analysis

Dozent

Brandon Krakowsky
University of Pennsylvania
10 Kurse146.083 Lernende

von

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen