Онлайн-курс – сертифицированная профессиональная специализация в области прикладных наук о данных Google, IBM

Получите практические навыки для карьеры в области науки о данных. Изучите Python, анализируйте и визуализируйте данные. Примените свои навыки в области науки о данных и машинного обучения.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Онлайн-курс – сертифицированная профессиональная специализация в области прикладных наук о данных Google, 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

  • Анализ данных и принятие бизнес-решений на основе данных
  • язык программирования питон
  • Использование таких инструментов, как Numpy и Pandas
  • Практика прогнозной модели и выбор модели
  • Увлекательная история с данными
  • Практический опыт решения проблем с данными
  • Обработка данных и построение графика
  • Создание регрессионных моделей для прогнозирования цен на квартиры
  • Создавайте визуализации и динамическую панель мониторинга.
  • Сравнение моделей машинного обучения

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • специалист по данным
  • аналитик данных
  • Python-разработчик
  • Инженер данных
  • Бизнес-аналитик
  • Эксперт по машинному обучению
  • Разрабатывает визуализацию данных
  • Менеджер проектов в области Data Science
  • Консультант по данным
  • Специалист по данным

Стажировка — курс из пяти курсов.

Стажировка предназначена для энтузиастов науки о данных, которые заинтересованы в приобретении практических навыков для решения реальных проблем с данными. Если вы заинтересованы в развитии карьеры в области науки о данных, эта программа для вас!

Стажировка даст вам инструменты, необходимые для анализа данных и принятия бизнес-решений на основе данных с использованием информатики и статистического анализа. Вы сможете изучить язык программирования Python (предварительные знания не требуются) и открыть для себя методы анализа и представления данных.

Вы будете использовать инструменты, используемые настоящими специалистами по данным, такие как Numpy и Pandas, попрактиковаться в прогнозном моделировании и выборе моделей, а также научитесь рассказывать убедительные истории с помощью данных.

практический опыт

Благодаря лекциям, лабораторным занятиям и облачным проектам IBM вы получите практический опыт решения проблем с данными. Пройдите эту стажировку, чтобы укрепить свои навыки Python и науки о данных.

Кроме того, вы получите сертификат об окончании стажировки от Coursera, а также цифровой бейдж от IBM. Эту специализацию также можно сочетать с профессиональным сертификатом в области науки о данных от IBM.

Прикладной учебный проект

Создайте свое портфолио по науке о данных, получая практический опыт создания продуктов в интерактивных лабораториях и проектах во время программы.

Проекты включают в себя:

  • Ищите и отображайте финансовые данные с помощью библиотеки Python Pandas.
  • Обработка данных, построение графиков и создание регрессионных моделей для прогнозирования цен на жилье с использованием библиотек Python, включая NumPy и Sklearn.
  • Создание динамических визуализаций и информационных панелей на Python с древовидными картами и линейными графиками с использованием таких библиотек, как Matplotlib, Seaborn и Plotly Dash.

В последнем завершающем курсе примените полученные знания в комплексном проекте. Вы сможете обучать и сравнивать модели машинного обучения, чтобы предсказать, сможет ли запуск SpaceX повторно использовать первую ступень ракеты.

Details of the courses that make up the specialization

Python для науки о данных, искусственного интеллекта и разработки

Курс 1 • 25 часов • 4,6 (37 177 оценок)

Что вы узнаете:

  • Изучите Python — самый популярный язык программирования для анализа данных и разработки программного обеспечения.
  • Его достижения. Логика программирования на Python: переменные, структуры данных, условные выражения, циклы, функции, объекты и классы.
  • Продемонстрируйте навыки использования библиотек Python, таких как Pends и Nampi, и разработки кода с помощью блокнотов Jupiter.
  • Получайте доступ к данным из Интернета и собирайте их с помощью API и библиотек Python, таких как Beautiful Soup.

Навыки, которые вы получите:

  • Выбор модели
  • анализ данных
  • Программирование на Python
  • Визуализация данных
  • прогнозные модели

Курс 2 • 8 часов • 4,5 (4214 оценок)

Что вы узнаете:

  • Играйте в роли специалиста по данным/аналитика данных, работающего над реальным проектом.
  • Применяйте основы Python, структуры данных Python и работу с данными в Python.
  • Создайте панель мониторинга, используя Python и такие библиотеки, как Pandas, Beautiful Soup и Plotly.

Навыки, которые вы получите:

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

Курс 3 • 15 часов • 4,7 (18 235 оценок)

Что вы узнаете:

  • Разработайте код Python для очистки и подготовки данных для анализа.
  • Выполняйте исследовательский анализ данных и применяйте методы анализа к реальным наборам данных.
  • Создавайте и запускайте регрессионные модели с помощью библиотеки машинного обучения scikit-learn.

Навыки, которые вы получите:

  • Программирование на Python
  • Панели мониторинга и графики
  • Приведенные данные
  • Визуализация данных
  • matplotlib

Курс 4 • 20 часов • 4,5 (11 723 оценок)

Что вы узнаете:

  • Реализуйте методы визуализации данных и графики с помощью библиотек Python.
  • Создавайте различные типы графиков и диаграмм.
  • Создавайте интерактивные информационные панели с помощью платформы Dash и библиотеки Plotly.

Навыки, которые вы получите:

  • GitHub
  • Блокнот Юпитер
  • Анализ K-средних
  • методология

Курс 5 • 13 часов • 4,7 (7 126 оценок)

Что вы узнаете:

  • Продемонстрировать навыки в области науки о данных и методах машинного обучения.
  • Напишите код Python для создания моделей машинного обучения.
  • Оценивайте результаты моделей машинного обучения для прогнозной аналитики.

Навыки, которые вы получите:

  • Наука о данных
  • анализ данных
  • Программирование на Python
  • Пендес
  • Блокноты Jupyter

Похожие