What is the refund policy?

If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don鈥檛 give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

Can I just enroll in a single course?

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. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you鈥檙e automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

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Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can鈥檛 afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you鈥檒l find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Introduction to Data Science Techniques

Spezialisierung 蹿眉谤 Introduction to Data Science Techniques

Morgen endet die Aktion: Entdecken Sie neue F盲higkeiten mit 30% Rabatt auf Kurse von Branchenexperten. Jetzt sparen.

Diese spezialisierung ist nicht verf眉gbar in Deutsch (Deutschland)

Wir 眉bersetzen es in weitere Sprachen.

Spezialisierung 蹿眉谤 Introduction to Data Science Techniques

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

Dozenten: Ming-Long Lam

Bei 糖心vlog官网观看 Plus enthalten

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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

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Auf einen Abschluss hinarbeiten

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Stufe Mittel

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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: R (Software)
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Analytics
Kategorie: Statistical Programming
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Data Science
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Supervised Learning

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

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Unterrichtet in Englisch

K眉rzlich aktualisiert!

Mai 2025

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Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universit盲ten und Branchenexperten.
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Entwickeln Sie ein fundiertes Verst盲ndnisse der Kernkonzepte.
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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: Forecasting

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Statistical Software

Kategorie: Probability & Statistics

Kategorie: Statistical Visualization

Kategorie: Statistical Analysis

Kategorie: Statistical Hypothesis Testing

Kategorie: R (Software)

Kategorie: Predictive Analytics

Kategorie: Data Presentation

Kategorie: Exploratory Data 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: Statistical Machine Learning

Kategorie: Regression Analysis

Kategorie: Supervised Learning

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Statistical Inference

Kategorie: Unsupervised Learning

Kategorie: Statistical Analysis

Kategorie: Feature Engineering

Kategorie: Statistical Methods

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Dimensionality Reduction

Kategorie: Statistical Programming

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: Data Mining

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Feature Engineering

Kategorie: Decision Tree Learning

Kategorie: Regression Analysis

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Data Visualization

Kategorie: Analytics

Kategorie: Statistical Analysis

Kategorie: Data Science

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Machine Learning Algorithms

Kategorie: Data Cleansing

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Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Spezialisierung ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studieng盲nge, die von Illinois Techangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, k枚nnen Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte k枚nnen mit Ihnen 眉bertragen werden.鹿

听

Dozenten

Ming-Long Lam

Illinois Tech

1 Kurs1.740 Lernende

von

Illinois Tech

Warum entscheiden sich Menschen 蹿眉谤糖心vlog官网观看蹿眉谤 ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

鈥濫s ist eine gro脽artige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.鈥�

Jennifer J.

Lernender seit 2020

鈥濨ei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.鈥�

Larry W.

Lernender seit 2021

鈥濿enn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universit盲t nicht anbietet, ist 糖心vlog官网观看 mit die beste Alternative.鈥�

Chaitanya A.

鈥濵an lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei 糖心vlog官网观看 kann ich ohne Grenzen lernen.鈥�

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H盲ufig gestellte Fragen

No, it鈥檚 not required鈥攂ut 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 糖心vlog官网观看鈥揑IT co-branded non-credit certificate.

This course is completely online, so there鈥檚 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.

Weitere Fragen

Finanzielle Unterst眉tzung verf眉gbar,

糖心vlog官网观看

Diese spezialisierung ist nicht verf眉gbar in Deutsch (Deutschland)

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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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Spezialisierung - 3 Kursreihen

Introduction to Time Series

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Statistical Learning

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Preparation and Analysis

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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Master of Data Science

Dozenten

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H盲ufig gestellte Fragen

Do I need to take the courses in a specific order?

Will I earn university credit for completing the Specialization?

Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

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