Este curso forma parte de Programa especializado: Data Science with Databricks for Data Analysts

4.2
estrellas
39 calificaciones

Emma Freeman +1 instructores más

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Programa especializado: Data Science with Databricks for Data AnalystsDatabricks

Acerca de este Curso

22.172 vistas recientes

In this course we're going to guide you through the fundamental building blocks of data science, one of the fastest-growing fields in the world! 
With the help of our industry-leading data scientists, we’ve designed this course to build ready-to-apply data science skills in just 15 hours of learning. First, we’ll give you a quick introduction to data science - what it is and how it is used to solve real-world problems. For the rest of the course, we'll teach you the skills you need to apply foundational data science concepts and techniques to solve these real-world problems. 

By the end of this course, you'll be able to leverage your existing data analysis skills to design, execute, assess, and communicate the results of your very own data science projects.

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Programa especializado: Data Science with Databricks for Data Analysts

Nivel intermedio

Intermediate-level experience with SQL

Aprox. 18 horas para completar

Inglés (English)

¿Podría tu empresa beneficiarse de la capacitación de los empleados en las habilidades más demandadas?

Prueba Coursera para negocios

Qué aprenderás

Apply foundational data science concepts and techniques to solve these real-world problems.
Design, execute, assess, and communicate the results of your very own data science projects.

Habilidades que obtendrás

Data Science
Data Analysis
Machine Learning

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Instructores

Calificación del instructor

4,64/5 (17 calificaciones)

Emma Freeman

Technical Curriculum Developer

Databricks

7206 alumnos

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Mark Roepke

Technical Curriculum Developer

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

1 hora para completar

Welcome to the Course

1 hora para completar

6 videos (Total 27 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

Semana2

Semana 2

3 horas para completar

An Introduction to Data Science

3 horas para completar

8 videos (Total 31 minutos)

Semana3

Semana 3

3 horas para completar

Introductory Statistics for Data Science

3 horas para completar

19 videos (Total 53 minutos), 5 lecturas, 4 cuestionarios

19 videos

Module and Lesson Intro45sAn Introduction to Statistics4mDescriptive Statistics5mDescriptive Statistics Lab Intro18sInferential Statistics3mAn Introduction to Probability3mDiscrete Probability Lab Intro15sStatistics and Probability Review1mAn Introduction to Probability Distributions4mDiscrete Probability Distributions4mDiscrete Probability Distributions Applications2mProbability Distribution Lab Intro15sContinuous Probability Distributions5mProbability Distribution Review1mAn Introduction to Hypothesis Testing4mHypothesis Test Example2mTypes of Hypothesis Tests3mHypothesis Testing Lab Intro18sOutlier Detection with Probability Distributions3m

5 lecturas

Descriptive Statistics Lab10mBasic Rules of Discrete Probability10mDiscrete Probability Lab10mDiscrete Probability Lab10mHypothesis Testing Lab10m

4 ejercicios de práctica

Statistics30mProbability Distributions10mHypothesis Testing10mIntroductory Statistics for Data Science30m

Semana4

Semana 4

3 horas para completar

Connecting Data Science to the Real World

3 horas para completar

9 videos (Total 32 minutos)

9 videos

Module and Lesson Intro1mWhy Good Questions Matter4mChallenges with Solving Real-World Problems with Hypothesis Testing3mIntroduction to Machine Learning, Part 12mIntroduction to Machine Learning, Part 25mSupervised and Unsupervised Learning5mRegression and Classification4mClustering3mFraming Real-World Questions Activity1m

2 ejercicios de práctica

Basics of Machine Learning30mClassification, Regression and Clustering30m

Semana5

Semana 5

6 horas para completar

Practical Machine Learning

6 horas para completar

28 videos (Total 85 minutos), 7 lecturas, 7 cuestionarios

28 videos

Module and Lesson Introduction39sA Review of Supervised Learning and Regression1mLinear Regression Assumptions4mApplying Linear Regression2mAccuracy and Interpretability5mRegression Evaluation6mRegression Interpretation3mA Review of Regression Evaluation2mAn Introduction to In-sample and Out-of-sample Data2mEvaluating on the Test Set2mOverfitting and Underfitting3mOverfitting and Underfitting Lab Intro23sThe Bias-Variance Tradeoff1m The Bias-Variance Tradeoff and Model Generalization3mA Review of Key Concepts2mAn Introduction to Logistic Regression3mApplying Logistic Regression2mLogistic Regression Lab 1 Intro15sAssigning Classes Based on Probabilities3mClassification Evaluation7mLogistic Regression Lab 2 Intro16sAn Introduction to Decision Trees2mThe Decision Tree Training Algorithm7mDecision Tree Hyperparameters3mApplying Decision Trees2mDecision Tree Lab Intro19sDecision Trees for Regression2mExtending Decision Trees3m

7 lecturas

An Introduction to Linear Regression10mLinear Regression Lab 110mLinear Regression Lab 210m Overfitting and Underfitting Lab Activity10mLogistic Regression Lab I10mLogistic Regression Lab 210mDecision Tree Lab10m

7 ejercicios de práctica

Linear Regression30mRegression Evaluation30mBias-Variance Tradeoff 30mLogistic Regression30mClassification Evaluation30mDecision Trees 130mDecision Trees 230m

Semana6

Semana 6

3 horas para completar

Completing Data Science Projects

3 horas para completar

13 videos (Total 27 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios

13 videos

Module Introduction1mLesson Introduction51sA Review of Problem Framing3mMeasurable Problem Objectives3mProblem Constraints5mBaseline Solutions3mBaseline Solutions Lab Intro45sMeasuring Solutions in the Real-World3mMachine Learning Solutions Discussion Intro1mLesson Introduction43sA Review of the Data Science Process2mData Science Project Lab Intro51sData Science Project Summary Activity36s

2 lecturas

Baseline Solutions Lab10mData Science Project Lab10m

2 ejercicios de práctica

Measuring Success and Constraints30mMachine Learning Solutions30m

Reseñas

4.2

13 reseña

5 stars
60 %
4 stars
22,50 %
3 stars
2,50 %
2 stars
5 %
1 star
10 %

Principales reseñas sobre DATA SCIENCE FUNDAMENTALS FOR DATA ANALYSTS

por JM4 de ago. de 2022

The Databricks Data Science Fundamentals for Data Analysis coursera was outstanding. I found the lessons to be industry relavent, challenging, and fair.

por JS24 de oct. de 2022

Excellent, lucid and enriching, this is one of the best courses I have taken on Coursera. Kudos to the instructors.

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Acerca de Programa especializado: Data Science with Databricks for Data Analysts

This specialization is intended for data analysts looking to expand their toolbox for working with data. Traditionally, data analysts have used tools like relational databases, CSV files, and SQL programming, among others, to perform their daily workflows. In this specialization, you will leverage existing skills to learn new ones that will allow you to utilize advanced technologies not traditionally linked to this role - technologies like Databricks and Apache Spark. By the end of this specialization, you'll be able to solve real-world business problems with Databricks and the most popular machine learning techniques.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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