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Virtuelles Programm von:Coursera |
Diese Studie ist Teil unseres Reviews zu:
Dieses IBM Data Science Professional Certificate legt großen Wert auf angewandtes Lernen. Mit Ausnahme des ersten Kurses beinhalten alle anderen Kurse eine Reihe von praktischen Übungen zur IBM Cloud, die Ihnen praktische Fähigkeiten mit Anwendbarkeit auf echte Jobs vermitteln, darunter: Tools: Jupyter/JupyterLab, GitHub, R Studio und Watson Studio Libraries : Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Folium, ipython-sql, Scikit-learn, ScipPy usw. Projekte: Random Album Generator, Home Price Prediction, Best Classifier Model, Neighborhood Battle.
Data Science ist einer der heißesten Berufe des Jahrzehnts, und die Nachfrage nach Data Scientists, die Daten analysieren und Ergebnisse kommunizieren können, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, war noch nie so groß. Dieses IBM Data Science Professional Certificate hilft jedem, der an einer Karriere in Data Science oder maschinellem Lernen interessiert ist, karriererelevante Fähigkeiten und Erfahrungen zu entwickeln.
Es ist ein Mythos, dass man promoviert werden muss, um Data Scientist zu werden. Jeder, der eine Leidenschaft für das Lernen hat, kann dieses Professional Certificate (keine Vorkenntnisse in Informatik oder Programmiersprachen erforderlich) ablegen und die Fähigkeiten, Tools und das Portfolio entwickeln, um als Data Scientist auf Einstiegsniveau einen Wettbewerbsvorteil auf dem Arbeitsmarkt zu haben . . .
Das Programm besteht aus 9 Online-Kursen, die Ihnen die neuesten berufsfertigen Tools und Fähigkeiten vermitteln, darunter Open-Source-Tools und -Bibliotheken, Python, Datenbanken, SQL, Datenvisualisierung, Datenanalyse, statistische Analyse, Vorhersagemodellierung und Algorithmen für maschinelles Lernen. . Sie lernen Data Science durch praktische Übungen in der IBM Cloud mit echten Data Science-Tools und Datensätzen aus der realen Welt.
Nach erfolgreichem Abschluss dieser Kurse haben Sie ein Portfolio von Data-Science-Projekten aufgebaut, um Ihnen das Selbstvertrauen zu geben, in eine spannende Karriere in Data Science einzutauchen.
Neben dem Erwerb eines Coursera Professional-Zertifikats erhalten Sie auch ein digitales Abzeichen von IBM, das Ihre Data-Science-Kompetenz anerkennt.
Die Kunst, Erkenntnisse und Trends aus Daten aufzudecken, gibt es schon seit der Antike. Die alten Ägypter nutzten Volkszählungsdaten, um die Steuererhebung effizienter zu gestalten, und sagten die Überschwemmungen des Nils jedes Jahr genau voraus. Seitdem haben Menschen, die in der Datenwissenschaft arbeiten, ein einzigartiges und eigenständiges Feld für ihre Arbeit geschaffen. Dieser Bereich ist Data Science.
In diesem Kurs treffen wir einige Data-Science-Experten und erhalten einen Überblick darüber, was Data Science heute ist.
Was sind einige der beliebtesten Data-Science-Tools, wie verwenden Sie sie und welche Funktionen haben sie? In diesem Kurs lernen Sie Jupyter Notebooks, RStudio IDE, Apache Zeppelin und Data Science Experience 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 bei Cognitive Class 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 Data Science Experience und demonstrieren Ihre Kenntnisse, indem Sie ein Notebook vorbereiten, Markdown schreiben und Ihre Arbeit mit Ihren Kollegen teilen.
ZEITLICH BEFRISTETES ANGEBOT: Das Abonnement kostet nur 39 USD pro Monat für den Zugriff auf qualifizierende Materialien und ein Zertifikat.
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Trotz der jüngsten Zunahme der Rechenleistung und des Zugangs zu Daten in den letzten zwei Jahrzehnten geht unsere Fähigkeit, Daten im Entscheidungsprozess zu verwenden, zu oft verloren oder wird nicht maximiert, wir haben kein solides Verständnis der gestellten Fragen und wie um die Daten korrekt auf das vorliegende Problem anzuwenden.
