Онлайн-курс – сертифицированная профессиональная специализация по обучению основам обработки данных Google, IBM.

Создайте основу для карьеры инженера данных. Получите практический опыт работы с Python, SQL и реляционными базами данных и освойте основы экосистемы инженерии данных.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

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

  • Понимание жизненного цикла экосистемы и обработки данных
  • Навыки Python
  • Навыки работы с SQL и реляционными базами данных
  • Практический опыт работы с реальными инструментами и базами данных
  • Анализ социально-экономических данных с использованием SQL
  • Работа с передовыми методами SQL.
  • Опыт работы с MySQL, PostgresSQL, IBM Db2, PhpMyAdmin, pgAdmin, IBM Cloud, Jupyter Notebook, Watson Studio.

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Инженер данных
  • аналитик данных
  • SQL-разработчик
  • Python-разработчик
  • Эксперт по реляционным базам данных
  • Анализирует социально-экономические данные
  • Разработчик решений для обработки данных
  • Менеджер проектов в области данных
  • Эксперт по IBM Cloud
  • Разработчик в блокнотах Jupyter
  • Разработчик в Watson Studio

Стажировка — серия из 5 курсов

Инженерия данных — одна из самых быстрорастущих технологических профессий, спрос на квалифицированных инженеров данных значительно превышает предложение. Цель инженерии данных — сделать качественные данные доступными для установления фактов и принятия решений на основе данных.

Эта стажировка в IBM поможет всем, кто заинтересован в построении карьеры в области инженерии данных, овладев базовыми навыками, которые важны для старта в этой области. Для успешного прохождения этой стажировки не требуется никакого предварительного опыта работы с данными.

Содержание стажировки

  • Экосистема и жизненный цикл разработки данных
  • Питон
  • SQL и реляционные базы данных

Вы изучите основные требования к инженерии данных с помощью увлекательных видеороликов и практических упражнений, работающих с реальными инструментами и реальными базами данных. Вы разовьете свое понимание инженерии данных, приобретете навыки, которые могут быть непосредственно применены в карьере в области данных, и заложите основу для своей карьеры в области инженерии данных.

После успешного завершения этих курсов у вас будут практические знания и опыт, позволяющие глубже погрузиться в инженерию данных и работать над более продвинутыми проектами в этой области.

Практический учебный проект

Все курсы специализации включают в себя ряд практических занятий и заданий, которые помогут вам получить практический опыт и навыки.

Проекты варьируются от работы с данными в нескольких форматах до преобразования данных и загрузки их в один источник, а также анализа социально-экономических данных с использованием SQL и работы с передовыми методами SQL.

Вы будете работать с различными реальными базами данных и инструментами, в том числе:

  • MySQL
  • PostgreSQL
  • IBM DB2
  • PhpMyAdmin
  • pgAdmin
  • IBM Облако
  • Питон
  • Блокноты Jupyter
  • Ватсон Студия

Details of the courses that make up the specialization

Введение в инженерию данных

Курс 1 • 13 часов • 4,7 (2711 оценок)

Детали курса

  • Диапазон базовых навыков, необходимых для работы начального уровня в области разработки данных.
  • Обсуждение различных этапов и концепций жизненного цикла разработки данных.
  • Описать технологии обработки данных, такие как реляционные базы данных, базы данных NoSQL и механизмы больших данных.
  • Краткое изложение концепций безопасности, управления и ухода за данными.

Навыки, которые вы приобретете

  • Наука о данных
  • анализ данных
  • Программирование на Python
  • Номпи
  • Пендес

Python для науки о данных, искусственного интеллекта и разработки

Курс 2 • 25 часов • 4,6 (38 067 оценок)

Детали курса

  • Изучите Python — самый популярный язык программирования для анализа данных и разработки программного обеспечения.
  • Применяйте логику программирования Python: переменные, структуры данных, разветвления, циклы, функции, объекты и классы.
  • Продемонстрируйте навыки использования библиотек Python, таких как Pandas и Numpy, и разрабатывайте код с помощью Jupyter Notebooks.
  • Получайте данные из Интернета с помощью API и библиотек Python, таких как Beautiful Soup.

Навыки, которые вы приобретете

  • Программирование на Python
  • Информационная инженерия
  • Извлечение, преобразование и загрузка (ETL)
  • Инженер данных
  • Парсинг данных из интернета

Проект Python для обработки данных

Курс 3 • 9 часов • 4,6 (665 оценок)

Детали курса

  • Продемонстрируйте свои навыки Python в работе с данными.
  • Реализуйте сбор данных из Интернета и используйте API для извлечения данных с помощью Python.
  • Будьте инженером данных, работающим над реальным проектом по извлечению, преобразованию и загрузке данных.
  • Используйте блокноты Jupyter и IDE для завершения своего проекта.

Навыки, которые вы приобретете

  • Программирование на Python
  • Облачные базы данных
  • Система управления реляционными базами данных (СУБД)
  • SQL
  • Ноутбуки Jupyter

Введение в реляционные базы данных (СУБД)

Курс 4 • 15 часов • 4.6 (586 оценок)

Детали курса

  • Описывать данные, базы данных, реляционные базы данных и облачные базы данных.
  • Описывать модели информации и данных, реляционные базы данных и концепции реляционных моделей (включая схемы и таблицы).
  • Объясните диаграмму отношений сущностей и спроектируйте реляционную базу данных для конкретного использования.
  • Развивайте практические знания популярных сред СУБД, включая MySQL, PostgreSQL и IBM DB2.

Навыки, которые вы приобретете

  • Наука о данных
  • Базы данных (СУБД)
  • Информационная инженерия
  • SQL
  • NoSQL

Базы данных и SQL для науки о данных с помощью Python

Курс 5 • 20 часов • 4,7 (20 414 оценок)

Детали курса

  • Анализируйте данные в базе данных с помощью SQL и Python.
  • Создайте реляционную базу данных и работайте с несколькими таблицами с помощью команд DDL.
  • Создавайте базовые и промежуточные SQL-запросы с помощью команд DML.
  • Очистите более мощные запросы с помощью передовых методов SQL, таких как представления, транзакции, хранимые процедуры и соединения.

Навыки, которые вы приобретете

  • Проектирование базы данных (БД)
  • Постгреск
  • Система управления реляционными базами данных (СУБД)
  • Архитектура базы данных
  • MySQL