在线课程 – Google、IBM 应用数据科学专业认证

获得从事数据科学职业的实践技能。学习 Python、分析和可视化数据。应用您在数据科学和机器学习方面的技能。

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

  • 数据分析和数据驱动的业务决策
  • Python 编程语言
  • 使用 Numpy 和 Pandas 等工具
  • 练习预测模型和选择模型
  • 一个引人入胜的数据故事
  • 解决数据问题的实践经验
  • 数据处理和绘图图
  • 创建回归模型以预测房价
  • 创建可视化和动态仪表板
  • 比较机器学习模型

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • 数据科学家
  • 数据分析师
  • Python 密钥
  • 数据工程师
  • 业务分析师
  • 机器学习专家 (Machine Learning Specialist)
  • 开发人员数据可视化
  • 数据科学项目经理
  • 数据顾问
  • 数据研究员

专精 – 五门课程的系列课程

该专业适用于有兴趣获得解决实际数据问题的实用技能的数据科学爱好者。如果您有兴趣在数据科学领域发展事业,那么这个计划适合您!

该专业将为您提供使用计算机科学和统计分析分析数据并做出数据驱动型业务决策所需的工具。学习 Python 编程语言 — 无需任何先验知识 — 并发现分析和呈现数据的方法。

您将使用 Numpy 和 Pandas 等真实数据科学家使用的工具,练习预测建模和模型选择,并学习如何用数据讲述引人入胜的故事。

实践经验

通过 IBM 指导讲座、实验室和云项目,您将获得解决数据问题的实践经验。您将参加此专业课程以加强您在 Python 和数据科学方面的能力。

此外,您还将获得课程结业证书,以及 IBM 的数字徽章。该专业也可以与 IBM 的数据科学专业证书相结合。

应用学习项目

构建您的数据科学产品组合,同时在计划期间通过在交互式实验室和项目中创建产品来获得实践经验。

项目包括:

  • 使用 Python 的 Pandas 库搜索和绘制财务数据。
  • 在 Python 库(包括 NumPy 和 Sklearn)的帮助下,数据处理、绘图和创建回归模型来预测房价。
  • 使用 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly Dash 等库,使用树状图和线性图在 Python 中创建可视化和动态仪表板。

在最后的期末课程中,将您学到的知识应用到整个项目中。您可以训练和比较机器学习模型,以预测 SpaceX 发射是否可以重复使用火箭的第一阶段。

Details of the courses that make up the specialization

用于数据科学、人工智能和开发的 Python

课程 1 • 25 小时 • 4.6 (37,177 个评分)

您将学到什么:

  • 学习 Python – 数据科学和软件开发领域最流行的编程语言。
  • 在 Python 中实现编程逻辑:变量、数据结构、条件、循环、函数、对象和类。
  • 熟练使用 Panedas 和 Namfi 等 Python 库,以及使用 Jupiter 笔记本开发代码。
  • 使用 API 和 Python 库(如 Beautiful Soup)从 Web 访问和收集数据。

您将获得的技能:

  • 型号选择
  • 数据分析
  • Python 编程
  • 数据可视化
  • 预测模型

课程 2 • 8 小时 • 4.5 (4,214 个等级)

您将学到什么:

  • 扮演从事真实项目的数据科学家/数据分析师的角色。
  • 应用 Python 基础知识、Python 中的数据结构,并在 Python 中处理数据。
  • 使用 Python 和 Fundas、Beautiful Soup 和 Plotly 等库构建控制面板。

您将获得的技能:

  • 数据科学
  • 数据分析
  • Python 编程
  • 南菲
  • 佩内达斯

课程 3 • 15 小时 • 4.7 (18,235 个等级)

您将学到什么:

  • 打开 Python 代码以清理和准备数据以进行分析。
  • 执行探索性数据分析并使用真实世界的数据系统分析技术。
  • 使用 scikit-learn 机器学习库构建和编辑回归模型。

您将获得的技能:

  • Python 编程
  • 控制面板和图表
  • 引用数据
  • 数据可视化
  • matplotlib

课程 4 • 20 小时 • 4.5 (11,723 个等级)

您将学到什么:

  • 使用 Python 库实施数据和图形可视化技术。
  • 创建不同类型的图形和图表。
  • 使用 Dash Framework 和 Plotly Library 创建交互式仪表板。

您将获得的技能:

  • GitHub的
  • Jupyter 笔记本
  • K-Means 分析
  • 方法论

课程 5 • 13 小时 • 4.7 (7,126 个等级)

您将学到什么:

  • 展示对数据科学和机器学习技术的熟练程度。
  • 编写 Python 代码以创建机器学习模型。
  • 评估机器学习模型的结果以进行预测分析。

您将获得的技能:

  • 数据科学
  • 数据分析
  • Python 编程
  • 佩内达斯
  • Jupyter 笔记本