Kickstart your career in data science & ML. Erwerben Sie Kenntnisse in der Datenverarbeitung, erlernen Sie Python und SQL, analysieren und visualisieren Sie Daten und erstellen Sie Modelle für Maschinelles Lernen. Kein Abschluss und keine Vorkenntnisse erforderlich.

4.6

Sterne

47,328 Bewertungen

Rav Ahuja +10 weitere Dozenten

33.729 bereits angemeldet

von

IBM Datenverarbeitung Zertifikat über berufliche QualifikationIBM

Was Sie lernen werden

Learn what data science is, the various activities of a data scientist’s job, and methodology to think and work like a data scientist

Develop hands-on skills using the tools, languages, and libraries used by professional data scientists

Import and clean data sets, analyze and visualize data, and build and evaluate machine learning models and pipelines using Python

Apply various data science skills, techniques, and tools to complete a project and publish a report

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data SciencePython ProgrammingData AnalysisPandasNumpyIpythonCloud DatabasesRelational Database Management System (RDBMS)SQLPredictive ModellingData Visualization (DataViz)Model Selection

Über dieses Zertifikat über berufliche Qualifikation

676.845 kürzliche Aufrufe

Data science is one of the hottest professions of the decade, and the demand for data scientists who can analyze data and communicate results to inform data driven decisions has never been greater. This Professional Certificate from IBM will help anyone interested in pursuing a career in data science or machine learning develop career-relevant skills and experience. It’s a myth that to become a data scientist you need a Ph.D. Anyone with a passion for learning can take this Professional Certificate – no prior knowledge of computer science or programming languages required – and develop the skills, tools, and portfolio to have a competitive edge in the job market as an entry level data scientist. The program consists of 9 online courses that will provide you with the latest job-ready tools and skills, including open source tools and libraries, Python, databases, SQL, data visualization, data analysis, statistical analysis, predictive modeling, and machine learning algorithms. You’ll learn data science through hands-on practice in the IBM Cloud using real data science tools and real-world data sets. Upon successfully completing these courses, you will have built a portfolio of data science projects to provide you with the confidence to plunge into an exciting profession in data science. In addition to earning a Professional Certificate from Coursera, you'll also receive a digital badge from IBM recognizing your proficiency in data science.

Praktisches Lernprojekt

This Professional Certificate has a strong emphasis on applied learning. Except for the first course, all other courses include a series of hands-on labs in the IBM Cloud that will give you practical skills with applicability to real jobs, including:

Tools: Jupyter / JupyterLab, GitHub, R Studio, and Watson Studio

Libraries: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Folium, ipython-sql, Scikit-learn, ScipPy, etc.

Projects: random album generator, predict housing prices, best classifier model, battle of neighborhoods

Karriereergebnisse der Lernenden

39%

Ich nahm nach Abschluss dieses Spezialisierung einen neuen Beruf auf.

17%

Ich erhielt eine Gehaltserhöhung oder Beförderung.

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

Kurse, die komplett online stattfinden

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexibler Zeitplan

Festlegen und Einhalten flexibler Termine.

Stufe „Anfänger“

Keine Vorkenntnisse erforderlich.

Etwa 11 Monate bis zum Abschluss

Empfohlenes Lerntempo: 4 Stunden/Woche

Englisch

Untertitel: Englisch, Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Italienisch, Vietnamesisch, Deutsch, Russisch, Spanisch, Persisch, Türkisch

Karriereergebnisse der Lernenden

39%

Ich nahm nach Abschluss dieses Spezialisierung einen neuen Beruf auf.

17%

Ich erhielt eine Gehaltserhöhung oder Beförderung.

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Kurse, die komplett online stattfinden

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Flexibler Zeitplan

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Stufe „Anfänger“

Keine Vorkenntnisse erforderlich.

Etwa 11 Monate bis zum Abschluss

Empfohlenes Lerntempo: 4 Stunden/Woche

Englisch

Untertitel: Englisch, Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Italienisch, Vietnamesisch, Deutsch, Russisch, Spanisch, Persisch, Türkisch

Was ist ein Zertifikat über eine berufliche Qualifikation

Erwerben Sie die Fähigkeiten, um für den Job bereit zu sein

Ob Sie eine neue Karriere einschlagen oder den Verlauf Ihrer aktuellen Karriere ändern möchten, Zertifikate über berufliche Qualifikationen von Coursera bereiten Sie auf Ihre jeweiligen Aufgaben vor. Lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo, wann und wo immer es für Sie am bequemsten ist. Melden Sie sich noch heute an und entdecken Sie im Rahmen einer 7-tägigen kostenlosen Testversion einen neuen Karriereweg. Sie können Ihr Lernen jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement beenden.

