К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Foundations for Data Analytics Part 1 · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Foundations for Data Analytics Part 1

Курс от Northeastern University
Начальный≈ 17 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

This course offers students an opportunity to learn fundamentals of computation required to understand and analyze real world data. The course helps students to work with modern data structures, apply data cleaning and data wrangling operations. The course covers conceptual and practical applications of probability and distribution, cluster analysis, text analysis and time series analysis. This course is Part 1 of 2.

Навыки, которые вы освоите

Unsupervised LearningPython ProgrammingTime Series Analysis and ForecastingData AnalysisData ManipulationData CleansingExploratory Data AnalysisData PreprocessingData StructuresDescriptive StatisticsComputational ThinkingData ProcessingAlgorithmsData VisualizationProgramming PrinciplesMachine Learning AlgorithmsModel EvaluationData Wrangling

Программа курса

7 модулей · 65 учебных материалов

01Introduction to Python14 материалов

Getting Started

Course IntroductionЧтениеCourse OverviewВидеоSyllabus - Foundations of Data Analytics Part 1ЧтениеMeet Your FacultyВидео

Учитесь у экспертов

Qurat-ul-Ain Azim

Преподаватель курса

Foundations for Data Analytics Part 1
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 17 ч

7 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Узбекский, Итальянский, Бразильский португальский, Корейский, Немецкий, Испанский, Японский, Казахский, Венгерский

Часть программы вашего университета
Meet Your Fellow LearnersОбсуждение
Academic IntegrityЧтение

Lesson 1: Python Fundamentals

Python FundamentalsЧтениеPython FundamentalsВидеоModule 1 Assess Your Learning: Python FundamentalsЗадание

Lesson 2: Control Structures Pt 1

Control Structures Pt 1ЧтениеControl Structures Pt 1Видео

Lesson 3: Control Structures Pt 2

Control Structures Pt 2ЧтениеControl Structures Pt 2ВидеоModule 1 Assess Your Learning: Control StructuresЗадание
02Data Structures5 материалов

Lesson 1: List, Tuples, and Arrays

List, Tuples, and ArraysЧтениеList, Tuples, and ArraysВидео

Lesson 2: Dictionaries

DictionariesЧтениеDictionariesВидеоModule 2 Assess Your Learning: Lists, Tuples, Arrays & DictionariesЗадание
03Modern Data Structures and Data Wrangling8 материалов

Lesson 1: Introduction to DataFrames

Introduction to DataFramesЧтениеIntroduction to DataFramesВидеоModule 3 Assess Your Learning: DataFramesЗадание

Lesson 2: Data Cleaning and Transformation

Data Cleaning and TransformationЧтениеData Cleaning and TransformationВидео

Lesson 3: Data Aggregation

Data AggregationЧтениеData AggregationВидеоModule 3 Assess Your Learning: Data Cleaning, Transformation and AggregationЗадание
04Exploratory Data Analysis5 материалов

Lesson 1: Data Exploration Techniques

Data Exploration TechniquesЧтениеData Exploration TechniquesВидео

Lesson 2: Visualization Methods for Pattern Recognition

Visualization Methods for Pattern RecognitionЧтениеVisualization Methods for Pattern RecognitionВидеоModule 4 Assess Your Learning: Visualization Methods for Pattern RecognitionЗадание
05Introduction to Clustering Techniques10 материалов

Lesson 1: Introduction to Clustering Techniques

Clustering TechniquesЧтениеClustering TechniquesВидео

Lesson 2: Pattern Recognition using Clustering Techniques

Pattern Recognition using Clustering TechniquesЧтениеPattern Recognition using Clustering TechniquesВидеоModule 5 Assess Your Learning: Clustering TechniquesЗадание

Lesson 3: Understanding Clustering Fundamentals​ - Proximity Measures / Similarity and Dissimilarity Matrix

Understanding Clustering FundamentalsЧтениеUnderstanding Clustering FundamentalsВидео

Lesson 4: Cluster Validity (Internal and External Validation)

Cluster ValidityЧтениеCluster ValidityВидеоModule 5 Assess Your Learning: Cluster ValidityЗадание
06Clustering Algorithms11 материалов

Lesson 1: K-means Clustering

K-Means ClusteringЧтениеK-Means ClusteringВидеоModule 6 Assess Your Learning: K-Means ClusteringЗадание

Lesson 2: Hierarchical Clustering

Hierarchical ClusteringЧтениеHierarchical ClusteringВидеоModule 6 Assess Your Learning: Hierarchical ClusteringЗадание

Lesson 3: DBSCAN

DBSCANЧтениеDBSCANВидеоModule 6 Assess Your Learning: DBSCANЗадание

Lesson 4: Choosing Appropriate Clustering Algorithms

Choosing Appropriate Clustering AlgorithmsЧтениеChoosing Appropriate Clustering AlgorithmsВидео
07Introduction to Time Series Analysis12 материалов

Lesson 1: Time Series Analysis

Time Series AnalysisЧтениеTime Series AnalysisВидеоModule 7 Assess Your Learning: Time Series AnalysisЗадание

Lesson 2: Components of Time Series

Components of Time SeriesВидеоComponents of Time SeriesЧтение

Lesson 3: Visual Analytics of Time Series

Visual Analytics of Time SeriesЧтениеVisual Analytics of Time SeriesВидеоModule 7 Assess Your Learning: Visual Analytics of Time SeriesЗадание

Lesson 4: Time Series Data Techniques

Time Series Data TechniquesЧтениеTime Series Data TechniquesВидеоModule 7 Assess Your Learning: Time Series Data TechniquesЗаданиеCongratulations!Чтение