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Dieser Kurs wurde aufgrund seiner hohen Bewertungen und der großen Anzahl von Bewertungen unter die Top 100 der besten Kurse auf Coursera eingestuft.
Was sind einige der beliebtesten Data-Science-Tools, wie verwenden Sie sie und welche Funktionen haben sie? In diesem Kurs lernen Sie Jupyter Notebooks, JupyterLab, RStudio IDE, Git, GitHub und Watson Studio kennen. Sie erfahren, wofür die einzelnen Tools verwendet werden, welche Programmiersprachen sie ausführen können, welche Funktionen und Einschränkungen sie haben. Mit den in der Cloud gehosteten Tools von Skills Network Labs können Sie jedes Tool ausprobieren und den Anweisungen folgen, um einfachen Code in Python, R oder Scala auszuführen.
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Sie erfahren, wofür die einzelnen Tools verwendet werden, welche Programmiersprachen sie ausführen können, welche Funktionen und Einschränkungen sie haben.
Mit den in der Cloud gehosteten Tools von Skills Network Labs können Sie jedes Tool ausprobieren und den Anweisungen folgen, um einfachen Code in Python, R oder Scala auszuführen.
Zum Abschluss des Kurses erstellen Sie ein Abschlussprojekt mit einem Jupyter Notebook in IBM Watson Studio und demonstrieren Ihre Kenntnisse, indem Sie ein Notebook vorbereiten, Markdown schreiben und Ihre Arbeit mit Ihren Kollegen teilen.
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Diese Woche erhalten Sie einen Überblick über häufig verwendete Programmiersprachen, darunter Python, R, Scala und SQL. Sie werden in die verfügbaren kommerziellen und Open-Source-Data-Science-Tools eingeführt. Außerdem erfahren Sie mehr über die Pakete, APIs, Datensätze und Modelle, die häufig von Data Scientists verwendet werden.
In dieser Woche lernen Sie drei beliebte Tools kennen, die in der Datenwissenschaft verwendet werden: GitHub, Jupyter Notebooks und RStudio IDE. Sie werden mit den Funktionen der einzelnen Tools vertraut gemacht und erfahren, was diese Tools heute bei Data Scientists so beliebt macht.
Diese Woche erfahren Sie mehr über eine unternehmenstaugliche Data-Science-Plattform von IBM namens Watson Studio. Sie lernen einige der Funktionen und Fähigkeiten kennen, die von Data Scientists in der Branche verwendet werden. Sie lernen auch andere IBM Tools kennen, die zur Unterstützung von Data-Science-Projekten verwendet werden, wie IBM Watson Knowledge Catalog, Data Refinery und SPSS Modeler.
Diese Woche werden Sie Ihre Fähigkeiten unter Beweis stellen, indem Sie ein Jupyter Notebook erstellen und konfigurieren. Als Teil Ihrer Note für diesen Kurs teilen Sie Ihr Jupyter Notebook mit Ihren Kollegen zur Überprüfung.
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Leitender Datenwissenschaftler
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IBM ist weltweit führend in der Geschäftstransformation durch eine offene Hybrid-Cloud-Plattform und KI und bedient Kunden in mehr als 170 Ländern auf der ganzen Welt. Heute verlassen sich 47 der 50 Fortune-50-Unternehmen auf IBM Cloud, um ihr Geschäft zu führen, und IBM Watson Enterprise AI arbeitet hart an mehr als 30.000 Engagements. IBM ist auch eine der weltweit führenden Unternehmensforschungsorganisationen mit 28 aufeinanderfolgenden Jahren führend im Patentwesen. Geleitet von den Grundsätzen des Vertrauens und der Transparenz und der Unterstützung einer integrativeren Gesellschaft, engagiert sich IBM vor allem dafür, ein verantwortungsbewusster technologischer Innovator und eine Kraft für das Gute in der Welt zu sein.
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