What are some of the most popular data science tools, how do you use them, and what are their features? In this course, you'll learn about Jupyter Notebooks, RStudio IDE, Apache Zeppelin and Data Science Experience. You will learn about what each tool is used for, what programming languages they can execute, their features and limitations. With the tools hosted in the cloud on Cognitive Class Labs, you will be able to test each tool and follow instructions to run simple code in Python, R or Scala. To end the course, you will create a final project with a Jupyter Notebook on IBM Data Science Experience and demonstrate your proficiency preparing a notebook, writing Markdown, and sharing your work with your peers.
Open Source tools for Data Science
von
IBM
Über diesen Kurs
876,071 kürzliche Aufrufe
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
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Stufe „Anfänger“
Ca. 8 Stunden zum Abschließen
Empfohlen: 3 weeks of study, 2-3 hours/week
Englisch
Untertitel: Englisch, Russisch
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
3 Stunden zum Abschließen
Introducing Skills Network Labs
This week, you will get an overview of the various data science tools available to you, hosted on the IBM Developer Skills Network Labs (SN Labs). You will create an account and start exploring some of the features.
3 Stunden zum Abschließen
3 Lektüren
3 Lektüren
What is Skills Network Labs?10m
Account Features10m
Creating an account.10m
2 praktische Übungen
Practice Quiz2m
Quiz 1 - Skills Network Labs30m
2 Stunden zum Abschließen
Jupyter Notebooks
This week, you will learn about a popular data science tool, Jupyter Notebooks, its features, and why they are so popular among data scientists today.
2 Stunden zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 6 min)
1 praktische Übung
Quiz 2 - Jupyter Notebooks30m
3 Stunden zum Abschließen
Apache Zeppelin Notebooks
This week, you will learn about Apache Zeppelin Notebooks, its feature, and how they are different from Jupyter Notebooks.
3 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 11 min)
1 praktische Übung
Quiz 3 - Zeppelin Notebooks30m
3 Stunden zum Abschließen
RStudio IDE
This week, you will learn about a popular data science tool used by R programmers. You'll learn about the user interface and how to use its various features.
3 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 12 min)
4 Videos
Uploading files, Installing packages and loading libraries in RStudio IDE3m
Getting started with RStudio IDE4m
RStudio Environment and History3m
1 praktische Übung
Quiz 4 - RStudio IDE30m
3 Stunden zum Abschließen
IBM Watson Studio
This week, you will learn about an enterprise-ready data science platform by IBM, called Watson Studio (formerley known as Data Science Experience). You'll learn about some of the features and capabilities of what data scientists use in the industry.
3 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 10 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
4 Videos
Creating an account on IBM Watson Studio (Data Science Experience)1m
Jupyter notebooks on Watson Studio (Data Science Experience) - Part 1/23m
Jupyter Notebooks on IBM Watson Studio (Data Science Experience) - Part 2/24m
2 Lektüren
Preface: What is IBM Watson Studio (formerly Data Science Experience)?5m
Lab - IBM Watson Studio2h
1 praktische Übung
Quiz 5 - IBM Watson Studio30m
3 Stunden zum Abschließen
Project: Create and share a Jupyter Notebook
3 Stunden zum Abschließen
1 Lektüre
1 Lektüre
IBM Digital Badge2m
Bewertungen
Top-Bewertungen von OPEN SOURCE TOOLS FOR DATA SCIENCE
von CBNov 1, 2018
Tools are fantastic and will make a significant contribution to my education. Videos need to be updated for changes to Watson Studios. Support from IBM on their cloud services should also be improved.
von FCNov 5, 2019
It would be nice if you could update the material since some tools have changed either name or the way they look compared to the videos/images. Very good material though, I enjoyed the course much.
von RRApr 24, 2019
To the contrast of other reviews, I find the content very well bifurcated and fed to the learners. The course very easily digestable and I have had a great amount of fun learning it.. Go for it!!!!
von YKMar 24, 2020
There was a problem with the connection to R lab, never fixed. Also, some tutorials are outdated. These are the negative parts and why I give four stars. Other than that I like the course so far.
von APJan 11, 2020
Excellent introduction to a variety of open source tools available and commonly used by Data Science Professionals. Some of the video material is slightly outdated due to updates to the platform.
von RGMar 27, 2020
It's a good introductory course to know all the open-source tools available for data science. However, it will not teach you how to code for these tools apart from introducing a few basic lines.
von STOct 31, 2018
Everything was good, except the stuff with Zeppelin notebooks. That was just confusing and it felt like there were large chunks of explanations missing for people with no programming background
von SHJan 31, 2019
All the tools required for ML kick starting was explained very clearly and it helped me a lot in building the understanding of what tools need to be learnt in the field of ML and Data Science.
Über IBM
IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.
Was bekomme ich, wenn ich dieses Zertifikat abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse des Zertifikats und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie lediglich den Inhalt des Kurses lesen und anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
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