Spezialisierung Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

Spezialisierung Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

Name: Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL
Rating: 4.593711918108701 (2820 reviews)

Schaffen Sie die Grundlage für Ihre Data Science-Karriere. Entwickeln Sie praktische Erfahrung mit Jupyter, Python und SQL. Führen Sie statistische Analysen an echten Datensätzen durch.

Unterrichtet auf Englisch

Einige Inhalte können nicht übersetzt werden

Dozenten: Murtaza Haider

52.979 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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Spezialisierung – 5-teilige Kursreihe

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4.6

(2,820 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Monate bei 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

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Was Sie lernen werden

Arbeitskenntnisse in Data Science Tools wie Jupyter Notebooks, R Studio, GitHub, Watson Studio
Grundlagen der Python-Programmierung, einschließlich Datenstrukturen, Logik, Arbeit mit Dateien, Aufrufen von APIs und Bibliotheken wie Pandas und Numpy
Statistische Analysetechniken einschließlich deskriptiver Statistik, Datenvisualisierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Hypothesentests und Regression
Grundlagen der relationalen Datenbank, einschließlich SQL-Abfragesprache, Select-Anweisungen, Sortieren und Filtern, Datenbankfunktionen, Zugriff auf mehrere Tabellen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Kategorie: Grundlegende deskriptive Statistik
Kategorie: Statistische Hypothesentests
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Numpy
Kategorie: Pandas
Kategorie: Jupyter-Notizbücher
Kategorie: Cloud-Datenbanken
Kategorie: Relationales Datenbank-Management-System (RDBMS)
Kategorie: SQL
Kategorie: Github
Kategorie: Rstudio

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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Data Science ist einer der angesagtesten Berufe des Jahrzehnts, und die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern, die Daten analysieren und Ergebnisse kommunizieren können, um datengestützte Entscheidungen zu treffen, war noch nie so groß. Diese Specialization von IBM hilft allen, die an einer Karriere im Bereich Data Science interessiert sind, indem sie ihnen grundlegende Fähigkeiten für den Einstieg in dieses gefragte Feld vermittelt.

Die Specialization besteht aus 5 Online-Kursen zum Selbststudium, die Ihnen die für Data Science erforderlichen Grundkenntnisse vermitteln, darunter Open-Source-Tools und -Bibliotheken, Python, statistische Analyse, SQL und relationale Datenbanken. Sie erlernen diese Data Science-Voraussetzungen durch praktische Übungen mit echten Data Science-Tools und realen Datensätzen.

Nach erfolgreichem Abschluss dieser Kurse verfügen Sie über das praktische Wissen und die Erfahrung, um tiefer in Data Science einzusteigen und an fortgeschritteneren Data Science-Projekten zu arbeiten.

Es sind keine Vorkenntnisse in Informatik oder Programmiersprachen erforderlich.

Dieses Programm wird von ACE® empfohlen - wenn Sie es abschließen, können Sie bis zu 8 College-Credits erwerben.

Praktisches Lernprojekt

Alle Kurse der Specializations enthalten mehrere praktische Übungen und Aufgaben, damit Sie praktische Erfahrungen und Fähigkeiten mit einer Vielzahl von Datensätzen sammeln können. Bauen Sie Ihr Data Science-Portfolio aus den Artefakten auf, die Sie während dieses Programms produzieren. Zu den Projekten, die den Kurs abschließen, gehören:

Extraktion und grafische Darstellung von Finanzdaten mit der Python-Bibliothek Pandas zur Datenanalyse
Erstellen von Visualisierungen und Durchführen statistischer Tests, um anhand von Volkszählungsdaten Einblicke in Wohntrends zu erhalten
Verwendung von SQL zur Abfrage von Volkszählungs-, Kriminalitäts- und demografischen Datensätzen, um Ursachen zu ermitteln, die sich auf die Einschulung, die Sicherheit, die Gesundheit und die Umweltbewertung von Schulen auswirken

Tools für die Datenverarbeitung

KURS 118 Stunden4.5 (28,855 Bewertungen)

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

Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung

KURS 225 Stunden4.6 (37,177 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

Lernen Sie Python - die beliebteste Programmiersprache und für Data Science und Softwareentwicklung.
Anwenden der Python-Programmierlogik Variablen, Datenstrukturen, Verzweigungen, Schleifen, Funktionen, Objekte und Klassen.
Beherrschen Sie den Umgang mit Python-Bibliotheken wie Pandas und Numpy und entwickeln Sie Code mit Jupyter Notebooks.
Greifen Sie mit Hilfe von APIs und Python-Bibliotheken wie Beautiful Soup auf Daten zu und scrapen Sie sie im Web.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenverarbeitung

Kategorie: Datenanalyse

Kategorie: Python-Programmierung

Kategorie: Numpy

Kategorie: Pandas

Python-Projekt für Datenwissenschaft

KURS 38 Stunden4.5 (4,214 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

Spielen Sie die Rolle eines Data Scientist / Datenanalysten, der an einem echten Projekt arbeitet.
Demonstrieren Sie Ihre Fähigkeiten in Python - der Sprache der Wahl für Data Science und Datenanalyse.
Wenden Sie die Grundlagen von Python, Python-Datenstrukturen und die Arbeit mit Daten in Python an.
Erstellen Sie ein Dashboard mit Python und Bibliotheken wie Pandas, Beautiful Soup und Plotly unter Verwendung des Jupyter-Notebooks.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Python-Programmierung

Kategorie: Cloud-Datenbanken

Kategorie: Relationales Datenbank-Management-System (RDBMS)

