À propos de ce cours

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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

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IBM

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up83%(21,616 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

4 heures pour terminer

Data Scientist's Toolkit

4 heures pour terminer
17 vidéos (Total 84 min), 1 lecture, 4 quiz
17 vidéos
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
Semaine
2

Semaine 2

6 heures pour terminer

Open Source Tools

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
Semaine
3

Semaine 3

3 heures pour terminer

IBM Tools for Data Science 

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
Semaine
4

Semaine 4

3 heures pour terminer

Final Assignment: Create and Share Your Jupyter Notebook

3 heures pour terminer
1 lecture
1 lecture
IBM Digital Badge2 min

Avis

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Foire Aux Questions

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