Global Certificate in Data Science Essentials: Analytical Techniques
-- अभी देख रहे हैंThe 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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इस पाठ्यक्रम के बारे में
100% ऑनलाइन
कहीं से भी सीखें
साझा करने योग्य प्रमाणपत्र
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पूरा करने में 2 महीने
सप्ताह में 2-3 घंटे
कभी भी शुरू करें
कोई प्रतीक्षा अवधि नहीं
पाठ्यक्रम विवरण
• 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.
करियर पथ
प्रवेश आवश्यकताएं
- विषय की बुनियादी समझ
- अंग्रेजी भाषा में दक्षता
- कंप्यूटर और इंटरनेट पहुंच
- बुनियादी कंप्यूटर कौशल
- पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए समर्पण
कोई पूर्व औपचारिक योग्यता आवश्यक नहीं। पाठ्यक्रम पहुंच के लिए डिज़ाइन किया गया है।
पाठ्यक्रम स्थिति
यह पाठ्यक्रम व्यावसायिक विकास के लिए व्यावहारिक ज्ञान और कौशल प्रदान करता है। यह है:
- यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यह पाठ्यक्रम किसी मान्यता प्राप्त पुरस्कार देने वाले निकाय द्वारा मान्यता प्राप्त नहीं है या किसी अधिकृत संस्थान/निकाय द्वारा विनियमित नहीं है।
- किसी अधिकृत संस्था द्वारा विनियमित नहीं
- औपचारिक योग्यताओं के लिए पूरक
पाठ्यक्रम को सफलतापूर्वक पूरा करने पर आपको पूर्णता का प्रमाणपत्र मिलेगा।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
कोर्स शुल्क
- सप्ताह में 3-4 घंटे
- जल्दी प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- सप्ताह में 2-3 घंटे
- नियमित प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- पूर्ण कोर्स पहुंच
- डिजिटल प्रमाणपत्र
- कोर्स सामग्री
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