Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll 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.

Will I earn university credit for completing the Specialization?

This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

Spécialisation Data Science Fundamentals, Part 1

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Spécialisation Data Science Fundamentals, Part 1

Basic Concepts, Data Wrangling, Databases--Python. Gain hands-on experience in real-world data acquisition, parsing, and ML applications.

Instructeur : Pearson

Inclus avec Coursera Plus

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 mois à raison de 5 heures par semaine

Planning flexible

Obtenir une qualification professionnelle

Partagez votre expertise avec les employeurs

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 mois à raison de 5 heures par semaine

Planning flexible

Obtenir une qualification professionnelle

Partagez votre expertise avec les employeurs

Ce que vous apprendrez

Acquire, clean, and structure real-world data from diverse sources using Python, APIs, and relational databases.
Analyze, visualize, and model data using industry-standard libraries such as Pandas, NumPy, SciPy, Statsmodels, and Scikit-learn.
Build, validate, and deploy machine learning models, applying best practices in data science to solve practical, real-world problems.

Vue d'ensemble

Designed for aspiring data scientists, engineers, and researchers, this hands-on program guides you through the entire data science process—from acquiring and transforming real-world data to building, validating, and deploying machine learning models. Through engaging, example-driven lessons and practical exercises using Python and its robust ecosystem of libraries, you'll gain the essential skills to analyze complex datasets, extract actionable insights, and create impactful data-driven applications—no advanced math or statistics background required.

Ce qui est inclus

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Récemment mis à jour !

août 2025

7 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
Développez une compréhension approfondie de concepts clés
Obtenez un certificat professionnel auprès de Pearson

Spécialisation - série de 3 cours

Throughout this course, you will engage in a series of hands-on projects designed to give you practical experience with the full data science workflow. You will start by sourcing real-world datasets from publicly available APIs, learning how to access and retrieve data programmatically. Next, you will parse and process data in formats such as XML and JSON.

Building on this foundation, you will develop several applications that utilize these datasets, applying machine learning algorithms to solve meaningful problems and generate actionable insights. Each project emphasizes best practices in data acquisition, cleaning, analysis, and modeling, mirroring the techniques used by professional data scientists. By the end of the course, you will have a portfolio of completed projects that demonstrate your ability to work with diverse data sources, build data-driven applications, and implement machine learning solutions in real-world scenarios.

Data Science Fundamentals Part 1: Unit 1

COURS 17 heuresVoir le cours

Ce que vous apprendrez

Develop a strong foundation in data science concepts, theory, and the practical application of Python’s data ecosystem.
Acquire, manipulate, and analyze real-world datasets using industry-standard tools and libraries.
Build and evaluate machine learning models, including recommendation engines, with hands-on projects.
Master the end-to-end data science process, from data acquisition to visualization and effective communication of results.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Data Science

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Computational Thinking

Catégorie : Programming Principles

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)

Catégorie : NumPy

Catégorie : Machine Learning Algorithms

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Exploratory Data Analysis

Data Science Fundamentals Part 1: Unit 2

COURS 29 heuresVoir le cours

Ce que vous apprendrez

Master the ETL (Extract, Transform, Load) process for seamless data acquisition and integration.
Acquire practical skills in sourcing data from APIs, web scraping, and managing data lineage.
Parse and transform diverse data formats (XML, JSON) for structured analysis.
Build and apply data models using object-oriented programming to streamline data workflows.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Extensible Markup Language (XML)

Catégorie : Extract, Transform, Load

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : Data Integration

Catégorie : JSON

Catégorie : Relational Databases

Catégorie : Application Programming Interface (API)

Catégorie : Data Modeling

Catégorie : Web Scraping

Catégorie : Object Oriented Programming (OOP)

Data Science Fundamentals Part 1: Unit 3

COURS 38 heuresVoir le cours

Ce que vous apprendrez

Master the fundamentals of relational databases and persistent data storage.
Build and optimize ETL pipelines using Python and object-relational mappers.
Apply data validation techniques to ensure data quality and integrity.
Utilize Pandas for effective data exploration, transformation, and statistical analysis.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Extract, Transform, Load

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : Data Validation

Catégorie : Relational Databases

Catégorie : Descriptive Statistics

Catégorie : Object-Relational Mapping

Catégorie : Data Storage Technologies

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Databases

Catégorie : Database Management

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Data Cleansing

Catégorie : Data Quality

Catégorie : Data Integrity

Catégorie : SQL

Catégorie : Exploratory Data Analysis

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Instructeur

Pearson

234 Cours5 022 apprenants

Offert par

Pearson

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

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Chaitanya A.

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