Spécialisation Fondamentaux de la science des données avec Python et SQL

Spécialisation Fondamentaux de la science des données avec Python et SQL

Name: Fondamentaux de la science des données avec Python et SQL
Rating: 4.597032501177579 (2930 reviews)

Posez les bases de votre carrière en science des données. Développez une expérience pratique avec Jupyter, Python, SQL. Effectuez des analyses statistiques sur des ensembles de données réelles.

Instructeurs : Murtaza Haider

56 372 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Série de 5 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.6

(2,930 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

Planning flexible

2 mois, 10 heures par semaine

Apprenez à votre propre rythme

Préparer un diplôme

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niveau Débutant

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Ce que vous apprendrez

Connaissance pratique des outils de science des données tels que Jupyter Notebooks, R Studio, GitHub, Watson Studio
Les bases de la programmation en Python, y compris les structures de données, la logique, le travail avec les fichiers, l'invocation des API et les bibliothèques telles que Pandas et Numpy
Techniques d'analyse statistique, y compris les statistiques descriptives, la visualisation des données, la distribution des probabilités, les tests d'hypothèse et la régression
Principes fondamentaux des bases de données relationnelles, y compris le langage de requête SQL, les instructions Select, le tri et le filtrage, les fonctions de base de données, l'accès à plusieurs tables

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Statistiques descriptives de base
Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Science des données
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Numpy
Catégorie : Pandas
Catégorie : Carnets Jupyter
Catégorie : Bases de données en nuage
Catégorie : Système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR)
Catégorie : SQL
Catégorie : Github
Catégorie : Rstudio

Détails à connaître

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Spécialisation - 5 séries de cours

La science des données est l'une des professions les plus en vogue de la décennie, et la demande en scientifiques des données capables d'analyser les données et de communiquer les résultats pour éclairer les décisions basées sur les données n'a jamais été aussi forte. Cette Specializations d'IBM aidera tous ceux qui souhaitent poursuivre une carrière dans la science des données en leur enseignant les compétences fondamentales pour démarrer dans ce domaine en demande.

La spécialisation se compose de 5 cours en ligne à rythme autonome qui vous fourniront les compétences fondamentales nécessaires à la science des données, y compris les outils et bibliothèques open source, Python, l'analyse statistique, SQL et les bases de données relationnelles. Vous apprendrez ces prérequis de la science des données par la pratique en utilisant de vrais outils de science des données et des ensembles de données du monde réel.

Une fois ces cours terminés avec succès, vous aurez les connaissances pratiques et l'expérience nécessaires pour approfondir la science des données et travailler sur des projets de science des données plus avancés.

Aucune connaissance préalable de l'informatique ou des langages de programmation n'est requise.

Ce programme est recommandé par ACE® - lorsque vous le terminez, vous pouvez obtenir jusqu'à 8 crédits universitaires.

Projet d'apprentissage appliqué

Tous les cours de la spécialisation contiennent plusieurs laboratoires et devoirs pratiques pour vous aider à acquérir une expérience pratique et des compétences avec une variété d'ensembles de données. Construisez votre portefeuille de science des données à partir des artefacts que vous produisez tout au long de ce programme. Les projets qui concluent les cours incluent :

L'extraction et la représentation graphique de données financières avec la bibliothèque Python d'analyse de données Pandas
Générer des visualisations et effectuer des tests statistiques pour donner un aperçu des tendances en matière de logement en utilisant des données de recensement
L'utilisation de SQL pour interroger des ensembles de données démographiques, de recensement et de criminalité afin d'identifier les causes qui ont un impact sur les inscriptions, la sécurité, la santé et l'environnement dans les écoles

Outils pour la Science des Données

COURS 118 heures4.5 (29,289 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Décrivez la boîte à outils du scientifique des données, qui comprend : Les bibliothèques et les paquets, les ensembles de données, les modèles d'apprentissage automatique et les outils Big Data.
Utiliser des langages couramment utilisés par les data scientists tels que Python, R et SQL.
Démontrer une connaissance pratique d'outils tels que Jupyter notebooks et RStudio et utiliser leurs différentes fonctionnalités.
Créer et gérer le code source pour la science des données en utilisant les dépôts Git et GitHub.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Science des données

Catégorie : Programmation en Python

Catégorie : Github

Catégorie : Rstudio

Catégorie : Carnets Jupyter

Python pour la science des données, l'IA et le développement

COURS 225 heures4.6 (39,078 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Apprenez Python - le langage de programmation le plus populaire pour la science des données et le développement de logiciels.
Appliquer la logique de programmation Python Variables, structures de données, branchements, boucles, fonctions, objets et classes.
Démontrer des compétences dans l'utilisation de bibliothèques Python telles que Pandas et Numpy, et dans le développement de code à l'aide des carnets Jupyter.
Accédez aux données et scrapez-les sur le web à l'aide d'API et de bibliothèques Python telles que Beautiful Soup.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Science des données

