在线课程 – IBM 专业培训学院 Google 和 IBM 的数据专业认证

提升您在数据科学领域的职业生涯。获得数据科学的基本技能，为该领域的职业生涯或进一步深造做好准备。

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在线课程 - IBM 专业培训学院 Google 和 IBM 的数据专业认证

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
  • Python 编程
  • 云数据库
  • SQL
  • 关系数据库管理系统 （RDBMS）

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • 数据科学家
  • 数据分析师
  • 数据开发人员
  • 信息系统分析师
  • 人工智能专家
  • 统计分析师
  • 具有数据专业专业的软件开发人员
  • 大数据专家
  • 业务数据分析器
  • 数据科学项目经理

专业化 – 由 4 部分组成的课程系列

有兴趣了解有关数据科学的更多信息，但不知道从哪里开始？IBM 的这个由 4 部分组成的课程系列将为您提供任何数据科学家所需的基本技能，为您从事数据科学职业或该领域的高级研究做好准备。

您将在实习中学到什么？

  • 什么是数据科学，数据科学的功能是什么。
  • 数据科学在各个领域的影响。
  • 数据分析如何帮助您做出数据驱动的决策。
  • 从没有计算机科学或编程语言知识的领域开始。
  • 了解大数据、统计分析和关系数据库等概念。
  • 熟悉 Jupyter Notebooks、RStudio、GitHub 和 SQL 等开源工具和程序。

实验室和实践项目

完成实验室和动手项目，学习解决数据科学问题所涉及的方法，并将您的新技能和知识应用于实际数据集。

证书和认可

除了 Coursera 毕业许可证外，您还将收到 IBM 颁发的数字徽章，该徽章认可您是数据科学基础知识方面的专家。此培训还可用于 IBM Data Science Professional 证书。

实践学习项目

该专项课程的所有课程都包括多个实验室和动手练习，可帮助您获得使用各种数据集和工具（如 Jupyter、GitHub 和 R Studio）的经验和实践技能。使用您在计划期间生成的材料构建您的数据科学产品组合。课程结束后的项目包括：

  • 创建并共享包含代码块和 Markdown 的 Jupyter Notebook。
  • 通过应用数据科学方法并解释如何应用该方法的每个步骤来解决，开发一个可以解决的问题。
  • 使用 SQL 查询人口、犯罪和人口统计数据，以确定影响学校出勤率、安全、健康和环境排名的因素。

Details of the courses that make up the specialization

什么是数据科学？

课程 1 • 11 小时 • 4.7 （72,446 个评分）

课程详情
  • 数据科学的定义及其在当今数据驱动型世界中的重要性。
  • 描述可以通往数据科学职业的不同途径。
  • 经验丰富的数据科学专业人员向数据科学家新手提供的建议摘要。
  • 解释为什么数据科学被认为是 21 世纪需求量最大的工作。
您将获得的技能：
  • 类别： 数据科学
  • 类别： 大数据
  • 类别： 机器学习
  • 类别： 深度学习
  • 类别： 数据挖掘

课程 2 • 18 小时 • 4.5 （29,076 个评分）

课程详情
  • Data Scientist 工具包的描述，其中包括：库和项目、数据集、机器学习模型和大数据工具。
  • 使用数据科学家常用的语言，例如 Python、R 和 SQL。
  • 展示 Jupyter Notebook 和 RStudio 等工具的实践知识，并享受其各种功能。
  • 使用 Git 和 GitHub 存储库生成和管理数据科学的源代码。
您将获得的技能：
  • 类别： 数据科学
  • 类别： Python 编程
  • 类别： GitHub
  • 类别： RStudio
  • 类别： Jupyter 笔记本

课程 3 • 6 小时 • 4.6 （20,348 个评分）

课程详情
  • 描述什么是数据科学方法以及数据科学家为什么需要它。
  • 实施用于案例研究分析的六步 CRISP-DM 方法。
  • 评估用于案例研究分析的预测、描述和分类模型之间的适当分析模型。
  • 为您的数据分析方法确定合适的数据源。
您将获得的技能：
  • 类别： 数据科学
  • 类别： 数据分析
  • 类别： CRISP-DM
  • 类别： 方法
  • 类别： 数据挖掘

课程 4 • 20 小时 • 4.7 （20,459 个等级）

课程详情
  • 使用 SQL 和 Python 分析数据库中的数据。
  • 使用 DDL 命令创建关系数据库并处理多个桌面。
  • 使用 DML 命令构建从基础到中级的 SQL 查询。
  • 使用高级 SQL 技术（如视图、事务、存储过程和联接）构建更强大的查询。
您将获得的技能：
  • 类别： Python 编程
  • 类别： 云数据库
  • 类别： 关系数据库管理系统 （RDBMS）
  • 类别： SQL
  • 类别： Jupyter 笔记本

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