Über dieses Spezialisierung

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Interested in learning more about data science, but don’t know where to start? This 4-course Specialization from IBM will provide you with the key foundational skills any data scientist needs to prepare you for a career in data science or further advanced learning in the field. This Specialization will introduce you to what data science is and what data scientists do. You’ll discover the applicability of data science across fields, and learn how data analysis can help you make data driven decisions. You’ll find that you can kickstart your career path in the field without prior knowledge of computer science or programming languages: this Specialization will give you the foundation you need for more advanced learning to support your career goals. You’ll grasp concepts like big data, statistical analysis, and relational databases, and gain familiarity with various open source tools and data science programs used by data scientists, like Jupyter Notebooks, RStudio, GitHub, and SQL. You'll complete hands-on labs and projects to learn the methodology involved in tackling data science problems and apply your newly acquired skills and knowledge to real world data sets. In addition to earning a Specialization completion certificate from Coursera, you’ll also receive a digital badge from IBM recognizing you as a specialist in data science foundations. This Specialization can also be applied toward the IBM Data Science Professional Certificate.
Karriereergebnisse der Lernenden
33%
Ich nahm nach Abschluss dieses Spezialisierung einen neuen Beruf auf.
16%
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“
Etwa 4 Monate bis zum Abschluss
Empfohlenes Lerntempo: 3 Stunden/Woche
Englisch
Karriereergebnisse der Lernenden
33%
Ich nahm nach Abschluss dieses Spezialisierung einen neuen Beruf auf.
16%
Ich erhielt eine Gehaltserhöhung oder Beförderung.
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Kurse, die komplett online stattfinden
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexibler Zeitplan
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Stufe „Anfänger“
Etwa 4 Monate bis zum Abschluss
Empfohlenes Lerntempo: 3 Stunden/Woche
Englisch

So funktioniert die Spezialisierung

Kurse absolvieren

Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Praxisprojekt

Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.

Zertifikat erwerben

Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.

Es gibt 4 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Kurs 1

Was ist Data Science?

4.7
Sterne
45,496 Bewertungen
8,517 Bewertungen
Kurs2

Kurs 2

Tools for Data Science

4.5
Sterne
21,273 Bewertungen
3,278 Bewertungen
Kurs3

Kurs 3

Data Science Methodology

4.6
Sterne
16,049 Bewertungen
1,920 Bewertungen
Kurs4

Kurs 4

Databases and SQL for Data Science with Python

4.7
Sterne
13,190 Bewertungen
1,550 Bewertungen

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IBM

Häufig gestellte Fragen

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..