Module 1Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â 2 Hours
Fundamentals of Data Analytics
- Data Analytics across Domains
- What is Analytics?
- Types of Analytics
- AI vs ML vs DL vs DS
Module 2Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â 4 Hours
Basics concepts in Statistics for Data Analytics
- Introduction to statistics
- Central Limit Theorem
- Measures of Central Tendencies
- Measures of Sprea
- Measuring Scales
- Descriptive Statistics
- Inferential Statistics
Module 3Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â 6 Hours
Advanced concepts in Statistics for Data Analytics
- Types of Distribution
- Hypothesis Testing
- Statistical Tests
- Analysis of Variance
- Goodness of Fit test
- Probability Theory for Data Analytics
Module 4Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â 15 Hours
Python Essential for Data Science
- Python Fundamentals and Programming 6 Hours
- Data Handling with NumPy and Pandas 5 Hours
- Data Visualization with MatplotLib 2 Hours
- Advanced Data Visualization with Seaborn 2 Hours
Module 5Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â 11 Hours
Data Science with Python
- Introduction To Data Science 2 Hours
- End to End Data Science 2 Hours
- Reading data from different Sources 2 Hours
- Exploratory Data Analysis 2 Hours
- Data Science: Data Cleaning Feature Engineering 2 Hours
- Data Science Fundamentals 1 Hour
Module 6Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â 20 Hours
Supervised Learning
- Regression and Classification Algorithms 2 Hours
- Linear Regression
- Logistics regression 2 Hours
- Decision Trees And Ensamble Method 5 Hours
- Naive Bayes                                                                 2 Hours
- Support Vector Machine ( SVM) 1 Hours
- k-Nearest Neighbors (KNN) 2 Hours
Module 7Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â 9Â Hours
Unsupervised Learning
- Hierarchical Clustering 2 Hours
- K Means 2 Hours
- Principal Component Analysis(PCA) 2 Hours
Module 8Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â 30 Hours
Artificial intelligence with Python
- Natural Language Processing Basics 4 Hour
- Natural Language Processing Advanced 6 Hour
- Bayesian Methods for Machine Learning (certified completion) 6Hour
- Reinforcement Learning 10 Hour
- Artificial Intelligence Cognitive Services in Cloud 4 Hour
Module 9Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â 10 Hours
Tableau
- Data Analysis
- Visualization
- Dashboards & Stories
Module 10Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â 6 Hours
Introduction to Database
- Introduction to Databases
- Basics of SQL
- Filtering Data using SQL
- Displaying Data from Multiple tables
- Grouping Data and Computing Aggregates
- Subqueries and Nested queries in SQL
- Correlated Subqueries
Module 11Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â 10 Hours
Castone Project