在线课程 – Fractal Analytics 的分形数据科学认证专业证书

提升您在数据科学领域的职业生涯。在短短 5 个月内培养就业技能和实践经验,以获得广受欢迎的职业。不需要学位或以前的经验。

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

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No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • 数据科学问题解决
  • 使用 SQL 进行数据检索和管理
  • 使用 Power BI 进行数据可视化
  • 用于数据分析的 Python 编程
  • 使用机器学习算法
  • 创建预测模型
  • 构建引人注目的数据故事
  • 关键数据分析
  • 决策和建议

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • 数据分析师
  • 数据科学家
  • Python 密钥
  • SQL 专家
  • 数据分析师
  • 机器学习专家 (Machine Learning Specialist)
  • 数据项目经理
  • 开发预测模型
  • 数据可视化专家 (Data Visualization Specialist)
  • 数据科学顾问

专业证书 – 8 门系列课程

到 2026 年,数据科学领域预计将在全球范围内创造 1150 万个新工作岗位,并为该行业的远程工作提供许多机会。

通过 Factal Analytics 的专业证书为这个要求苛刻的领域的新职业做好准备。如果您是正在寻找有益职业转变的毕业生或希望提升技能的专业人士,该计划将为您提供该行业所需的基本技能。

该计划采用以问题为中心的方法构建,为您提供解决数据科学问题所需的技能,而不仅仅是专注于工具和应用程序。

通过实践课程,掌握 Python 语言,利用机器学习的力量,培养数据操作方面的专业知识,并建立对影响决策的认知因素的理解。此外,还学习了 SQL、PowerBI 和 Python 等工具在实际情况下的基本用法。

完成课程后,您将获得专业证书,这将帮助您在职业道路上脱颖而出。

Factal 数据科学证书是 Facts 入门级数据科学工作者的首选要求之一。完成此证书,以便在申请 Factal 的工作时将您的个人资料与其他候选人区分开来。请阅读有关条款和条件的常见问题解答。

1 ETHRWorld(11 月 21 日)

2 remote.com/blog/remote-job-roles

实践学习项目

学习者将能够应用结构化的问题解决技术来探索和解决与现实世界中发现的数据相关的复杂挑战,利用 SQL 中的技能来检索和管理数据,并使用 Power BI 的数据可视化技能来传达见解。他们将成为 Python 编程方面的专家,以管理和分析数据。学习者将使用机器学习算法为各种应用程序创建预测模型。他们将构建引人注目的数据故事,以影响和指导他们的受众,并在做出决策和建议时专注于关键数据分析的艺术。

Details of the courses that make up the specialization

内置问题解决方法

课程 1

  • 15 小时
  • 4.8 (70 评价)

课程详情

学习内容

  • 解释信息数据领域的项目生命周期以及结构化分析在此项目中的作用。
  • 在 SMART 框架中设置问题陈述。
  • 解释实施阶段的活动、最佳实践和失败点。
  • 构建 MECE 类型问题树,将业务问题分解为多个部分。
  • 为问题陈述创建工作表以定义业务问题。
  • 解释以人为本的设计在解决业务问题时的作用。

您将获得的技能

  • 清理和预处理数据
  • 数据分析
  • 属性工程
  • 数据转换
  • 调查数据分析

SQL 数据分析

课程 2

  • 18 小时
  • 4.5 (26 评价)

课程详情

学习内容

  • 高效、及时地从数据库中提取相关数据。
  • 构建强大的 SQL 查询以生成见解。
  • 分析和管理大型数据系统,并从复杂的关系数据库中得出结论。
  • 使学生能够创建和修改数据库以解决相关的业务问题。

您将获得的技能

  • 批判性思维
  • 决策
  • 通信
  • 认知偏差的意识

来自 Power BI 的见解

课程 3

  • 14 小时
  • 4.6 (26 评价)

课程详情

学习内容

  • 选择和使用适合特定数据问题的图表。
  • 使用 Power BI 连接到各种格式的数据。
  • 通过报告和仪表板传达来自业务问题的关键见解。
  • 使用 DAX 在 Power BI 中创建高级可视化效果。

您将获得的技能

  • Logistic 回归
  • 无监督学习
  • 预处理数据
  • 线性回归
  • 决策树

用于科学数据的 Python

课程 4

  • 39 小时
  • 4.2 (34 评价)

课程详情

学习内容

  • 解释 Python 在数据科学中的重要性及其实际应用。
  • 应用 Python 使用 Pandas 和相关数据类型,从各种数据源中操作和获取见解。
  • 可视化数据并从数据分布和属性关系中生成见解。
  • 为机器学习开发全面的数据准备工作流程,包括数据创新和特征工程。

您将获得的技能

  • 故事
  • 数据可视化
  • 数据故事

人类决策及其偏见

课程 5

  • 14 小时
  • 4.9 (30 评价)

课程详情

学习内容

  • 说明人类在接收数据以计算结果时的行为方式。
  • 展示观念、偏见和偏见如何影响人们的决策。
  • 明确人类决策领域具有挑战性,人类需要帮助才能做出更好的决策。
  • 总结人类如何与 AI 有效协作,同时解决他们的偏见、看法和偏见。

您将获得的技能

  • 批判性思维
  • 结构化思维
  • 故障 排除
  • 以人为本的设计
  • 问题陈述

机器学习基础知识

课程 6

  • 25 小时

课程详情

学习内容

  • 使用典型现场工作流程的不同步骤构建机器学习模型。
  • 将适当的指标应用于各种业务问题,以评估机器学习模型的性能。
  • 开发回归模型和上升树模型来预测相关的业务问题。
  • 分析业务问题,其中非监督式机器学习模型可用于从数据中获取价值。

您将获得的技能

  • Mysql 工作台
  • 数据分析
  • 数据操作
  • 关系数据库
  • SQL

高级机器学习算法

课程 7

  • 20 小时

课程详情

学习内容

  • 使用调控技术来提高模型性能和效力。
  • 利用集成方法(如 bagging 和 boosting)来提高预测准确性。
  • 实施超参数优化和特征工程,以优化模型以应对实际挑战。
  • 组合不同的模型以获得更好的预测并扩展您的预测工具箱。

您将获得的技能

  • 数据模型
  • 数据分析
  • 数据可视化
  • Power BI
  • 创建仪表板

数据故事

课程 8

  • 12 小时
  • 4.7 (21 评价)

课程详情

学习内容

  • 解释数据故事讲述在传达见解和促进决策方面的重要性。
  • 应用各种可视化技术来创建引人注目的数据故事。
  • 应用不同的技术为数据故事创建引人入胜的叙述。
  • 通过整合相关数据、清晰的可视化和引人入胜的叙述,创建壮观的数据故事。

您将获得的技能

  • Bagging 和 Boosting 算法
  • 选择模型
  • 调节
  • 优化超参数