About this Специализация
Только онлайн-курсы

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Промежуточный уровень

Промежуточный уровень

Часов на завершение

Прибл. 5 месяцев на выполнение

Около 7 ч/неделю
Доступные языки

Английский

Субтитры: Английский, Китайский (традиционное письмо), Португальский (бразильский), Вьетнамский, Корейский, Иврит...

Чему вы научитесь

  • Check

    Analyze the connectivity of a social network

  • Check

    Conduct an inferential statistical analysis

  • Check

    Discern whether a data visualization is good or bad

  • Check

    Enhance a data analysis with applied machine learning

Приобретаемые навыки

Text MiningPython ProgrammingPandasMatplotlib
Только онлайн-курсы

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Промежуточный уровень

Промежуточный уровень

Часов на завершение

Прибл. 5 месяцев на выполнение

Около 7 ч/неделю
Доступные языки

Английский

Субтитры: Английский, Китайский (традиционное письмо), Португальский (бразильский), Вьетнамский, Корейский, Иврит...

How the Специализация Works

Пройти курсы

Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.

Практический проект

В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.

Получите сертификат

Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.

how it works

Специализация включает несколько курсов: 5

Курс1

Introduction to Data Science in Python

4.5
Оценки: 8,035
Рецензии: 2,050
This course will introduce the learner to the basics of the python programming environment, including fundamental python programming techniques such as lambdas, reading and manipulating csv files, and the numpy library. The course will introduce data manipulation and cleaning techniques using the popular python pandas data science library and introduce the abstraction of the Series and DataFrame as the central data structures for data analysis, along with tutorials on how to use functions such as groupby, merge, and pivot tables effectively. By the end of this course, students will be able to take tabular data, clean it, manipulate it, and run basic inferential statistical analyses. This course should be taken before any of the other Applied Data Science with Python courses: Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python, Applied Machine Learning in Python, Applied Text Mining in Python, Applied Social Network Analysis in Python....
Курс2

Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python

4.5
Оценки: 2,039
Рецензии: 369
This course will introduce the learner to information visualization basics, with a focus on reporting and charting using the matplotlib library. The course will start with a design and information literacy perspective, touching on what makes a good and bad visualization, and what statistical measures translate into in terms of visualizations. The second week will focus on the technology used to make visualizations in python, matplotlib, and introduce users to best practices when creating basic charts and how to realize design decisions in the framework. The third week will be a tutorial of functionality available in matplotlib, and demonstrate a variety of basic statistical charts helping learners to identify when a particular method is good for a particular problem. The course will end with a discussion of other forms of structuring and visualizing data. This course should be taken after Introduction to Data Science in Python and before the remainder of the Applied Data Science with Python courses: Applied Machine Learning in Python, Applied Text Mining in Python, and Applied Social Network Analysis in Python....
Курс3

Applied Machine Learning in Python

4.6
Оценки: 2,499
Рецензии: 470
This course will introduce the learner to applied machine learning, focusing more on the techniques and methods than on the statistics behind these methods. The course will start with a discussion of how machine learning is different than descriptive statistics, and introduce the scikit learn toolkit through a tutorial. The issue of dimensionality of data will be discussed, and the task of clustering data, as well as evaluating those clusters, will be tackled. Supervised approaches for creating predictive models will be described, and learners will be able to apply the scikit learn predictive modelling methods while understanding process issues related to data generalizability (e.g. cross validation, overfitting). The course will end with a look at more advanced techniques, such as building ensembles, and practical limitations of predictive models. By the end of this course, students will be able to identify the difference between a supervised (classification) and unsupervised (clustering) technique, identify which technique they need to apply for a particular dataset and need, engineer features to meet that need, and write python code to carry out an analysis. This course should be taken after Introduction to Data Science in Python and Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python and before Applied Text Mining in Python and Applied Social Analysis in Python....
Курс4

Applied Text Mining in Python

4.2
Оценки: 1,236
Рецензии: 237
This course will introduce the learner to text mining and text manipulation basics. The course begins with an understanding of how text is handled by python, the structure of text both to the machine and to humans, and an overview of the nltk framework for manipulating text. The second week focuses on common manipulation needs, including regular expressions (searching for text), cleaning text, and preparing text for use by machine learning processes. The third week will apply basic natural language processing methods to text, and demonstrate how text classification is accomplished. The final week will explore more advanced methods for detecting the topics in documents and grouping them by similarity (topic modelling). This course should be taken after: Introduction to Data Science in Python, Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python, and Applied Machine Learning in Python....

Преподавателя

Avatar

Kevyn Collins-Thompson

Associate Professor
School of Information
Avatar

V. G. Vinod Vydiswaran

Assistant Professor
School of Information
Avatar

Daniel Romero

Assistant Professor
School of Information

О University of Michigan

The mission of the University of Michigan is to serve the people of Michigan and the world through preeminence in creating, communicating, preserving and applying knowledge, art, and academic values, and in developing leaders and citizens who will challenge the present and enrich the future....

Часто задаваемые вопросы

  • Да! Чтобы начать, нажмите карточку интересующего вас курса и зарегистрируйтесь. Зарегистрировавшись, вы можете пройти курс и получить сертификат, ссылкой на который можно делиться с другими людьми. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. При подписке на курс, входящий в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Ход учебы можно отслеживать в панели управления учащегося.

  • Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.

  • Эта специализация не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.