IBM
IBM 数据分析师毕业设计项目
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IBM 数据分析师毕业设计项目

本课程是 IBM 数据分析师 专业证书 的一部分

Rav Ahuja
Ramesh Sannareddy
IBM Skills Network Team

位教师:Rav Ahuja

79,542 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.6

(1,299 条评论)

高级设置 等级

推荐体验

灵活的计划
3 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
91%
大多数学生喜欢此课程
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3 周 在 10 小时 一周
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您将学到什么

  • 应用从多个来源收集和整理数据的技术。

  • 分析数据,通过探索性技术找出模式、趋势和见解。

  • 使用 Python 库创建数据的 Visualization,以便有效地交流研究结果。

  • 利用 BI 工具构建交互式 Dashboard,动态展示和探索数据。

要了解的详细信息

可分享的证书

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授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

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积累 数据分析 领域的专业知识

本课程是 IBM 数据分析师 专业证书 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专业证书。
  • 向行业专家学习新概念
  • 获得对主题或工具的基础理解
  • 通过实践项目培养工作相关技能
  • 通过 IBM 获得可共享的职业证书

该课程共有6个模块

在本 Modulation 中,您将应用通过 API 和网络搜刮进行数据收集和分析的关键概念。首先,您将分析 HTTP 请求,并利用 GitHub REST API 检索和分页显示各种技术的招聘信息。接下来,您将从 GitHub Jobs API 收集职位数据。此外,你还将使用网络搜刮技术进行数据收集,包括下载网页、搜刮链接和图片,以及从 HTML 表格中提取数据并写入 CSV 文件。该 Modulation 还包括一个分级测验来测试你的知识。

涵盖的内容

2个视频1篇阅读材料4个作业5个应用程序项目3个插件

在本模块中,您将掌握必要的数据整理技术,以清理和准备用于分析的数据集。在整个 Modulation 中,您将参与实践活动,以识别和处理常见的数据问题,包括重复条目和缺失值。您将有策略地删除重复记录,对缺失数据采用合适的估算策略,并对数据集进行归一化处理,以确保一致性和准确性。此外,您还将参加一次分级测验,以评估您对所学概念的理解和巩固。

涵盖的内容

7个作业6个应用程序项目1个插件

在本 Modulation 中,您将使用基本的探索性数据分析 (EDA) 技术,从数据 Set 中发现有意义的见解。首先,您将通过绘制分布曲线和直方图来确定数据的分布,这对于了解不同 Feature 之间的数值分布情况至关重要。接下来,您将检测可能使您的 Data Analysis 发生偏差的 Outlier,并学习如何有效地移除它们以确保 Data Integrity。此外,您还将探索数据 Set 中各种 Feature 之间的相关性,揭示可为整体分析提供信息的关系。最后,您将创建一个新的 DataFrame 来组织和展示您的研究结果。该 Modulation 包含一个分级测验,以测试您的知识水平。

涵盖的内容

1篇阅读材料5个作业4个应用程序项目

在本实验室中,您将执行基本的数据 Visualization 技术,从 Stack Overflow Survey 数据集中提取有意义的见解。首先,您将使用直方图和方框图对数据分布进行 Visualization,以了解报酬和年龄的分布情况。接下来,您将通过散点图和气泡图来探索各 Feature 之间的关系,然后使用饼图和堆叠图来检查数据的构成。此外,您还将使用折线图和柱状图对不同类别的数据进行比较。Modulation 包括一个分级测验,将评估您对这些概念的了解程度,确保您为最终项目中的进一步分析做好充分准备。

涵盖的内容

6个作业9个应用程序项目1个插件

在本 Module 中,您将使用 IBM Cognos Analytics 或 Google Looker Studio 使用 Stack Overflow 调查数据创建 Dashboard。作业分为 A 部分:使用 IBM Cognos Analytics 构建 Dashboard 和 B 部分:使用 Google Looker Studio 构建 Dashboard。您将设计一个仪表盘,其中包含当前技术使用情况、未来技术趋势和人口统计数据等部分。完成作业后,您需要提交您完成的 Cognos 或 Looker Studio 仪表板的链接。该 Modulation 还包括一份检查清单,可帮助您确保在继续之前已完成所有必要的任务。

涵盖的内容

2个作业3个插件

在最后一个 Modulation 中,您将重点关注如何有效地展示您的数据发现。首先,您将探索有助于成功撰写数据结果报告的关键要素,包括构建报告结构、使用数据 Visualization 的最佳实践,以及以引人入胜、易于理解的格式呈现复杂信息。Modulation 还包括 PowerPoint 基础知识、基本演示技巧和将演示文稿保存为 PDF 格式的实验,以确保最终产品的精致、专业。最后,您将完成并提交一份最终演示文稿,重点介绍从 Stack Overflow 开发人员调查数据中获得的见解。您的最终作业将由一位或多位同行评分,您还将对一位已完成该毕业设计的同行的作业进行评估。

涵盖的内容

2个视频3篇阅读材料1次同伴评审5个插件

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
4.6 (386个评价)
Rav Ahuja
IBM
56 门课程4,308,035 名学生
Ramesh Sannareddy
IBM
15 门课程446,054 名学生
IBM Skills Network Team
IBM
83 门课程1,540,397 名学生

提供方

IBM

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

4.6

1,299 条评论

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已于 Sep 26, 2021审阅

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已于 Mar 18, 2022审阅

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已于 Jul 17, 2022审阅

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常见问题

¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。