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IBM

Tools für die Datenverarbeitung

Aije Egwaikhide
Svetlana Levitan
Romeo Kienzler

Dozenten: Aije Egwaikhide

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5

(29,329 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 18 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
88%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
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Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie den Werkzeugkasten des Data Scientist, der Folgendes umfasst: Bibliotheken & Pakete, Datensätze, Modelle für maschinelles Lernen und Big Data-Tools

  • Verwendung von Sprachen, die von Datenwissenschaftlern häufig verwendet werden, wie Python, R und SQL

  • Demonstrieren Sie Kenntnisse über Tools wie Jupyter Notebooks und RStudio und nutzen Sie deren verschiedene Funktionen

  • Erstellen und verwalten Sie Quellcode für Data Science mit Git-Repositories und GitHub.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Python-Programmierung
  • Kategorie: Github
  • Kategorie: Rstudio
  • Kategorie: Jupyter-Notizbücher

Wichtige Details

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13 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 7 Module

In diesem Modul lernen Sie die verschiedenen Arten und Kategorien von Tools kennen, die Datenwissenschaftler verwenden, sowie populäre Beispiele für jedes dieser Tools. Sie werden auch mit Open Source, Cloud-basierten und kommerziellen Optionen für Data Science Tools vertraut gemacht.

Das ist alles enthalten

6 Videos3 Lektüren2 Aufgaben2 Plug-ins

Für Benutzer, die gerade erst mit der Datenwissenschaft beginnen, kann das Angebot an Programmiersprachen überwältigend sein. Welche Sprache sollten Sie also zuerst lernen? In diesem Modul lernen Sie die Kriterien kennen, die darüber entscheiden, welche Sprache Sie lernen sollten. Sie werden die Vorteile von Python, R, SQL und anderen gängigen Sprachen wie Java, Scala, C++, JavaScript und Julia kennenlernen. Sie werden untersuchen, wie Sie diese Sprachen in der Datenwissenschaft einsetzen können. Sie werden sich auch einige Websites ansehen, um mehr Informationen über die Sprachen zu finden.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

In diesem Modul lernen Sie die verschiedenen Bibliotheken in der Datenwissenschaft kennen. Darüber hinaus werden Sie eine API in Bezug auf REST-Anfrage und -Antwort verstehen. Außerdem werden Sie in diesem Modul offene Datensätze auf dem Data Asset eXchange erkunden. Schließlich lernen Sie, wie Sie ein Modell für maschinelles Lernen verwenden, um ein Problem zu lösen und in Model Asset eXchange zu navigieren.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre2 Aufgaben2 Plug-ins

Mit dem Vormarsch digitaler Daten ermöglicht es Jupyter Notebook einem Datenwissenschaftler, seine Datenexperimente und -ergebnisse aufzuzeichnen, die andere wiederverwenden können. Dieses Modul stellt das Jupyter Notebook und Jupyter Lab vor. Sie lernen, wie Sie mit verschiedenen Kernels in einer Notebook-Sitzung arbeiten und die grundlegende Jupyter-Architektur kennen. Darüber hinaus lernen Sie die Werkzeuge in einer Anaconda Jupyter-Umgebung kennen. Schließlich gibt das Modul einen Überblick über cloudbasierte Jupyter-Umgebungen und deren Data Science-Funktionen.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre2 Aufgaben3 App-Elemente2 Plug-ins

R ist eine statistische Programmiersprache und ein leistungsstarkes Werkzeug für die Datenverarbeitung und -manipulation. Dieses Modul beginnt mit einer Einführung in R und RStudio. Sie lernen die verschiedenen R-Visualisierungspakete kennen und erfahren, wie Sie mit der Plot-Funktion visuelle Diagramme erstellen können. Darüber hinaus haben sich verteilte Versionskontrollsysteme (DVCS) zu wichtigen Werkzeugen in der Softwareentwicklung entwickelt und sind der Schlüssel zu sozialer und kollaborativer Codierung. Es gibt zwar viele verteilte Versionskontrollsysteme, aber Git ist eines der beliebtesten. Im weiteren Verlauf des Moduls werden Sie die wesentlichen konzeptionellen und praktischen Fähigkeiten für die Arbeit mit Git und GitHub entwickeln. Sie beginnen mit einem Überblick über Git und GitHub. Anschließend erstellen Sie ein GitHub-Konto und ein Projekt-Repository, fügen Dateien hinzu und übertragen Ihre Änderungen über die Weboberfläche. Als Nächstes machen Sie sich mit den Git-Workflows vertraut, die Zweige, Pull Requests (PRs) und Merges umfassen. Am Ende des Kurses werden Sie auch ein Projekt abschließen, um Ihre neu erworbenen Fähigkeiten anzuwenden und zu demonstrieren.

Das ist alles enthalten

7 Videos2 Lektüren3 Aufgaben5 App-Elemente3 Plug-ins

In diesem Modul werden Sie an einem Abschlussprojekt arbeiten, um einige der im Kurs erlernten Fähigkeiten zu demonstrieren. Außerdem werden Sie auf Ihr Wissen über die verschiedenen Komponenten und Werkzeuge des Werkzeugkastens eines Data Scientist getestet, das Sie in den vorherigen Modulen erworben haben.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe1 peer review1 App-Element1 Plug-in

Watson Studio ist eine kollaborative Plattform für die Data-Science-Community und wird von Datenanalysten, Data Scientists, Data Engineers, Entwicklern und Data Stewards verwendet, um Daten zu analysieren und Modelle zu erstellen. In diesem Modul erfahren Sie mehr über Watson Studio und IBM Cloud Pak für Daten als Service. Anschließend erstellen Sie einen IBM Watson Studio Service und ein Projekt in Watson Studio. Nachdem Sie das Projekt erstellt haben, erstellen Sie ein Jupyter-Notebook und laden eine Datendatei. Sie werden auch die verschiedenen Vorlagen und Kernel in einem Jupyter-Notebook erkunden. Schließlich verbinden Sie Ihr Watson Studio-Konto mit GitHub und veröffentlichen das Notizbuch in GitHub. Hinweis: Dieser Teil des Kurses ist optional und keine zwingende Voraussetzung für die Durchführung des in dieser Kurswoche angebotenen Praktikums.

Das ist alles enthalten

5 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 App-Element3 Plug-ins

Dozenten

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Aije Egwaikhide
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Svetlana Levitan
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