Global Certificate in Data Science Essentials: Analytical Techniques
-- ViewingNowThe Global Certificate in Data Science Essentials: Analytical Techniques is a comprehensive course that imparts critical data science skills in high demand by today's industries. This program equips learners with essential knowledge in data manipulation, visualization, and analytical techniques using real-world data, empowering them to derive valuable insights and make data-driven decisions.
3 476+
Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
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À propos de ce cours
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2 mois pour terminer
à 2-3 heures par semaine
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Aucune période d'attente
Détails du cours
• Data Collection Techniques: An introduction to various data collection methods, including surveys, web scraping, interviews, and experiments. Emphasis on selecting the appropriate method based on the research question and data type.
• Data Cleaning and Pre-processing: Techniques for cleaning and preparing datasets for analysis, such as handling missing values, outliers, and inconsistent data.
• Data Visualization: An overview of data visualization techniques, including chart types, color theory, and best practices for creating effective visualizations.
• Exploratory Data Analysis: Methods for exploring and summarizing datasets, including measures of central tendency, variability, and correlation.
• Statistical Inference: Foundational concepts of statistical inference, including hypothesis testing, confidence intervals, and p-values.
• Regression Analysis: Techniques for modeling relationships between variables using linear and logistic regression. Includes an introduction to assumptions, diagnostics, and model selection.
• Machine Learning Fundamentals: Overview of machine learning approaches, including supervised, unsupervised, and reinforcement learning.
• Experimental Design and Causal Inference: Methods for designing experiments to test causal relationships, including randomized controlled trials and natural experiments.
• Ethics in Data Science: Discussion of ethical considerations in data science, including privacy, bias, and fairness in algorithmic decision-making.
Parcours professionnel
Exigences d'admission
- Compréhension de base de la matière
- Maîtrise de la langue anglaise
- Accès à l'ordinateur et à Internet
- Compétences informatiques de base
- Dévouement pour terminer le cours
Aucune qualification formelle préalable requise. Cours conçu pour l'accessibilité.
Statut du cours
Ce cours fournit des connaissances et des compétences pratiques pour le développement professionnel. Il est :
- Non accrédité par un organisme reconnu
- Non réglementé par une institution autorisée
- Complémentaire aux qualifications formelles
Vous recevrez un certificat de réussite en terminant avec succès le cours.
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Questions fréquemment posées
Frais de cours
- 3-4 heures par semaine
- Livraison anticipée du certificat
- Inscription ouverte - commencez quand vous voulez
- 2-3 heures par semaine
- Livraison régulière du certificat
- Inscription ouverte - commencez quand vous voulez
- Accès complet au cours
- Certificat numérique
- Supports de cours
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