Çevrimiçi kurs – IBM tarafından IBM Veri Bilimi alanında sertifikalı profesyonel sertifika

Kendinizi veri bilimcisi olarak kariyere hazırlayın. Aranan bir kariyer için genel olarak ve özel olarak yapay zeka alanında ilgili becerileri geliştirin. IBM’den bir sertifika alın. Daha önce herhangi bir deneyime gerek yoktur.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Çevrimiçi kurs - IBM tarafından IBM Veri Bilimi alanında sertifikalı profesyonel sertifika

Professional Certificate

başlangıç

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • veritabanları
  • veri oyunları
  • İstatistiksel analiz
  • tahmin modeli
  • Makine öğrenimi algoritmaları
  • veri örnekleme
  • Python
  • SQL
  • Jüpyter not defterleri
  • Github
  • Rstudio
  • Pandalar
  • Numpy
  • ScikitLearn
  • Matplotlib
  • Finansal veri işleme
  • Demografik veriler için SQL sorguları
  • Tasarım grafikleri ve regresyon modelleri
  • Dinamik bir kontrol paneli oluşturma
  • Tahmin algoritmalarının uygulanması
  • Makine öğrenimi modellerini eğitme ve karşılaştırma

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • veri bilimcisi
  • Veri analisti
  • Makine öğrenimi modelleri geliştirir
  • veri analisti
  • Veri Mühendisi
  • Yapay zeka uzmanı
  • Veri alanında yazılım geliştiricisi
  • Veri bilimi alanında proje yöneticisi
  • Veri danışmanı
  • Veri bilimcisi

Profesyonel sertifika – 12 derslik kurs serisi

Kendinizi hızla büyüyen veri bilimi alanında bir kariyere hazırlayın. Bu programda, giriş seviyesi bir veri bilimci olarak size iş piyasasında rekabet avantajı sağlayacak becerileri, araçları ve portföyü yalnızca 5 ay içinde geliştireceksiniz. Bilgisayar bilimi veya programlama dilleri hakkında önceden bilgi sahibi olmanız gerekmez.

Veri bilimi, yararlı bilgiler elde etmek ve öngörülebilir sonuçları tahmin etmek amacıyla verileri toplamayı, temizlemeyi, organize etmeyi ve analiz etmeyi içerir. İlgi çekici hikayeler anlatmak ve karar almaya yardımcı olmak için verileri kullanabilen yetenekli veri bilimcilerine olan talep hiç bu kadar yüksek olmamıştı.

Veritabanları, veri görselleştirmeleri, istatistiksel analiz, tahmine dayalı modelleme, makine öğrenimi algoritmaları ve veri modelleme dahil olmak üzere profesyonel veri bilimcileri tarafından kullanılan gerekli becerileri öğreneceksiniz . Ayrıca Python, SQL, Jupyter not defterleri, Github, Rstudio, Pandas, Numpy, ScikitLearn, Matplotlib ve daha fazlasını içeren en yeni diller, araçlar ve kitaplıklarla da çalışacaksınız.

Programın tamamını tamamladıktan sonra, iş görüşmelerinde öne çıkma konusunda size güven verecek bir veri bilimi projeleri portföyü oluşturacaksınız. Ayrıca, bir iş ilanını yayınlandıktan hemen sonra görebileceğiniz, becerilerinize ve ilgi alanlarınıza göre uyarlanmış önerilere ve sizi diğer rakiplerden farklılaştıracak ipuçlarına ulaşabileceğiniz IBM yetenek ağına erişim elde edeceksiniz.

Bu program ACE® ve FIBAA tarafından önerilmektedir; programı tamamladığınızda 12 akademik kredi ve 6 AKTS’ye kadar kazanabilirsiniz.

Pratik bir öğrenme projesi

Bu profesyonel sertifika, uygulamalı öğrenimi vurgular ve size gerçek işlere uygulanabilecek pratik beceriler kazandıran bir dizi uygulamalı IBM bulut laboratuvarı içerir. Ayrıca üretken yapay zeka araç ve tekniklerinin veri biliminde nasıl kullanıldığını öğrenme fırsatına da sahip olacaksınız.

