Über dieses Spezialisierung

89,850 kürzliche Aufrufe
Karriereergebnisse der Lernenden
46%
Ich nahm nach Abschluss dieses Spezialisierung einen neuen Beruf auf.
19%
Ich erhielt eine Gehaltserhöhung oder Beförderung.

Kurse, die komplett online stattfinden

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexibler Zeitplan

Festlegen und Einhalten flexibler Termine.

Stufe „Anfänger“

Ca. 1 Monat zum Abschließen

Empfohlen werden 12 Stunden/Woche

Englisch

Untertitel: Englisch, Koreanisch, Arabischer Raum

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data SciencePython ProgrammingRstudioSQL
Karriereergebnisse der Lernenden
46%
Ich nahm nach Abschluss dieses Spezialisierung einen neuen Beruf auf.
19%
Ich erhielt eine Gehaltserhöhung oder Beförderung.

Kurse, die komplett online stattfinden

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexibler Zeitplan

Festlegen und Einhalten flexibler Termine.

Stufe „Anfänger“

Ca. 1 Monat zum Abschließen

Empfohlen werden 12 Stunden/Woche

Englisch

Untertitel: Englisch, Koreanisch, Arabischer Raum

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.

how it works

Es gibt 4 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Kurs 1

Was ist Data Science?

4.7
Sterne
26,878 Bewertungen
4,638 Bewertungen
Kurs2

Kurs 2

Open Source tools for Data Science

4.6
Sterne
14,875 Bewertungen
2,004 Bewertungen
Kurs3

Kurs 3

Data Science Methodology

4.6
Sterne
11,444 Bewertungen
1,179 Bewertungen
Kurs4

Kurs 4

Databases and SQL for Data Science

4.7
Sterne
8,911 Bewertungen
886 Bewertungen

von

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IBM

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Häufig gestellte Fragen

  • 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 einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung. Auf Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard können Sie Ihren Fortschritt verfolgen.

  • 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.

  • The specialization consists of 4 courses. Suggested time to complete each course is 3-4 weeks. If you follow recommended timelines it would take 3 to 4 months to complete the entire specialization.

  • This specialization is intended for learners wanting to build foundational skills in Data Science. No prior background in data science or programming is required.

  • In order to get the most out of this specialization, it is recommended to take the courses in the order they are listed.

  • No University credit will be earned.

  • In this Specialization learners will develop foundational Data Science skills to prepare them for a career or further learning that involves more advanced topics in Data Science.

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