Spezialisierung Introduction to Data Science Techniques

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Spezialisierung Introduction to Data Science Techniques

Foundations of Data Science Techniques. Learn essential data science techniques for analyzing and interpreting data.

Dozenten: Ming-Long Lam

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3-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

6 months to complete

unter 10 Stunden pro Woche

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In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Was Sie lernen werden

How to analyze and forecast time series data
Techniques for statistical learning and model building
Methods for preparing and analyzing data

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Statistical Reporting
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: R Programming
Kategorie: Analytics
Kategorie: Statistical Programming
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Exploratory Data Analysis

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Unterrichtet in Englisch

Kürzlich aktualisiert!

Mai 2025

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Spezialisierung - 3 Kursreihen

This specialization introduces learners to essential data science techniques, including time series analysis, statistical learning, and data preparation. Learners will develop foundational skills in data exploration, cleaning, and visualization, as well as core competencies in building predictive models and interpreting statistical outputs to drive business and research insights.

Praktisches Lernprojekt

Learners will work on projects involving time series forecasting, data preparation, and applying statistical learning methods to real-world data sets in the courses in this specialization. However, there is no required capstone project for this specialization.

Introduction to Time Series

KURS 151 Stunden

Was Sie lernen werden

This course introduces basic time series analysis and forecasting methods. Topics include stationary processes, ARMA models, modeling and forecasting using ARMA models, nonstationary and seasonal time series models, state-space models, and forecasting techniques.

By the end of this course, students will be able to: - Describe important time series models and their applications in various fields. - Formulate real life problems using time series models. - Use statistical software to estimate models from real data and draw conclusions and develop solutions from the estimated models. - Use visual and numerical diagnostics to assess the soundness of their models. - Communicate the statistical analyses of substantial data sets through explanatory text, tables, and graphs. - Combine and adapt different statistical models to analyze larger and more complex data.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting

Kategorie: R Programming

Kategorie: Forecasting

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: Plot (Graphics)

Kategorie: Simulations

Kategorie: Statistical Reporting

Kategorie: Statistical Hypothesis Testing

Kategorie: Statistical Methods

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Statistical Analysis

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Statistical Software

Kategorie: Regression Analysis

Statistical Learning

KURS 2114 Stunden

Was Sie lernen werden

This course offers a deep dive into the world of statistical analysis, equipping learners with cutting-edge techniques to understand and interpret data effectively. We explore a range of methodologies, from regression and classification to advanced approaches like kernel methods and support vector machines, all designed to enhance your data analysis skills.

Our journey is guided by the well-known textbook "The Elements of Statistical Learning" by T. Hastie, R. Tibshirani, and J. Friedman. This course provides examples written in Python. Your system should have Python 3.8 or higher, as well as essential libraries such as NumPy, pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn, SciPy, and PyTorch. These tools not only support the learning process but also prepare you for real-world data analysis challenges. Whether you're aiming to refine your expertise or just starting out in the field of data science, this course provides the knowledge and tools to transform your understanding and application of statistical learning. It's a perfect blend of theory and practice, ideal for anyone looking to enhance their skills in data interpretation and analysis.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Supervised Learning

Kategorie: Statistical Machine Learning

Kategorie: Regression Analysis

Kategorie: Unsupervised Learning

Kategorie: Statistical Inference

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Statistical Analysis

Kategorie: Feature Engineering

Kategorie: Statistical Programming

Kategorie: Data Science

Kategorie: Statistical Methods

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)

Data Preparation and Analysis

KURS 379 Stunden

Was Sie lernen werden

1. Apply appropriate techniques for generating insights from data.
2. Present actionable solutions with confidence to the business stakeholders.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Feature Engineering

Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Data Mining

Kategorie: Unsupervised Learning

Kategorie: Regression Analysis

Kategorie: Machine Learning Algorithms

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Analytics

Kategorie: Data Presentation

Kategorie: Data Visualization

Kategorie: Statistical Analysis

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: Data Cleansing

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Data Science

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Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Spezialisierung ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von Illinois Techangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹

Dozenten

Ming-Long Lam

Illinois Tech

1 Kurs1.389 Lernende

von

Illinois Tech

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.“

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

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Erkunden Sie die Abschlüsse

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Häufig gestellte Fragen

No, it’s not required—but it is recommended that you follow the course sequence listed on the specialization landing page. This order is designed to help you build your skills progressively, from foundational concepts to more advanced topics.

No, this specialization is open to all MOOC learners. You do not need to be an admitted degree-seeking student to complete the specialization and receive a Coursera–IIT co-branded non-credit certificate.

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate, or you can audit it to view the course materials for free. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.