Kullanacağınız araçlar: Jupyter/JupyterLab, GitHub, R Studio ve Watson Studio

Kullanacağınız kütüphaneler: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Folium, ipython-sql, Scikit-learn, ScipPy, vb.

Tamamlayacağınız projeler:

  • Python’daki Pandas kitaplığıyla finansal verileri geçme ve sürükleme

  • Nüfus, suç ve okul demografik veri kümelerini sorgulamak için SQL kullanma

  • Python’un veri bilimi kitaplıklarını kullanarak konut fiyatlarını tahmin etmek için veri tasarımı, grafik oluşturma ve regresyon modelleme

  • ABD iç hat uçuşlarının güvenilirliğini artırmak için Python’da dinamik bir kontrol paneli oluşturma

  • Bir kredi vakasının gerçekleşip gerçekleşmeyeceğini tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmalarını uygulama

  • Makine öğrenimi modellerini eğitme ve karşılaştırma

Details of the courses that make up the specialization

Veri bilimi nedir?

Kurs 1 • 11 saat • 4,7

  • Veri biliminin ne olduğunu ve günümüzün veri odaklı dünyasında neden önemli olduğunu tanımlayın.
  • Veri biliminde kariyere yol açabilecek farklı yolları açıklayın.
  • Deneyimli veri bilimi profesyonellerinin yeni başlayan veri bilimcilerine verdiği tavsiyeleri özetleyin.
  • Veri biliminin neden 21. yüzyılda en çok aranan iş olarak kabul edildiğini açıklayın.

Kazanacağınız beceriler

  • Model seçimi
  • veri analizi
  • Python programlama
  • Veri görselleştirme
  • tahmine dayalı modeller

Veri bilimi araçları

Kurs 2 • 18 saat • 4,5

  • Veri bilimcinin kitaplıklar ve paketler, veri kümeleri, makine öğrenimi modelleri ve büyük veri araçlarını içeren araç deposunu açıklayın.
  • Python, R ve SQL gibi yaygın veri bilimi dillerini kullanın.
  • Model, Jupyter Notebooks ve RStudio gibi araçlara ilişkin pratik bilgiye sahiptir.
  • Git ve GitHub depolarını kullanarak veri bilimi kaynak kodunu oluşturun ve yönetin.

Kazanacağınız beceriler

  • Veri bilimi
  • Python programlama
  • GitHub
  • RStudio
  • Jüpiter Defterleri

Veri bilimi metodolojisi

Kurs 3 • 6 saat • 4,6

  • Veri bilimi metodolojisinin ne olduğunu ve veri bilimcilerinin neden bir metodolojiye ihtiyaç duyduğunu açıklayın.
  • Altı adımlı Sektörler Arası Veri Madenciliği Sürecini (CRISP-DM) örnek olay analizine uygulayın.
  • Tahmine dayalı, tanımlayıcı ve sınıflandırma modelleri arasından hangi analitik modelin uygun olduğunu değerlendirin.
  • Veri bilimi veri analizi metodolojiniz için uygun veri kaynaklarını belirleyin.

Kazanacağınız beceriler

  • Veri bilimi
  • veri analizi
  • Python programlama
  • NumPy
  • Pandalar

Veri bilimi, yapay zeka ve geliştirme için Python

Kurs 4 • 25 saat • 4,6

  • Veri bilimi ve yazılım geliştirme için en popüler programlama dili olan Python’u öğrenin.
  • Python programlamanın ilkelerini uygulayın: değişkenler, veri yapıları, döngüler, işlevler, nesneler ve sınıflar.
  • Pandas ve NumPy gibi Python kitaplıklarını kullanma konusunda model yeterliliği.
  • Python API’lerini ve Beautiful Soup gibi kitaplıkları kullanarak verilere erişin ve bunları yönetin.

