In einer zunehmend datenzentrierten Welt ist die Fähigkeit, aussagekräftige Erkenntnisse aus Rohdaten abzuleiten, von entscheidender Bedeutung. Das IBM Capstone Project für Datenanalysten bietet Ihnen die Möglichkeit, die im IBM Data Analyst Professional Certificate erlernten Fähigkeiten und Techniken anzuwenden. Sie arbeiten mit realen Datensätzen und führen Aufgaben aus, die üblicherweise von professionellen Datenanalysten durchgeführt werden, wie z. B. die Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen, Datenverarbeitung, explorative Analyse, statistische Analyse, Datenvisualisierung und die Erstellung interaktiver Dashboards. Am Ende des Projekts werden Sie einen umfassenden Datenanalysebericht mit einer Executive Summary, detaillierten Einblicken und einer Schlussfolgerung für die Interessengruppen des Unternehmens erstellen.
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IBM Datenanalyst Capstone Projekt
Dieser Kurs ist Teil von IBM Data Analyst (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozenten: Rav Ahuja
64.475 bereits angemeldet
Bei enthalten
(1,183 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Anwendung von Techniken zum Sammeln und Verarbeiten von Daten aus verschiedenen Quellen.
Analysieren Sie Daten, um Muster, Trends und Einsichten durch explorative Techniken zu ermitteln.
Erstellen Sie visuelle Darstellungen von Daten mit Hilfe von Python-Bibliotheken, um Ergebnisse effektiv zu kommunizieren.
Erstellen Sie interaktive Dashboards mit BI-Tools, um Daten dynamisch darzustellen und zu untersuchen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Erhebung von Daten
- Kategorie: Datenwrangling
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Dashboard erstellen
Wichtige Details
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24 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Datenanalyse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat von IBM zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
In diesem Modul werden Sie Schlüsselkonzepte der Datenerfassung und -analyse durch APIs und Web Scraping anwenden. Sie beginnen mit der Analyse von HTTP-Anfragen und der Nutzung der GitHub REST API zum Abrufen und Paginieren von Stellenangeboten für verschiedene Technologien. Als nächstes werden Sie Jobdaten von der GitHub Jobs API sammeln. Darüber hinaus werden Sie Daten mithilfe von Web-Scraping-Techniken sammeln, einschließlich des Herunterladens von Webseiten, des Scrapens von Links und Bildern und des Extrahierens von Daten aus HTML-Tabellen, um sie in eine CSV-Datei zu schreiben. Das Modul beinhaltet auch ein benotetes Quiz, um Ihr Wissen zu testen.
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Lektüre4 Aufgaben5 App-Elemente3 Plug-ins
In diesem Modul werden Sie wesentliche Datenbereinigungstechniken durchführen, die für die Bereinigung und Vorbereitung von Datensätzen für die Analyse erforderlich sind. Während des gesamten Moduls werden Sie praktische Übungen durchführen, um häufige Datenprobleme, wie doppelte Einträge und fehlende Werte, zu identifizieren und zu behandeln. Sie werden strategisch doppelte Einträge entfernen, geeignete Imputationsstrategien für fehlende Daten anwenden und Datensätze normalisieren, um Konsistenz und Genauigkeit zu gewährleisten. Zusätzlich werden Sie ein benotetes Quiz haben, um Ihr Verständnis zu bewerten und die behandelten Konzepte zu festigen.
Das ist alles enthalten
7 Aufgaben6 App-Elemente1 Plug-in
In diesem Modul werden Sie wesentliche Techniken der explorativen Datenanalyse (EDA) anwenden, um aussagekräftige Erkenntnisse aus Ihrem Datensatz zu gewinnen. Sie beginnen mit der Identifizierung der Datenverteilung durch das Aufzeichnen von Verteilungskurven und Histogrammen, die für das Verständnis der Verteilung von Werten über verschiedene Merkmale entscheidend sind. Als Nächstes werden Sie Ausreißer erkennen, die Ihre Analyse verzerren könnten, und lernen, wie Sie diese effektiv entfernen können, um die Datenintegrität zu gewährleisten. Darüber hinaus werden Sie Korrelationen zwischen verschiedenen Merkmalen im Datensatz untersuchen und Beziehungen aufdecken, die für Ihre Gesamtanalyse von Bedeutung sein können. Schließlich werden Sie einen neuen DataFrame erstellen, um Ihre Ergebnisse zu organisieren und zu präsentieren. Das Modul beinhaltet ein benotetes Quiz, um Ihr Wissen zu testen.