Dieser Kurs hat einen Zweck, und zwar die Weitergabe einer Methodik, die innerhalb der Datenwissenschaft verwendet werden kann, um sicherzustellen, dass die bei der Problemlösung verwendeten Daten relevant und angemessen manipuliert sind, um die anstehende Frage zu beantworten. Folglich lernen Sie in diesem Kurs: - Die wichtigsten Schritte, die erforderlich sind, um ein datenwissenschaftliches Problem anzugehen. - Die wichtigsten Schritte in der Praxis der Datenwissenschaft, von der Formulierung eines konkreten Geschäfts- oder Forschungsproblems über das Sammeln und Analysieren von Daten bis hin zum Erstellen eines Modells. und Feedback nach der Modellbereitstellung verstehen. - So denken Data Scientists!
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Beginnen Sie mit dieser Einführung in Python für Anfänger mit dem Erlernen von Python für Data Science sowie Programmieren im Allgemeinen. Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen der Welt, und es gab noch nie eine größere Nachfrage nach Fachleuten mit der Fähigkeit, Python-Grundlagen anzuwenden, um branchenübergreifende Geschäftslösungen zu ermöglichen.
Dieser Kurs bringt Sie in wenigen Stunden von Grund auf zum Programmieren in Python, es sind keine Programmierkenntnisse erforderlich! Sie lernen die Grundlagen von Python, einschließlich Datenstrukturen und Datenanalyse, absolvieren praktische Übungen in den Kursmodulen und erstellen ein abschließendes Projekt, um Ihre neuen Fähigkeiten zu demonstrieren. Am Ende dieses Kurses werden Sie sich sicher fühlen, einfache Programme zu erstellen, mit Daten zu arbeiten und reale Probleme in Python zu lösen. Sie erhalten eine solide Grundlage für weiteres Lernen in diesem Bereich und entwickeln Fähigkeiten, die Ihnen helfen, Ihre Karriere voranzutreiben. Dieser Kurs kann für mehrere Spezialisierungen oder professionelle Zertifikatsprogramme angewendet werden.
Der Abschluss dieses Kurses wird für Ihre Ausbildung in einem der folgenden Programme angerechnet: IBM Applied AI Professional Certificate Applied Data Science Specialization IBM Data Science Professional Certificate Sie erhalten außerdem ein digitales Abzeichen von IBM, das Ihre Expertise auf diesem Gebiet anerkennt.
Ein Großteil der Daten der Welt befindet sich in Datenbanken. SQL (oder Structured Query Language) ist eine leistungsstarke Sprache, die verwendet wird, um mit Datenbanken zu kommunizieren und Daten aus diesen zu extrahieren. Kenntnisse in Datenbanken und SQL sind ein Muss, wenn Sie Data Scientist werden möchten.
Der Zweck dieses Kurses besteht darin, Konzepte relationaler Datenbanken vorzustellen und Ihnen beim Erlernen und Anwenden von Grundkenntnissen der SQL-Sprache zu helfen. Es soll Ihnen auch beim Einstieg in den SQL-Zugriff in einer Data-Science-Umgebung helfen. Der Schwerpunkt in diesem Kurs liegt auf dem praktischen, praktischen Lernen. Als solches arbeiten Sie mit echten Datenbanken, echten Data-Science-Tools und Datensätzen aus der realen Welt. Sie erstellen eine Datenbankinstanz in der Cloud. In einer Reihe von Labs üben Sie das Erstellen und Ausführen von SQL-Abfragen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie mit SQL und Python auf Datenbanken von Jupyter-Notebooks zugreifen.
Es sind keine Vorkenntnisse in Datenbanken, SQL, Python oder Programmierung erforderlich. Jeder kann diesen Kurs kostenlos besuchen. Wenn Sie sich für diesen Kurs entscheiden und das Coursera-Kurszertifikat erwerben, können Sie nach erfolgreichem Abschluss des Kurses auch ein digitales IBM Badge erwerben.
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Lernen Sie, Daten mit Python zu analysieren. Dieser Kurs führt Sie von den Grundlagen von Python zur Erkundung vieler verschiedener Datentypen.
