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Apply the foundational Python skills you learned in Introduction to Python and Intermediate Python by manipulating and visualizing movie data.

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Use data manipulation and summary statistics to analyze test scores across New York Citys public schools!

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Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

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Find out when and where crime is most likely to occur, along with the types of crimes commonly committed in LA.

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Explore a dataset containing a centurys worth of Nobel Laureates. Who won? Who got snubbed?

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Tidy a bank marketing campaign dataset by splitting it into subsets, updating values, converting data types, and storing it as multiple csv files.

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Define functions to catch errors when new users register for an app!

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Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering

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Explore local and global fitness trends to identify product niches. Investigate online interest in gyms, workouts, digital services, and web apps.

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Apply your data importing, cleaning and manipulation skills to explore New York City Airbnb data.

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Test your Data engineering skills by creating a data pipeline to analyze E-commerce business of Walmart!

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Perform a hypothesis test to determine if more goals are scored in womens soccer matches than mens!

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Implement retrieval augmented generation (RAG) with LangChain to create a chatbot for answering questions about technical documentation.

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Dive into sleep data and gain insights about factors that impact sleep quality

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Apply your knowledge of data types and categorical data to prepare a big dataset for modeling!

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Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.

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Use LLMs to solve diverse language tasks for a car dealership company.

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Review a data analysis workflow for adherence to Python standards and best-practices.

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Clean customer data and use logistic regression to predict whether people will make a claim on their car insurance!

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Conduct a supply chain analysis of the ingredients used in an avocado toast to gain an understanding of the complex supply chain involved.

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Build a machine learning model to predict if a credit card application will get approved.

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Use data manipulation and visualization to explore a television broadcast dataset from the Super Bowl.

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Building an image processing pipeline for data augmentation.

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Manipulate date and time using Python

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Develop a new app feature with your Python skills to calculate calories and nutrition values from user input.

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Join us at a leading insurance company, where well craft a model to predict customer charges and test it with new client data

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Analyze product data for an online sports retail company to optimize revenue.

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Solve the Taxi-v3 environment using Q-learning, ensuring efficient AI-driven transportation.

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Sometimes, things that once worked perfectly suddenly hit a snag. Practice your knowledge of DataFrames to find the problem and fix it!

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Use web scraping and NLP to find the most frequent words in classic literature: Herman Melvilles novel, Moby Dick.