Praxisprojekte

Bringen Sie Ihre Fähigkeiten in praktischen Projekten zum Einsatz und erstellen Sie ein Portfolio, das potenziellen Arbeitgebern zeigt, dass Sie für den Job bereit sind. Sie müssen die Projekte bzw. das Projekt erfolgreich abschließen, um Ihr Zertifikat zu erhalten.

Erwerben Sie berufliche Qualifikationen

Wenn Sie alle Kurse des Programms abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, das Sie mit Ihrem beruflichen Netzwerk teilen können. Außerdem erhalten Sie Zugriff auf Ressourcen die Ihre Karriere unterstützen und Ihnen den Start in Ihre neue Karriere erleichtern. Für viele Zertifikate über eine berufliche Qualifikation gibt es Partner, die den Berechtigungsnachweis der Zertifikate über eine berufliche Qualifikation anerkennen, und andere können wiederum dabei helfen, Sie auf eine Zertifizierungsprüfung vorzubereiten. Weitere Informationen finden Sie auf der jeweiligen Seite zu dem entsprechenden Zertifikat über eine berufliche Qualifikation.

Es gibt 10 Kurse in dieser Zertifikat über berufliche Qualifikation

Kurs1

Kurs 1

Was ist Data Science?

4.7

Sterne

46,328 Bewertungen

•

8,675 Bewertungen

The art of uncovering the insights and trends in data has been around since ancient times. The ancient Egyptians used census data to increase efficiency in tax collection and they accurately predicted the flooding of the Nile river every year. Since then, people working in data science have carved out a unique and distinct field for the work they do. This field is data science. In this course, we will meet some data science practitioners and we will get an overview of what data science is today.

Kurs2

Kurs 2

Tools for Data Science

4.5

Sterne

21,560 Bewertungen

•

3,331 Bewertungen

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, JupyterLab, RStudio IDE, Git, GitHub, and Watson Studio. 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 Skills Network 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 Watson Studio and demonstrate your proficiency preparing a notebook, writing Markdown, and sharing your work with your peers.

Kurs3

Kurs 3

Data Science Methodology

4.6

Sterne

16,221 Bewertungen

•

1,943 Bewertungen

Despite the recent increase in computing power and access to data over the last couple of decades, our ability to use the data within the decision making process is either lost or not maximized at all too often, we don't have a solid understanding of the questions being asked and how to apply the data correctly to the problem at hand.

This course has one purpose, and that is to share a methodology that can be used within data science, to ensure that the data used in problem solving is relevant and properly manipulated to address the question at hand. Accordingly, in this course, you will learn: - The major steps involved in tackling a data science problem. - The major steps involved in practicing data science, from forming a concrete business or research problem, to collecting and analyzing data, to building a model, and understanding the feedback after model deployment. - How data scientists think! LIMITED TIME OFFER: Subscription is only $39 USD per month for access to graded materials and a certificate.

Kurs4

Kurs 4

Python for Data Science, AI & Development

4.6

Sterne

21,779 Bewertungen

•

3,506 Bewertungen

Kickstart your learning of Python for data science, as well as programming in general, with this beginner-friendly introduction to Python. Python is one of the world’s most popular programming languages, and there has never been greater demand for professionals with the ability to apply Python fundamentals to drive business solutions across industries.

This course will take you from zero to programming in Python in a matter of hours—no prior programming experience necessary! You will learn Python fundamentals, including data structures and data analysis, complete hands-on exercises throughout the course modules, and create a final project to demonstrate your new skills. By the end of this course, you’ll feel comfortable creating basic programs, working with data, and solving real-world problems in Python. You’ll gain a strong foundation for more advanced learning in the field, and develop skills to help advance your career. This course can be applied to multiple Specialization or Professional Certificate programs. Completing this course will count towards your learning in any of the following programs: IBM Applied AI Professional Certificate Applied Data Science Specialization IBM Data Science Professional Certificate Upon completion of any of the above programs, in addition to earning a Specialization completion certificate from Coursera, you’ll also receive a digital badge from IBM recognizing your expertise in the field.

Dozenten

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IBM

IBM is the global leader in business transformation through an open hybrid cloud platform and AI, serving clients in more than 170 countries around the world. Today 47 of the Fortune 50 Companies rely on the IBM Cloud to run their business, and IBM Watson enterprise AI is hard at work in more than 30,000 engagements. IBM is also one of the world’s most vital corporate research organizations, with 28 consecutive years of patent leadership. Above all, guided by principles for trust and transparency and support for a more inclusive society, IBM is committed to being a responsible technology innovator and a force for good in the world.

