Préparez-vous à travailler dans le domaine très demandé de l'analyse des données. Dans ce programme, vous apprendrez des compétences de grande valeur comme Excel, Cognos Analytics et le langage de programmation R pour être prêt à travailler en moins de 3 mois.
L'analyse des données est une science basée sur la stratégie où les données sont analysées pour trouver des tendances, répondre à des questions, façonner les processus d'affaires et aider à la prise de décision. Ce Professional Certificates se concentre sur l'analyse de données en utilisant Microsoft Excel et le langage de programmation R. Si vous êtes intéressé par l'utilisation de Python, veuillez explorer le programme IBM Data Analyst PC.
Ce programme vous enseignera les compétences fondamentales en matière de données que les employeurs recherchent pour les rôles d'analyse de données d'entrée de gamme et fournira un portefeuille de projets et un Professional Certificates d 'IBM pour mettre en valeur votre expertise auprès d'employeurs potentiels.
Vous apprendrez les dernières compétences et outils utilisés par les analystes de données professionnels et, à l'issue de ce programme, vous serez en mesure de travailler avec des feuilles de calcul Excel, des carnets Jupyter et R Studio pour analyser des données et créer des visualisations. Vous utiliserez également le langage de programmation R pour mener à bien l'ensemble du processus d'analyse des données, y compris la préparation des données, l'analyse statistique, la visualisation des données, la modélisation prédictive et la création de tableaux de bord interactifs. Enfin, vous apprendrez à communiquer vos résultats et à préparer un rapport de synthèse.
Ce programme est recommandé par l'ACE® et la FIBAA. Lorsque vous l'aurez terminé, vous pourrez obtenir jusqu'à 15 crédits universitaires et 4 crédits ECTS.
Projet d'apprentissage appliqué
Vous effectuerez des travaux pratiques pour constituer votre portefeuille et acquérir une expérience pratique avec Excel, Cognos Analytics, SQL, le langage de programmation R et les bibliothèques connexes pour la science des données, y compris Tidyverse, Tidymodels, R Shiny, ggplot2, Leaflet et rvest.
Parmi les projets, citons
Analyse des données d'inventaire des véhicules de la flotte à l'aide de tableaux croisés dynamiques.
Utilisation des données des indicateurs clés de performance (KPI) des ventes de voitures pour créer un tableau de bord interactif.
Identification de modèles dans les taux de données des tests COVID-19 des pays à l'aide de R.
Utilisation de SQL avec le package RODBC R pour analyser les marchés céréaliers étrangers.
Création de modèles de régression linéaire et polynomiale et comparaison avec les données des stations météorologiques pour prédire les précipitations.
Utiliser le package R Shiny pour créer un tableau de bord qui examine les tendances des données de recensement.
Utiliser des tests d'hypothèse et des compétences en modélisation prédictive pour créer un tableau de bord interactif avec le package R Shiny et un widget de carte dynamique Leaflet pour étudier comment la météo affecte la demande de vélos en libre-service.