具有 Python 专业化的应用数据科学
获得对数据的新见解。学习应用数据科学方法和技术，并获得分析技能
Christopher Brooks
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你将学到什么
- 进行推理统计分析
- 辨别数据可视化是好是坏
- 通过应用机器学习增强数据分析
- 分析社交网络的连通性
你将获得的技能
- 文本挖掘
- Python编程
- 熊猫
- Matplotlib
- 麻木的
- 数据清理
- 数据虚拟化
- 数据可视化 (DataViz)
- 机器学习 (ML) 算法
- 机器学习
- Scikit-学习
- 自然语言工具包 (NLTK)
关于这个专业
密歇根大学专业的 5 门课程通过 Python 编程语言向学习者介绍数据科学。这种基于技能的专业化面向具有基本 Python 或编程背景，并希望通过流行的 Python 工具包（如 pandas、matplotlib、scikit-）应用统计、机器学习、信息可视化、文本分析和社交网络分析技术的学习者。 learn、nltk 和 networkx 以深入了解他们的数据。
Python 中的数据科学简介（课程 1）、Python 中的应用绘图、制图和数据表示（课程 2）和 Python 中的应用机器学习（课程 3）应按顺序学习，并优先于任何其他专业课程。完成这些课程后，可以按任何顺序学习课程 4 和课程 5。所有 5 人都需要获得证书。
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