Häufig gestellte Fragen

Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
Für diese Spezialisierung gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Spezialisierungszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.
Can I just enroll in a single course?
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Kann ich mich auch nur für einen Kurs anmelden?
Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich anmelden und den Kurs absolvieren, um ein teilbares Zertifikat zu erwerben, oder Sie können als Gast teilnehmen, um die Kursmaterialien gratis einzusehen. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Teil eines Zertifikats ist, abonnieren Sie automatisch das gesamte Zertifikat. Auf Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard können Sie Ihren Fortschritt verfolgen.
Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?
Dieser Kurs findet ausschließlich online statt, Sie müssen also zu keiner Sitzung persönlich erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Netz oder Ihr Mobilgerät auf Ihre Vorträge, Lektüren und Aufgaben zugreifen.
What is data science?
Data science is the process of collecting, storing, and analyzing data. Data scientists use data to tell compelling stories to inform business decisions. Learn more about what data science is and what data scientists do in the first course of this Professional Certificate, "What is Data Science?"
What are some examples of careers in data science?
An understanding of data science and the ability to make data driven decisions is useful in any career, but some careers specifically require a data science background. Some examples of careers in data science include:
- Business Intelligence Analyst
- Data Analyst
- Data Architect
- Data Engineer
- Data Scientist
- Machine Learning Engineer
- Marketing Analyst
- Operations Analyst
- Quantitative Analyst
How long does it take to complete the Professional Certificate?
The Professional Certificate requires completion of 9 courses. Each course typically contains 3-6 modules with an average effort of 2 to 4 hours per module. If learning part-time (e.g. 1 module per week), it would take 6 to 12 months to complete the entire certificate. If learning full-time (e.g. 1 module per day) the certificate can be completed in 2 to 3 months.
What background knowledge do I need for this program?
This Professional Certificate is open for anyone with any job and academic background. No prior computer programming experience is necessary, but is an asset, as are familiarity working with computers, high school math, and communication and presentation skills. For the last few courses, knowledge of calculus and linear algebra is an asset but not an absolute requirement.
Do I need to take the courses in a specific order?
Yes, it is highly recommended to take the courses in the order they are listed, as they progressively build on concepts taught in previous courses. For example the Data Analysis, Data Visualization, and Machine Learning courses require knowledge of Python covered earlier in the program.
Will I earn university credit for completing the Professional Certificate?
No, there is no university credit involved with taking these courses.
What will I be able to do upon completing the Professional Certificate?
Become job ready for a career in Data Science. Develop practical skills using hands-on labs in Cloud environments, projects and captsones.
I already completed some of the other courses in this Professional Certificate. Will I get "credit" for them?
If you have already completed some of the courses in this Professional Certificate, either individually or as part of another Specialization, they will be marked as "Complete". You do not have to take those courses again, and will be able to finish the Professional Certificate more quickly. You will only need to complete the courses that you have not yet completed.
I have already completed the Introduction to Data Science Specialization. Can I still enroll in this Professional Certificate?
Yes, absolutely. Any courses that you have already completed as part of that Specialization will be marked as "Complete". You do not have to take those courses again and will be able to finish the Professional Certificate more quickly.
Which program should I enroll in - the Introduction to Data Science Specialization, or this Professional Certificate?
This Professional Certificate consists of 9 courses. The "Introduction to Data Science" Specialization has 4 courses, all of which are also included in this Professional Certificate.
If you are unsure about your ability to commit to the level of effort and time required to complete this Professional Certificate, we recommend starting with the Introduction to Data Science Specialization, which has fewer courses. If, after completing the Specialization, you are still determined to continue building your data science skills, you can then enroll for this Professional Certificate and then just complete the courses that are not in the Specialization.
I have already completed the Applied Data Science Specialization. Can I still enroll in this Professional Certificate?
Yes, absolutely. Any courses that you have already completed as part of that Specialization will be marked as "Complete". You do not have to take those courses again and will be able to finish this Professional Certificate more quickly.
How can I access job opportunities with IBM and other organizations after completing this Professional Certificate?
As a Coursera learner who completes this Professional Certificate, you will have special access to join IBM’s Talent Network. Our Talent Network members receive all of the tools you need to land a dream job with IBM - sent directly to your inbox! You will get job opportunities as soon as they are posted, recommendations to apply matched directly to your skills and interests, and tips and tricks to help you stand apart from the crowd.

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