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. The specialization entails understanding what is Data Science and the various kinds of activities that a Data Scientist performs. It will familiarize learners with various open source tools, like Jupyter notebooks, used by Data Scientists. It will teach you about methodology involved in tackling data science problems. The specialization also provides knowledge of relational database concepts and the use of SQL to query databases. Learners will complete hands-on labs and projects to apply their newly acquired skills and knowledge.
Upon receiving the certificate for completion of the specialization, you will also receive an IBM Badge as a Specialist in Data Science Foundations.
LIMITED TIME OFFER: Subscription is only $39 USD per month and gives you access to graded materials and a certificate.
Spezialisierung Introduction to Data Science
Starten Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft. Data Science skills to prepare for a career or further advanced learning in Data Science.
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Über dieses Spezialisierung
19,932
19,932Kompetenzen, die Sie erwerben
Data SciencePython ProgrammingRstudioSQL
So funktioniert das 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
What is Data Science?
4.6
9,332 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.
LIMITED TIME OFFER: Subscription is only $39 USD per month for access to graded materials and a certificate.
Kurs2
Open Source tools for Data Science
4.6
5,364 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, 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.
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Kurs3
Data Science Methodology
4.6
4,017 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!
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Kurs4
Databases and SQL for Data Science
4.7
2,971 Bewertungen
Much of the world's data resides in databases. SQL (or Structured Query Language) is a powerful language which is used for communicating with and extracting data from databases. A working knowledge of databases and SQL is a must if you want to become a data scientist.
The purpose of this course is to introduce relational database concepts and help you learn and apply foundational knowledge of the SQL language. It is also intended to get you started with performing SQL access in a data science environment.
The emphasis in this course is on hands-on and practical learning . As such, you will work with real databases, real data science tools, and real-world datasets. You will create a database instance in the cloud. Through a series of hands-on labs you will practice building and running SQL queries. You will also learn how to access databases from Jupyter notebooks using SQL and Python.
No prior knowledge of databases, SQL, Python, or programming is required.
Anyone can audit this course at no-charge. If you choose to take this course and earn the Coursera course certificate, you can also earn an IBM digital badge upon successful completion of the course.
LIMITED TIME OFFER: Subscription is only $39 USD per month for access to graded materials and a certificate.
Dozenten
Alex Aklson
Ph.D., Data ScientistIBM Developer Skills Network
Polong Lin
Data ScientistIBM Developer Skills Network
Rav Ahuja
Data Science Program ManagerIBM
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
Wie erfolgen Rückerstattungen?
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 einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung. Auf Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard können Sie Ihren Fortschritt verfolgen.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Kann ich kostenlos an diesem Kurs teilnehmen?
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.
Wie lange dauert es, die Spezialisierung abzuschließen?
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.
What background knowledge is necessary?
This specialization is intended for learners wanting to build foundational skills in Data Science. No prior background in data science or programming is required.
Do I need to take the courses in a specific order?
In order to get the most out of this specialization, it is recommended to take the courses in the order they are listed.
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
No University credit will be earned.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
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.
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