Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

46%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

45%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

19%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Anfänger“
Ca. 16 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch, Koreanisch

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von

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IBM

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up84%(19,317 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

4 Stunden zum Abschließen

Data Scientist's Toolkit

4 Stunden zum Abschließen
17 Videos (Gesamt 84 min), 1 Lektüre, 4 Quiz
17 Videos
Languages of Data Science2m
Introduction to Python3m
Introduction to R Language3m
Introduction to SQL3m
Other Languages6m
Categories of Data Science Tools2m
Open Source Tools for Data Science - Part 17m
Open Source Tools for Data Science - Part 25m
Commercial Tools for Data Science5m
Cloud Based Tools for Data Science8m
Libraries for Data Science4m
Application Programming Interfaces (API)4m
Data Sets - Powering Data Science6m
Sharing Enterprise Data - Data Asset eXchange3m
Machine Learning Models7m
The Model Asset Exchange5m
1 Lektüre
Lab - Explore Data Sets and Models 10m
4 praktische Übungen
Practice Quiz - Languages 30m
Practice Quiz - Tools30m
Practice Quiz - Packages, APIs, Data Sets, Models30m
Graded Quiz30m
Woche
2

Woche 2

6 Stunden zum Abschließen

Open Source Tools

6 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 57 min), 9 Lektüren, 7 Quiz
10 Videos
Git and GitHub via command line (Optional)9m
Branching and merging via command line (Optional)5m
Contributing to repositories via pull request (Optional)8m
Getting Started with Jupyter Notebook5m
Getting Started with JupyterLab6m
Jupyter Architecture6m
What is RStudio IDE?4m
Installing Packages and Loading Libraries in RStudio IDE2m
Plotting Within RStudio IDE3m
9 Lektüren
GitHub Lab - Getting started10m
Branching, Merging and Pull Requests on GitHub (Optional)10m
Pre-requisites for command line interface (Optional)10m
Configuring SSH access to repository (Optional)10m
Lab 2: Branching and merging via command line (optional)10m
Lab 3: Contributing to repositories via pull request (Optional)10m
Jupyter Notebooks on the Internet10m
Lab: RStudio – The Basics10m
Lab: Creating an Interactive Map in R30m
4 praktische Übungen
Practice Quiz - GitHub30m
Practice Quiz - Jupyter Notebook30m
Practice Quiz - RStudio IDE30m
Graded Quiz30m
Woche
3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

IBM Tools for Data Science 

3 Stunden zum Abschließen
15 Videos (Gesamt 72 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
15 Videos
Watson Studio Introduction4m
Creating an Account on IBM Watson Studio2m
Jupyter Notebook in Watson Studio - Part 1 2m
Jupyter Notebook in Watson Studio - Part 23m
Linking GitHub to Watson Studio2m
Other IBM Tools for Data Science1m
IBM Watson Knowledge Catalog6m
Data Refinery7m
SPSS Modeler Flows in Watson Studio6m
IBM SPSS Modeler7m
SPSS Statistics7m
Model Deployment with Watson Machine Learning4m
Auto AI in Watson Studio4m
IBM Watson OpenScale7m
2 Lektüren
Lab: Creating a Watson Studio Project with Jupyter Notebook10m
Lab: Modeler Flows in Watson Studio10m
3 praktische Übungen
Practice Quiz - Watson Studio30m
Practice Quiz - Other IBM Tools30m
Graded Quiz30m
Woche
4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Final Assignment: Create and Share Your Jupyter Notebook

3 Stunden zum Abschließen
1 Lektüre
1 Lektüre
IBM Digital Badge2m

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