Das ist alles enthalten
1 Lektüre5 Aufgaben4 App-Elemente
In dieser Übung werden Sie wesentliche Datenvisualisierungstechniken anwenden, um aussagekräftige Erkenntnisse aus dem Datensatz der Stack Overflow-Umfrage zu gewinnen. Sie beginnen mit der Visualisierung der Datenverteilung mithilfe von Histogrammen und Box-Plots, um die Verteilung von Vergütung und Alter zu verstehen. Als Nächstes werden Sie die Beziehungen zwischen den Merkmalen mithilfe von Streudiagrammen und Blasendiagrammen untersuchen, gefolgt von der Untersuchung der Datenzusammensetzung mit Kreisdiagrammen und gestapelten Diagrammen. Darüber hinaus werden Sie mit Hilfe von Liniendiagrammen und Balkendiagrammen Daten zwischen verschiedenen Kategorien vergleichen. Das Modul umfasst ein benotetes Quiz, in dem Sie Ihr Wissen über diese Konzepte überprüfen können, um sicherzustellen, dass Sie für die weitere Analyse in Ihrem Abschlussprojekt gut vorbereitet sind.
Das ist alles enthalten
6 Aufgaben9 App-Elemente1 Plug-in
In diesem Modul erstellen Sie Dashboards auf der Grundlage von Stack Overflow-Umfragedaten entweder mit IBM Cognos Analytics oder Google Looker Studio. Die Aufgabe ist unterteilt in Teil A: Erstellen eines Dashboards mit IBM Cognos Analytics und Teil B: Erstellen eines Dashboards mit Google Looker Studio. Sie werden ein Dashboard mit Abschnitten über die aktuelle Technologienutzung, zukünftige Technologietrends und Demografie entwerfen. Nach Abschluss der Aufgabe müssen Sie den Link zu dem von Ihnen erstellten Cognos- oder Looker Studio-Dashboard übermitteln. Das Modul enthält auch eine Checkliste, mit der Sie sicherstellen können, dass Sie alle notwendigen Aufgaben erledigt haben, bevor Sie fortfahren.
Das ist alles enthalten
2 Aufgaben3 Plug-ins
Im letzten Modul werden Sie sich auf die effektive Präsentation Ihrer Datenergebnisse konzentrieren. Sie beginnen mit der Untersuchung der Schlüsselelemente, die zu einem erfolgreichen Bericht über Datenergebnisse beitragen, einschließlich der Strukturierung Ihres Berichts, der Verwendung bewährter Verfahren zur Datenvisualisierung und der Präsentation komplexer Informationen in einem ansprechenden, zugänglichen Format. Das Modul umfasst auch Übungen zu den Grundlagen von PowerPoint, zu grundlegenden Präsentationstechniken und zum Speichern Ihrer Präsentation als PDF-Datei, um ein ausgefeiltes, professionelles Endprodukt zu gewährleisten. Schließlich werden Sie eine Abschlusspräsentation erstellen und einreichen, in der Sie die Erkenntnisse aus den Daten der Stack Overflow-Entwicklerumfrage darstellen. Ihre Abschlussarbeit wird von einem oder mehreren Ihrer Kommilitonen benotet, und Sie werden auch die Arbeit eines Kommilitonen bewerten, der dieses Abschlussprojekt bereits abgeschlossen hat.
Das ist alles enthalten
2 Videos3 Lektüren1 peer review5 Plug-ins
Dozenten
von
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
Rice University
Johns Hopkins University
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 28. Aug. 2022
excellent course, in this course you can develop the necessary skills to enter the world of data analysis
Geprüft am 20. Juni 2021
The course is great and the tools used in this course are those widely used by data analysts in real life.
Geprüft am 17. Juli 2022
A good beginner friendly course in data analysis. Using the jupyter notebook was easier than going over to some websites to open the same jupyter notebook.
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Häufig gestellte Fragen
Datenanalyse ist der Prozess der Inspektion, Bereinigung, Umwandlung und Modellierung von Daten, um nützliche Informationen aufzudecken, fundierte Entscheidungen zu treffen und Geschäftsstrategien zu unterstützen. Sie umfasst Techniken wie statistische Analyse, Visualisierung und Berichterstattung, um Trends, Muster und Erkenntnisse aus Datensätzen zu ermitteln.
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