Sie lernen, wie Sie Daten für die Analyse vorbereiten, einfache statistische Analysen durchführen, aussagekräftige Datenvisualisierungen erstellen, zukünftige Trends aus Daten vorhersagen und vieles mehr!
Behandelten Themen:
Datenanalyse mit Python wird durch Vorlesungen, Labore und Aufgaben vermittelt. Es umfasst die folgenden Teile: Datenanalysebibliotheken – Sie lernen, wie Sie die Pandas-, Numpy- und Scipy-Bibliotheken verwenden, um mit einem Beispieldatensatz zu arbeiten. Wir stellen Ihnen Pandas, eine Open-Source-Bibliothek, vor und verwenden sie zum Laden, Bearbeiten, Analysieren und Visualisieren interessanter Datensätze. Dann stellen wir Ihnen eine weitere Open-Source-Bibliothek vor, scikit-learn, und verwenden einige ihrer maschinellen Lernalgorithmen, um intelligente Modelle zu erstellen und interessante Vorhersagen zu treffen.
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"Ein Bild sagt mehr als tausend Worte". Wir alle kennen diesen Ausdruck. Es ist besonders anwendbar, wenn versucht wird, die Informationen zu erklären, die aus der Analyse immer größerer Datensätze gewonnen werden. Die Datenvisualisierung spielt eine wesentliche Rolle bei der Darstellung von Daten im kleinen und großen Maßstab.
Eine der Schlüsselkompetenzen eines Datenwissenschaftlers ist die Fähigkeit, eine überzeugende Geschichte zu erzählen und Daten und Ergebnisse auf zugängliche und zum Nachdenken anregende Weise zu visualisieren. Wenn Sie lernen, die Vorteile eines Softwaretools zur Visualisierung von Daten zu nutzen, können Sie auch Erkenntnisse gewinnen, die Daten besser verstehen und effektivere Entscheidungen treffen.
Das Hauptziel dieses Kurses zur Datenvisualisierung mit Python ist es, Ihnen beizubringen, wie Sie Daten, die auf den ersten Blick wenig Bedeutung haben, auf eine Weise präsentieren, die für Menschen sinnvoll ist. Es wurden mehrere Techniken entwickelt, um Daten visuell darzustellen, aber in diesem Kurs werden wir mehrere Python-Datenvisualisierungsbibliotheken verwenden, nämlich Matplotlib, Seaborn und Folium.
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Dieser Kurs befasst sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens unter Verwendung einer vertrauten und zugänglichen Programmiersprache, Python. In diesem Kurs werden wir zwei Hauptkomponenten besprechen: Erstens lernen Sie den Zweck des maschinellen Lernens und seine Anwendung in der realen Welt kennen. Zweitens erhalten Sie einen Überblick über Machine-Learning-Themen wie überwachtes vs. unüberwachtes Lernen, Modellbewertung und Algorithmen für maschinelles Lernen.
In diesem Kurs üben Sie mit realen Beispielen des maschinellen Lernens und sehen, wie es die Gesellschaft auf eine Weise beeinflusst, die Sie vielleicht nicht erraten haben.
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Ph.D., Datenwissenschaftler
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IBM bietet eine breite Palette an Beratungs- und Technologiediensten an; ein breites Portfolio an Middleware für Zusammenarbeit, Predictive Analytics, Softwareentwicklung und Systemverwaltung; und die fortschrittlichsten Server und Supercomputer der Welt. Mit seiner F&E-, Technologie- und Unternehmensberatungsexpertise hilft IBM seinen Kunden, „intelligenter“ zu werden, während der Planet immer digitaler vernetzt wird. IBM gibt jährlich mehr als 6 Milliarden US-Dollar für Forschung und Entwicklung aus und hat gerade sein 5. Jahr als Patentführer abgeschlossen. IBM Research hat Anerkennung über jede kommerzielle Technologieforschungsorganisation hinaus erhalten und ist die Heimat von 9 Nobelpreisträgern, 5 US National Medals of Technology, 6 US National Medals of Science, 10 Turing Awards und XNUMX Aufnahme in die US Inventors Hall of Fame
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