Spécialisation Introduction to Data Science

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Spécialisation Introduction to Data Science

Name: Introduction to Data Science
Rating: 4.6605200945626475 (12880 reviews)

Launch your career in data science. Gain foundational data science skills to prepare for a career or further advanced learning in data science.

Instructeurs : Romeo Kienzler

92 093 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.7

(12,880 avis)

niveau Débutant

Aucune connaissance prérequise

1 mois

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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4.7

(12,880 avis)

niveau Débutant

Aucune connaissance prérequise

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Ce que vous apprendrez

Describe what data science and machine learning are, their applications & use cases, and various types of tasks performed by data scientists
Gain hands-on familiarity with common data science tools including JupyterLab, R Studio, GitHub and Watson Studio
Develop the mindset to work like a data scientist, and follow a methodology to tackle different types of data science problems
Write SQL statements and query Cloud databases using Python from Jupyter notebooks

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Science
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Cloud Databases
Catégorie : SQL
Catégorie : Relational Database Management System (RDBMS)

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

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Développez une compréhension approfondie de concepts clés
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Spécialisation - 4 séries de cours

Interested in learning more about data science, but don’t know where to start? This 4-course Specialization from IBM will provide you with the key foundational skills any data scientist needs to prepare you for a career in data science or further advanced learning in the field.

This Specialization will introduce you to what data science is and what data scientists do. You’ll discover the applicability of data science across fields, and learn how data analysis can help you make data driven decisions. You’ll find that you can kickstart your career path in the field without prior knowledge of computer science or programming languages: this Specialization will give you the foundation you need for more advanced learning to support your career goals.

You’ll grasp concepts like big data, statistical analysis, and relational databases, and gain familiarity with various open source tools and data science programs used by data scientists, like Jupyter Notebooks, RStudio, GitHub, and SQL. You'll complete hands-on labs and projects to learn the methodology involved in tackling data science problems and apply your newly acquired skills and knowledge to real world data sets.

In addition to earning a Specialization completion certificate from Coursera, you’ll also receive a digital badge from IBM recognizing you as a specialist in data science foundations.

This Specialization can also be applied toward the IBM Data Science Professional Certificate.

Projet d'apprentissage appliqué

All courses in the specialization contain multiple hands-on labs and assignments to help you gain practical experience and skills with a variety of data sets and tools like Jupyter, GitHub, and R Studio. Build your data science portfolio from the artifacts you produce throughout this program. Course-culminating projects include:

Creating and sharing a Jupyter Notebook containing code blocks and markdown
Devising a problem that can be solved by applying the data science methodology and explain how to apply each stage of the methodology to solve it
Using SQL to query census, crime, and demographic data sets to identify causes that impact enrollment, safety, health, and environment ratings in schools

What is Data Science?

COURS 111 heures4.7 (73,101 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Define data science and its importance in today’s data-driven world.
Describe the various paths that can lead to a career in data science.
Summarize advice given by seasoned data science professionals to data scientists who are just starting out.
Explain why data science is considered the most in-demand job in the 21st century.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Science

Catégorie : Big Data

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Data Mining

Tools for Data Science

COURS 218 heures4.5 (29,196 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Describe the Data Scientist’s tool kit which includes: Libraries & Packages, Data sets, Machine learning models, and Big Data tools
Utilize languages commonly used by data scientists like Python, R, and SQL
Demonstrate working knowledge of tools such as Jupyter notebooks and RStudio and utilize their various features
Create and manage source code for data science using Git repositories and GitHub.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Science

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Github

Catégorie : Rstudio

Catégorie : Jupyter notebooks

Data Science Methodology

COURS 36 heures4.6 (20,435 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Describe what a data science methodology is and why data scientists need a methodology.
Apply the six stages in the Cross-Industry Process for Data Mining (CRISP-DM) methodology to analyze a case study.
Evaluate which analytic model is appropriate among predictive, descriptive, and classification models used to analyze a case study.
Determine appropriate data sources for your data science analysis methodology.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Science

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : CRISP-DM

Catégorie : Methodology

Catégorie : Data Mining

Databases and SQL for Data Science with Python

COURS 420 heures4.7 (20,672 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Analyze data within a database using SQL and Python.
Create a relational database and work with multiple tables using DDL commands.
Construct basic to intermediate level SQL queries using DML commands.
Compose more powerful queries with advanced SQL techniques like views, transactions, stored procedures, and joins.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Cloud Databases

Catégorie : Relational Database Management System (RDBMS)

Catégorie : SQL

Catégorie : Jupyter notebooks

Instructeurs

Romeo Kienzler

IBM

10 Cours700 674 apprenants

Offert par

IBM

Prenez une longueur d'avance pour votre diplôme

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

Upon completion of the program, you will receive an email from Acclaim with your IBM Badge recognizing your expertise in the field. Some badges are issued almost immediately after completion of the badge activities, while others may take 1-2 weeks before they are issued. Once issued, you will receive a notification email from admin@youracclaim.com with instructions for claiming the badge. Learn more about IBM Badges

Data science is the process of collecting, storing, and analyzing data. Data scientists use data to tell compelling stories to inform business decisions. Learn more about what data science is and what data scientists do in the IBM Course, "What is Data Science?"

An understanding of data science and the ability to make data driven decisions is useful in any career, but some careers specifically require a data science background. Some examples of careers in data science include:

- Business Intelligence Analyst

- Data Analyst

- Data Architect

- Data Engineer

- Data Scientist

- Machine Learning Engineer

- Marketing Analyst

- Operations Analyst

- Quantitative Analyst

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate, or you can audit it to view the course materials for free. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.