Онлайн-курс — сертифицированная профессиональная стажировка по данным в Google и IBM Института профессионального обучения IBM

Развивайте свою карьеру в области науки о данных. Приобретите базовые навыки в области науки о данных, чтобы подготовиться к карьере или продолжить углубленное обучение в этой области.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Онлайн-курс - сертифицированная профессиональная стажировка по данным в Google и IBM Института профессионального обучения IBM

Professional Certificate

начиная

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Наука о данных
  • Программирование на Python
  • Облачные базы данных
  • SQL
  • Система управления реляционными базами данных (СУБД)

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • специалист по данным
  • Аналитик данных
  • Ключ данных
  • Аналитик информационных систем
  • Эксперт по искусственному интеллекту
  • Статистический аналитик
  • Разработчик программного обеспечения со специализацией в области данных
  • Эксперт по большим данным
  • Аналитик бизнес-данных
  • Менеджер проектов в области Data Science

Стажировка — серия курсов из 4 частей.

Хотите узнать больше о науке о данных, но не знаете, с чего начать? Эта серия курсов от IBM, состоящая из 4 частей, предоставит вам базовые навыки, необходимые любому специалисту по данным, чтобы подготовить вас к карьере в области науки о данных или к углубленным исследованиям в этой области.

Что вы будете изучать на стажировке?

  • Что такое наука о данных и какова роль науки о данных.
  • Влияние науки о данных в различных областях.
  • Как анализ данных может помочь вам принимать решения на основе данных.
  • Начало работы в этой области без предварительных знаний информатики или языков программирования.
  • Понимание таких концепций, как большие данные, статистический анализ и реляционные базы данных.
  • Знакомство с инструментами и программами с открытым исходным кодом, такими как Jupyter Notebooks, RStudio, GitHub и SQL.

Лаборатории и практические проекты

Вы пройдете практические лабораторные работы и проекты, чтобы изучить методологию решения проблем науки о данных и применить свои новые навыки и знания к реальным наборам данных.

Сертификаты и признание

Помимо лицензии на прохождение стажировки от Coursera, вы также получите цифровой значок от IBM, который признает вас экспертом в основах науки о данных. Это обучение также можно использовать для получения сертификата IBM Data Science Professional.

Практический учебный проект

Все курсы по специализации включают в себя несколько практических занятий и упражнений, которые помогут вам получить практический опыт и навыки работы с различными наборами данных и инструментами, такими как Jupyter, GitHub и R Studio. Создайте свое портфолио по науке о данных из материалов, которые вы будете создавать в ходе программы. В число проектов, составляющих итог курса, входят:

  • Создайте и поделитесь блокнотом Jupyter, содержащим блоки кода и Markdown.
  • Разработка проблемы, которую можно решить, применяя методологию науки о данных, и объяснение того, как каждый шаг методологии применяется для ее решения.
  • Использование SQL для запроса данных о населении, преступности и демографических данных для выявления факторов, влияющих на посещаемость школы, безопасность, здоровье и экологические рейтинги.

Details of the courses that make up the specialization

Что такое наука о данных?

Курс 1 • 11 часов • 4,7 (72 446 оценок)

Детали курса
  • Определение науки о данных и ее важность в современном мире, управляемом данными.
  • Описание различных путей, которые могут привести к карьере в области науки о данных.
  • Сводка советов от опытных специалистов по обработке данных начинающим ученым.
  • Объясните, почему наука о данных считается самой востребованной профессией 21 века.
Навыки, которые вы получите:
  • Категория: Наука о данных
  • Категория: большие данные
  • Категория: машинное обучение
  • Категория: глубокое обучение
  • Категория: Интеллектуальный анализ данных

Курс 2 • 18 часов • 4,5 (29 076 оценок)

Детали курса
  • Описание набора инструментов специалиста по данным, включая: библиотеки и элементы, наборы данных, модели машинного обучения и инструменты для работы с большими данными.
  • Использование языков, распространенных среди специалистов по данным, таких как Python, R и SQL.
  • Демонстрация практических знаний таких инструментов, как блокноты Jupyter и RStudio, и использование их различных функций.
  • Создавайте исходный код для обработки данных и управляйте им с помощью репозиториев Git и GitHub.
Навыки, которые вы получите:
  • Категория: Наука о данных
  • Категория: Программирование на Python
  • Категория: GitHub
  • Категория: RStudio
  • Категория: Блокноты Jupyter

Курс 3 • 6 часов • 4,6 (20 348 оценок)

Детали курса
  • Описание того, что такое методология науки о данных и зачем она нужна ученым, работающим с данными.
  • Применение шести шагов методологии CRISP-DM для анализа тематического исследования.
  • Оценка подходящей аналитической модели между прогнозными, описательными и классификационными моделями для анализа тематического исследования.
  • Определение подходящих источников данных для вашей методологии анализа данных.
Навыки, которые вы получите:
  • Категория: Наука о данных
  • Категория: Анализ данных
  • Категория: CRISP-DM
  • Категория: Методология
  • Категория: Интеллектуальный анализ данных

Курс 4 • 20 часов • 4,7 (20 459 оценок)

Детали курса
  • Анализ данных в базе данных с использованием SQL и Python.
  • Создание реляционной базы данных и работа с несколькими таблицами с помощью команд DDL.
  • Построение SQL-запросов от базового до среднего уровня с помощью команд DML.
  • Создавайте более мощные запросы с помощью передовых методов SQL, таких как представления, транзакции, хранимые процедуры и соединения.
Навыки, которые вы получите:
  • Категория: Программирование на Python
  • Категория: Облачные базы данных
  • Категория: Система управления реляционными базами данных (СУБД)
  • Категория: SQL
  • Категория: Блокноты Jupyter

Похожие