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
