Möchten Sie mehr über Data Science lernen, wissen aber nicht, wo Sie anfangen sollen? Diese Specialization von IBM mit 4 Kursen vermittelt Ihnen die wichtigsten Grundkenntnisse, die jeder Datenwissenschaftler benötigt, um sich auf eine Karriere im Bereich der Datenwissenschaft vorzubereiten oder sich in diesem Bereich weiterzubilden.

In dieser Specialization erfahren Sie, was Data Science ist und was Data Scientists tun. Sie werden die Anwendbarkeit der Datenwissenschaft in verschiedenen Bereichen entdecken und lernen, wie die Datenanalyse Ihnen helfen kann, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Sie werden feststellen, dass Sie Ihre Karriere in diesem Bereich auch ohne Vorkenntnisse in Informatik oder Programmiersprachen starten können: Diese Specialization bietet Ihnen die Grundlage, die Sie brauchen, um sich weiterzubilden und Ihre Karriereziele zu erreichen.

Sie werden Konzepte wie Big Data, statistische Analysen und relationale Datenbanken verstehen und sich mit verschiedenen Open-Source-Tools und Data-Science-Programmen vertraut machen, die von Datenwissenschaftlern verwendet werden, wie Jupyter Notebooks, RStudio, GitHub und SQL. Sie werden praktische Übungen und Projekte durchführen, um die Methodik zu erlernen, die mit der Bewältigung von Data Science-Problemen verbunden ist, und Ihre neu erworbenen Fähigkeiten und Kenntnisse auf reale Datensätze anwenden.

Neben dem Abschlusszertifikat der Specialization von Coursera erhalten Sie auch ein digitales Abzeichen von IBM, das Sie als Spezialist für die Grundlagen der Datenwissenschaft ausweist.

Diese Specialization kann auch auf das IBM Data Science Professional Certificate angerechnet werden .

Praktisches Lernprojekt

Alle Kurse der Specializations enthalten mehrere praktische Übungen und Aufgaben, damit Sie praktische Erfahrungen und Fähigkeiten mit einer Vielzahl von Datensätzen und Tools wie Jupyter, GitHub und R Studio erwerben 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:

• Erstellen und Teilen eines Jupyter-Notizbuchs mit Codeblöcken und Markdown

• Ausarbeitung eines Problems, das durch die Anwendung der Data Science-Methodik gelöst werden kann, und Erklärung, wie die einzelnen Phasen der Methodik zur Lösung des Problems anzuwenden sind

• Verwendung von SQL zur Abfrage von Volkszählungs-, Kriminalitäts- und demografischen Datensätzen, um Ursachen zu identifizieren, die sich auf die Einschulung, die Sicherheit, die Gesundheit und die Umweltbewertung in Schulen auswirken