Kategorie: SQL

Kategorie: Jupyter-Notizbücher

Statistik für die Datenverarbeitung mit Python

KURS 414 Stunden4.5 (393 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

Schreiben Sie Python-Code, um verschiedene statistische Tests durchzuführen, darunter einen T-Test, eine ANOVA und eine Regressionsanalyse.
Interpretieren Sie die Ergebnisse Ihrer statistischen Analyse, nachdem Sie einen Hypothesentest durchgeführt haben.
Berechnen Sie deskriptive Statistiken und Visualisierungen, indem Sie Python-Code schreiben.
Erstellen Sie ein abschließendes Projekt, das Ihr Verständnis für verschiedene statistische Tests mit Python demonstriert, und bewerten Sie die Projekte Ihrer Kollegen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Kategorie: Grundlegende deskriptive Statistik

Kategorie: Statistische Hypothesentests

Kategorie: Datenvisualisierung

Kategorie: Regressionsanalyse

Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python

KURS 520 Stunden4.7 (20,098 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

Analysieren Sie Daten in einer Datenbank mit SQL und Python.
Erstellen Sie eine relationale Datenbank und arbeiten Sie mit mehreren Tabellen unter Verwendung von DDL-Befehlen.
Konstruieren Sie einfache bis mittelschwere SQL-Abfragen mit DML-Befehlen.
Erstellen Sie leistungsfähigere Abfragen mit fortgeschrittenen SQL-Techniken wie Views, Transaktionen, Stored Procedures und Joins.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenverarbeitung

Kategorie: Datenanalyse

Kategorie: Python-Programmierung

Kategorie: Pandas

Kategorie: Jupyter-Notizbücher

Dozenten

Murtaza Haider

IBM

3 Kurse38.064 Lernende

Romeo Kienzler

IBM

10 Kurse681.860 Lernende

von

IBM

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Nach Abschluss dieses Spezialisierung können Sie College-Credits erwerben, wenn Sie zu einem der folgenden Online-Studiengänge zugelassen sind und sich dafür einschreiben.<sup>1</sup>

Anrechnung für Abschluss möglich

Dieser Spezialisierung ist ACE®-empfohlen. Teilnehmende US-amerikanischen Colleges und Universitäten vergeben Credits dafür. Hinweis: Die Entscheidung bezüglich spezifischer Credit-Empfehlungen liegt bei den einzelnen Institutionen.

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

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Häufig gestellte Fragen

Die Spezialisierung erfordert einen Arbeitsaufwand von 36-48 Stunden, um sie abzuschließen. Wenn Sie 10-12 Stunden pro Woche arbeiten, können Sie sie innerhalb von 1-2 Monaten abschließen. Wenn Sie 2-3 Stunden pro Woche arbeiten, können Sie es in 4-6 Monaten abschließen.

Lediglich grundlegende Computerkenntnisse und die Bereitschaft, sich online selbst weiterzubilden. Keine Vorkenntnisse in Informatik oder Programmiersprachen erforderlich.

Es wird empfohlen, dass Sie die ersten 2 Kurse der Reihe nach absolvieren, bevor Sie die restlichen Kurse besuchen.

Ja. Die IBM Data Science Fundamentals with Python and SQL Specialization wurde kürzlich vom American Council on Education's (ACE) Credit Recommendation empfohlen, dem Industriestandard für die Übertragung von Lernerfahrungen am Arbeitsplatz in College Credits. Lernende können für den Abschluss des Programms eine Empfehlung von 8 College-Credits erhalten. Dies soll dazu beitragen, Lernenden, die an einer höheren Ausbildung interessiert sind, zusätzliche Wege zu eröffnen und sie auf Einstiegsjobs vorzubereiten.

Um den Nachweis des Abschlusses mit den Schulen zu teilen, erhalten die Absolventen des Zertifikats eine E-Mail, in der sie aufgefordert werden, ihr Credlybadge zu beantragen, das die Empfehlung ACE®️credit enthält. Sobald Sie es beantragt haben, erhalten Sie ein kompetenzbasiertes Transkript, das die Kredit-Empfehlung kennzeichnet und das Sie direkt von der Credly-Plattform aus mit einer Schule teilen können. Bitte beachten Sie, dass die Entscheidung, bestimmte Kreditempfehlungen zu akzeptieren, von der jeweiligen Einrichtung abhängt und nicht garantiert werden kann.

Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich einschreiben und den Kurs abschließen, um ein Zertifikat zu erhalten, das Sie mit anderen teilen können, oder Sie können den Kurs besuchen, um das Kursmaterial kostenlos anzusehen. Wenn Sie sich für einen Kurs anmelden, der Teil einer Specialization ist, sind Sie automatisch auch für die gesamte Specialization angemeldet. Besuchen Sie Ihr Lerner-Dashboard, um Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Specializations, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen. Wenn Sie sich die Gebühr nicht leisten können, können Sie eine finanzielle Unterstützung beantragen.

Weitere Fragen

Besuchen Sie die das Hilfe-Center für Kursteilnehmer.

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Spezialisierung – 5-teilige Kursreihe

Was Sie lernen werden

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Wichtige Details

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Tools für die Datenverarbeitung

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Python-Projekt für Datenwissenschaft

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Statistik für die Datenverarbeitung mit Python

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Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python

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von

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Bachelor of Information Technology

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Wie lange dauert es, die Specialization abzuschließen?

Welches Hintergrundwissen ist erforderlich?

Muss ich die Kurse in einer bestimmten Reihenfolge belegen?

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