Catégorie : Analyse des Données

Catégorie : Programmation en Python

Catégorie : Numpy

Catégorie : Pandas

Projet Python pour la science des données

COURS 38 heures4.5 (4,394 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Jouez le rôle d'un Data Scientist / Data Analyst travaillant sur un projet réel.
Démontrez vos compétences en Python - le langage de prédilection pour la science et l'analyse des données.
Appliquer les principes fondamentaux de Python, les structures de données Python et travailler avec des données en Python.
Construire un tableau de bord en utilisant Python et des bibliothèques comme Pandas, Beautiful Soup et Plotly en utilisant un notebook Jupyter.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Programmation en Python

Catégorie : Bases de données en nuage

Catégorie : Système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR)

Catégorie : SQL

Catégorie : Carnets Jupyter

Statistiques pour la Science des Données avec Python

COURS 414 heures4.5 (415 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Écrire du code Python pour effectuer divers tests statistiques, notamment un test T, une ANOVA et une analyse de régression.
Interprétez les résultats de votre analyse statistique après avoir vérifié les hypothèses.
Calculez des statistiques descriptives et des visualisations en écrivant du code Python.
Créez un projet final qui démontre votre compréhension des différents tests statistiques en utilisant Python et évaluez les projets de vos pairs.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Probabilités et statistiques

Catégorie : Statistiques descriptives de base

Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques

Catégorie : Visualisation de Données

Catégorie : Analyse de régression

Bases de données et SQL pour la science des données avec Python

COURS 520 heures4.7 (20,785 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Analyser les données d'une base de données en utilisant SQL et Python.
Créer une base de données relationnelle et travailler avec plusieurs tables à l'aide de commandes DDL.
Construire des requêtes SQL de niveau basique à intermédiaire en utilisant des commandes DML.
Composez des requêtes plus puissantes avec des techniques SQL avancées telles que les vues, les transactions, les procédures stockées et les jointures.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Science des données

Catégorie : Analyse des Données

Catégorie : Programmation en Python

Catégorie : Pandas

Catégorie : Carnets Jupyter

Instructeurs

Murtaza Haider

IBM

3 Cours42 068 apprenants

Romeo Kienzler

IBM

10 Cours708 410 apprenants

Offert par

IBM

Préparer un diplôme

Lorsque vous aurez terminé ce site Spécialisation, vous pourrez peut-être faire reconnaître vos acquis si vous êtes admis et si vous vous inscrivez à l'un des programmes d'études en ligne suivants.¹

Donne accès à des crédits de diplôme

Ce Spécialisation bénéficie d’une recommandation par l’ACE®. Il donne droit à des crédits universitaires dans les établissements d’enseignement supérieur américains participants. Note : La décision d’accepter des recommandations de crédits spécifiques est du ressort de chaque institution.

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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Foire Aux Questions

La spécialisation nécessite 36 à 48 heures d'efforts. En travaillant 10 à 12 heures par semaine, elle peut être achevée en 1 à 2 mois. En travaillant 2 à 3 heures par semaine, elle peut être achevée en 4 à 6 mois.

Il suffit d'avoir des connaissances de base en informatique et d'être prêt à s'auto-apprendre en ligne. Aucune connaissance préalable de l'informatique ou des langages de programmation n'est requise.

Il est recommandé de suivre les deux premiers cours dans l'ordre avant de suivre les autres cours.

Oui. La spécialisation IBM Data Science Fundamentals with Python and SQL a récemment obtenu une recommandation de crédit de l'American Council on Education (ACE), qui est la norme de l'industrie pour traduire l'apprentissage en milieu de travail en crédit collégial. Les apprenants peuvent obtenir une recommandation de 8 crédits universitaires en complétant le programme. L'objectif est d'ouvrir des voies supplémentaires aux apprenants intéressés par l'enseignement supérieur et de les préparer à des emplois de premier niveau.

Pour partager la preuve d'achèvement avec les écoles, les diplômés du certificat recevront un courriel les invitant à réclamer leur Credlybadge, qui contient la recommandation ACE®️credit. Une fois réclamé, vous recevrez un relevé de notes basé sur les compétences qui signifie la recommandation de crédit, qui peut être partagée directement avec une école à partir de la plateforme Credly. Veuillez noter que la décision d'accepter des recommandations de crédit spécifiques dépend de chaque établissement et n'est pas garantie.

Oui ! Pour commencer, cliquez sur la carte de cours qui vous intéresse et inscrivez-vous. Vous pouvez vous inscrire et terminer le cours pour obtenir un certificat à partager, ou vous pouvez l'auditer pour consulter les supports de cours gratuitement. Lorsque vous vous inscrivez à un cours qui fait partie d'une Specializations, vous êtes automatiquement abonné à la Specialization complète. Visitez votre tableau de bord d'apprenant pour suivre vos progrès.

Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la Specializations et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez suivre le cours gratuitement. Si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription, vous pouvez demander une aide financière.