Kazanacağınız beceriler

  • Python programlama
  • Gösterge tabloları ve grafikler
  • Veri görselleştirme
  • Matplotlib

Veri Bilimi için Python Projesi

Kurs 5 • 8 saat • 4,5

  • Gerçek bir proje üzerinde çalışan veri bilimcisi/veri analisti rolünü oynayın.
  • Python becerilerinizi gösterin.
  • Python’u ve Pandas, Beautiful Soup ve Plotly gibi kütüphaneleri kullanarak bir kontrol paneli oluşturun.

Kazanacağınız beceriler

  • GitHub
  • Jüpiter Not Defteri
  • K-Kümeleme Anlamına Gelir

Python ile Veri Bilimi için Veritabanları ve SQL

Kurs 6 • 20 saat • 4,7

  • SQL ve Python kullanarak bir veritabanında veri analizi.
  • İlişkisel bir veritabanı oluşturun ve birden fazla tabloyla çalışın.
  • Temelden orta seviyeye kadar SQL sorguları oluşturun.
  • Gelişmiş SQL tekniklerini kullanarak daha güçlü sorgular yazın.

Kazanacağınız beceriler

  • Python programlama
  • Bulut veritabanları
  • SQL

Python ile veri analizi

Kurs 7 • 15 saat • 4,7

  • Verilerin temizlenmesi ve analize hazırlanması için Python kodunun geliştirilmesi.
  • Araştırmacı veri analizi yapın ve analitik teknikleri uygulayın.
  • Scikit-learn makine öğrenimi kitaplığını kullanarak regresyon modelleri oluşturun ve değerlendirin.

Kazanacağınız beceriler

  • makine öğrenimi
  • gerileme
  • sınıflandırma

Python ile veri görselleştirme

Kurs 8 • 20 saat • 4,5

  • Python kitaplıklarını kullanarak veri görselleştirme tekniklerini uygulayın.
  • Farklı türde grafikler oluşturun.
  • Etkileşimli kontrol panelleri oluşturun.

Kazanacağınız beceriler

  • Veri bilimi
  • veri analizi
  • veri üretimi

Python ile makine öğrenimi

Kurs 9 • 13 saat • 4,7

  • Farklı makine öğrenimi algoritma türlerini açıklayın.
  • Çeşitli sınıflandırma tekniklerini uygulayan Python kodunu yazın.
  • Doğrusal regresyonun sonuçlarını değerlendirin.

Kazanacağınız beceriler

  • kariyer gelişimi
  • görüşme becerileri

Veri biliminde uygulamalı eğitim

Kurs 10 • 13 saat • 4,7

  • Veri bilimi modelleme ve makine öğrenimi tekniklerindeki becerileri gösterin.
  • Veri toplama, veri işleme, veri analizi ve araştırmayı gerçekleştirmek için becerilerinizi uygulayın.

Kazanacağınız beceriler

  • Veri bilimi
  • veri analizi
  • Python programlama

Üretken Yapay Zeka: Veri bilimi kariyerinizi yükseltin

Kurs 11 • 12 saat • 4,7

  • Verileri keşfetmek ve hazırlamak için üretken yapay zeka araçlarından yararlanın.
  • Uygulamalı laboratuvarlarda ve projelerde üretken yapay zeka becerilerini uygulayın.

Kazanacağınız beceriler

  • Veri bilimi
  • Büyük Veri
  • makine öğrenimi

Veri bilimci kariyer rehberi ve mülakat hazırlığı

Kurs 12 • 9 saat • 4,7

  • Veri bilimcinin rolünü ve bazı kariyer yollarını açıklayın.
  • İş arama için nasıl temel oluşturulacağını açıklayın.
  • Bir adayın tipik bir görüşme döngüsü sırasında neler bekleyebileceğini özetleyin.

Kazanacağınız beceriler

  • Veri bilimi
  • veri analizi
  • CRISP-DM

İlgili ürünler