What are some of the most popular data science tools, how do you use them, and what are their features? In this course, you'll learn about Jupyter Notebooks, RStudio IDE, Apache Zeppelin and Data Science Experience. You will learn about what each tool is used for, what programming languages they can execute, their features and limitations. With the tools hosted in the cloud on Cognitive Class Labs, you will be able to test each tool and follow instructions to run simple code in Python, R or Scala. To end the course, you will create a final project with a Jupyter Notebook on IBM Data Science Experience and demonstrate your proficiency preparing a notebook, writing Markdown, and sharing your work with your peers.
Offert par
IBMÀ propos de ce cours
1,063,318 consultations récentes
Résultats de carrière des étudiants
46%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
45%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
19%
a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau débutant
Approx. 16 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais, Coréen
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Offert par
IBM
IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
4 heures pour terminer
Data Scientist's Toolkit
This week, you will get an overview of the programming languages commonly used, including Python, R, Scala, and SQL. You’ll be introduced to the open source and commercial data science tools available. You’ll also learn about the packages, APIs, data sets and models frequently used by data scientists.
4 heures pour terminer
17 vidéos (Total 84 min), 1 lecture, 4 quiz
17 vidéos
Course Introduction3 min
Languages of Data Science2 min
Introduction to Python3 min
Introduction to R Language3 min
Introduction to SQL3 min
Other Languages6 min
Categories of Data Science Tools2 min
Open Source Tools for Data Science - Part 17 min
Open Source Tools for Data Science - Part 25 min
Commercial Tools for Data Science5 min
Cloud Based Tools for Data Science8 min
Libraries for Data Science4 min
Application Programming Interfaces (API)4 min
Data Sets - Powering Data Science6 min
Sharing Enterprise Data - Data Asset eXchange3 min
Machine Learning Models7 min
The Model Asset Exchange5 min
1 lecture
Lab - Explore Data Sets and Models 10 min
4 exercices pour s'entraîner
Practice Quiz - Languages 30 min
Practice Quiz - Tools30 min
Practice Quiz - Packages, APIs, Data Sets, Models30 min
Graded Quiz30 min
6 heures pour terminer
Open Source Tools
This week, you will learn about three popular tools used in data science: GitHub, Jupyter Notebooks, and RStudio IDE. You will become familiar with the features of each tool, and what makes these tools so popular among data scientists today.
6 heures pour terminer
10 vidéos (Total 57 min), 9 lectures, 7 quiz
10 vidéos
Git and GitHub via command line (Optional)9 min
Branching and merging via command line (Optional)5 min
Contributing to repositories via pull request (Optional)8 min
Getting Started with Jupyter Notebook5 min
Getting Started with JupyterLab6 min
Jupyter Architecture6 min
What is RStudio IDE?4 min
Installing Packages and Loading Libraries in RStudio IDE2 min
Plotting Within RStudio IDE3 min
9 lectures
GitHub Lab - Getting started10 min
Branching, Merging and Pull Requests on GitHub (Optional)10 min
Pre-requisites for command line interface (Optional)10 min
Configuring SSH access to repository (Optional)10 min
Lab 2: Branching and merging via command line (optional)10 min
Lab 3: Contributing to repositories via pull request (Optional)10 min
Jupyter Notebooks on the Internet10 min
Lab: RStudio – The Basics10 min
Lab: Creating an Interactive Map in R30 min
4 exercices pour s'entraîner
Practice Quiz - GitHub30 min
Practice Quiz - Jupyter Notebook30 min
Practice Quiz - RStudio IDE30 min
Graded Quiz30 min
3 heures pour terminer
IBM Tools for Data Science
This week, you will learn about an enterprise-ready data science platform by IBM, called Watson Studio. You'll learn about some of the features and capabilities of what data scientists use in the industry. You’ll also learn about other IBM tools used to support data science projects, such as IBM Watson Knowledge Catalog, Data Refinery, and the SPSS Modeler.
3 heures pour terminer
15 vidéos (Total 72 min), 2 lectures, 3 quiz
15 vidéos
Watson Studio Introduction4 min
Creating an Account on IBM Watson Studio2 min
Jupyter Notebook in Watson Studio - Part 1 2 min
Jupyter Notebook in Watson Studio - Part 23 min
Linking GitHub to Watson Studio2 min
Other IBM Tools for Data Science1 min
IBM Watson Knowledge Catalog6 min
Data Refinery7 min
SPSS Modeler Flows in Watson Studio6 min
IBM SPSS Modeler7 min
SPSS Statistics7 min
Model Deployment with Watson Machine Learning4 min
Auto AI in Watson Studio4 min
IBM Watson OpenScale7 min
2 lectures
Lab: Creating a Watson Studio Project with Jupyter Notebook10 min
Lab: Modeler Flows in Watson Studio10 min
3 exercices pour s'entraîner
Practice Quiz - Watson Studio30 min
Practice Quiz - Other IBM Tools30 min
Graded Quiz30 min
3 heures pour terminer
Final Assignment: Create and Share Your Jupyter Notebook
This week, you will demonstrate your skills by creating and configuring a Jupyter Notebook. As part of your grade for this course, you will share your Jupyter Notebook with your peers for review.
3 heures pour terminer
1 lecture
1 lecture
IBM Digital Badge2 min
Avis
Meilleurs avis pour TOOLS FOR DATA SCIENCE
par CB1 nov. 2018
Tools are fantastic and will make a significant contribution to my education. Videos need to be updated for changes to Watson Studios. Support from IBM on their cloud services should also be improved.
par FC5 nov. 2019
It would be nice if you could update the material since some tools have changed either name or the way they look compared to the videos/images. Very good material though, I enjoyed the course much.
par AJ15 sept. 2020
Absolutely Loved this course!! Challenging at times to keep up with all the terms and processes. The course provided great insight into Data Science. Would highly recommend it as your first course.
par RR24 avr. 2019
To the contrast of other reviews, I find the content very well bifurcated and fed to the learners. The course very easily digestable and I have had a great amount of fun learning it.. Go for it!!!!
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
- Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
- Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à ce Certificat ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours du Certificat, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
