本专业课程内容丰富，适合希望掌握实际技能解决现实世界数据问题的数据科学爱好者。如果您有兴趣从事数据科学工作，并且已经掌握了基础技能或完成了数据科学专业导论课程，那么本课程就是为您量身打造的！

本专业共 4 门课程，将为您提供分析数据和利用计算机科学和统计分析做出数据驱动型业务决策所需的工具。您将学习 Pyth，无需任何编程知识，并掌握数据分析和数据可视化的方法。您将使用 Numpy 和 Pandas 等真正的数据科学家使用的工具，练习预测建模和模型选择，并学习如何用数据讲述一个引人入胜的故事，以推动决策制定。

通过 IBM 云中的指导讲座、实验室和项目，您将获得从头到尾解决有趣数据问题的实践经验。在深入学习大数据、人工智能和深度学习之前，参加本专业课程可以巩固您的 Python 和数据科学技能。

除了获得 Coursera 颁发的专业结业证书外，您还将获得IBM 颁发的数字徽章。本专业课程还可以申请IBM 数据科学专业证书。

本课程为 ACE® 推荐课程--完成课程后，您最多可获得 12 个大学学分。

应用的学习项目

在整个课程期间，您可以通过互动实验室和项目中的人工制品制作获得实践经验，从而建立自己的数据科学组合。这些课程包括使用主要数据科学工具的实际项目，以应用您新发现的技能。 项目：

• 使用 Pandas Python 库提取金融数据并绘制图表。

• 使用 Python 库（包括 NumPy 和 Sklearn）处理数据、绘制图表和创建回归模型，以预测房价。

• 使用 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly Dash 等库来创建可视化和动态 Python 仪表盘，其中包含树状图和折线图，以监控、报告和改善美国国内航班的可靠性。

在最后的毕业设计课程中，您将把以前课程中学到的知识应用到一个综合项目中。您将训练和比较机器学习模型，包括支持向量机、分类树和逻辑回归，以预测 SpaceX 发射能否重复使用火箭的第一级。