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数据科学入门 专项课程
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数据科学入门 专项课程

开启数据科学职业生涯. 掌握基础数据科学技能,为就业或进一步深入学习数据科学做好准备。

Romeo Kienzler
Polong Lin
Alex Aklson

位教师:Romeo Kienzler

100,097 人已注册

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深入学习学科知识
4.7

(13,365 条评论)

初级 等级
无需具备相关经验
4 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
深入学习学科知识
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初级 等级
无需具备相关经验
4 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
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您将学到什么

  • 描述什么是数据科学和机器学习、它们的应用和用例,以及数据科学家执行的各类任务

  • 通过实践熟悉常用数据科学工具,包括 JupyterLab、R Studio、GitHub 和 Watson Studio

  • 培养像数据科学家一样工作的思维方式,并遵循一套方法来解决不同类型的数据科学问题

  • 使用 Python 编写 SQL 语句并从 Jupyter 笔记本中查询云数据库

要了解的详细信息

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授课语言:英语(English)

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精进特定领域的专业知识

  • 向大学和行业专家学习热门技能
  • 借助实践项目精通一门科目或一个工具
  • 培养对关键概念的深入理解
  • 通过 IBM 获得职业证书

专业化 - 4门课程系列

什么是数据科学?

什么是数据科学?

第 1 门课程11小时

您将学到什么

  • 定义数据科学及其在当今数据驱动世界中的重要性。

  • 描述通往数据科学职业生涯的各种途径。

  • 总结经验丰富的数据科学专业人士给刚刚起步的数据科学家的建议。

  • 解释为什么数据科学被认为是 21 世纪最紧缺的工作。

您将获得的技能

类别:数据科学
类别:大数据
类别:云计算
类别:数据分析
类别:机器学习
类别:深度学习
类别:数字化转型
类别:人工智能
类别:数据驱动的决策制定
类别:数据扫盲
类别:数据挖掘
数据科学工具

数据科学工具

第 2 门课程18小时

您将学到什么

  • 描述数据科学家的工具包,其中包括库和软件包、数据集、机器学习模型和大数据工具

  • 使用 Python、R 和 SQL 等数据科学家常用的语言

  • 展示 Jupyter 笔记本和 RStudio 等工具的工作知识,并利用其各种功能

  • 使用 Git 仓库和 GitHub 创建和管理数据科学源代码。

您将获得的技能

类别:Jupyter
类别:GitHub
类别:R 语言程序设计(中文版)
类别:Git(版本控制系统)
类别:数据可视化软件
类别:机器学习
类别:Open Source 技术
类别:开发环境
类别:计算机编程工具
类别:Query 语言
类别:云计算
类别:大数据
类别:IBM 云
类别:Python 程序设计
类别:数据科学
类别:其他编程语言
类别:统计编程
类别:R(软件)
类别:版本控制
数据科学方法论

数据科学方法论

第 3 门课程6小时

您将学到什么

  • 描述什么是数据科学方法论以及数据科学家为什么需要方法论。

  • 运用跨行业数据挖掘过程(CRISP-DM)方法的六个阶段分析案例研究。

  • 在用于分析案例研究的预测模型、描述模型和分类模型中,评估哪种分析模型合适。

  • 为数据科学分析方法确定合适的数据源。

您将获得的技能

类别:预测建模
类别:数据清理
类别:商业分析
类别:数据收集
类别:数据质量
类别:功能工程
类别:数据建模
类别:数据处理
类别:软件开发方法
类别:Jupyter
类别:用户反馈
类别:数据科学
类别:数据挖掘
类别:同行评审
类别:数据转换
类别:数据分析
类别:决策树学习
类别:利益相关者的参与
类别:业务要求

您将学到什么

  • 使用 SQL 和 Python 分析数据库中的数据。

  • 创建关系数据库,并使用 DDL 命令处理多个表。

  • 使用 DML 命令构建基本至中级 SQL 查询。

  • 利用视图、事务、存储过程和连接等高级 SQL 技术,编写功能更强大的查询。

您将获得的技能

类别:SQL
类别:Pandas(Python 软件包)
类别:关系数据库
类别:Jupyter
类别:数据库
类别:数据分析
类别:数据操作
类别:事务处理
类别:Query 语言
类别:Python 程序设计
类别:存储过程

获得职业证书

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领先获取学位

当您完成本 专项课程后,如果您被以下在线学位课程录取并注册,您的学习成绩可能会被承认为学分¹。

 
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此 专项课程 具有 ACE® 推荐。它有资格在参与美国诸学院和大学时获得大学学分。注意:接受特定学分建议的决定由每个机构决定。 

位教师

Romeo Kienzler
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10 门课程790,669 名学生

提供方

IBM

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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.
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Larry W.
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