Data ScienceMachine LearningPython ProgrammingData AnalysisData Visualization (DataViz)PandasNumpyPredictive ModellingModel SelectionData VirtualizationMatplotlib
Spécialisation Applied Data Science
Get hands-on skills for a career in data science. Learn Python, analyze and visualize data. Apply your skills to data science and machine learning.
Offert par
Ce que vous allez apprendre
Develop an understanding of Python fundamentals
Gain practical Python skills and apply them to data analysis
Communicate data insights effectively through data visualizations
Create a project demonstrating your understanding of applied data science techniques and tools
Compétences que vous acquerrez
À propos de ce Spécialisation
32,650 consultations récentes
This action-packed Specialization is for data science enthusiasts who want to acquire practical skills for real world data problems. If you’re interested in pursuing a career in data science, and already have foundational skills or have completed the Introduction to Data Science Specialization, this program is for you!
This 4-course Specialization will give you the tools you need to analyze data and make data driven business decisions leveraging computer science and statistical analysis. You will learn Python–no prior programming knowledge necessary–and discover methods of data analysis and data visualization. You’ll utilize tools used by real data scientists like Numpy and Pandas, practice predictive modeling and model selection, and learn how to tell a compelling story with data to drive decision making.
Through guided lectures, labs, and projects in the IBM Cloud, you’ll get hands-on experience tackling interesting data problems from start to finish. Take this Specialization to solidify your Python and data science skills before diving deeper into big data, AI, and deep learning.
In addition to earning a Specialization completion certificate from Coursera, you’ll also receive a digital badge from IBM recognizing you as a specialist in applied data science.
This Specialization can also be applied toward the IBM Data Science Professional Certificate.
Projet d'apprentissage appliqué
Complete hands-on labs and projects in the IBM Cloud by applying your newly acquired skills and knowledge throughout the Specialization. Projects include creating a random album generator, building a machine learning model, and analyzing geospatial data.
Résultats de carrière des étudiants
45 %
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce spécialisation.
11 %
ont obtenu une augmentation de salaire ou une promotion.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
Cours en ligne à 100 %
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Planning flexible
Définissez et respectez des dates limites flexibles.
Niveau débutant
Aucune connaissance prérequise.
Approx. 5 mois pour terminer
6 heures/semaine recommandées
Anglais
Sous-titres : Anglais, Vietnamien, Allemand, Espagnol, Persan, Arabe, Coréen, Turc, Français, Portugais (brésilien), Russe
Résultats de carrière des étudiants
45 %
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce spécialisation.
11 %
ont obtenu une augmentation de salaire ou une promotion.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
Cours en ligne à 100 %
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Planning flexible
Définissez et respectez des dates limites flexibles.
Niveau débutant
Aucune connaissance prérequise.
Approx. 5 mois pour terminer
6 heures/semaine recommandées
Anglais
Sous-titres : Anglais, Vietnamien, Allemand, Espagnol, Persan, Arabe, Coréen, Turc, Français, Portugais (brésilien), Russe
Cette Spécialisation compte 4 cours
Python for Data Science and AI
18,969 évaluations
Kickstart your learning of Python for data science, as well as programming in general, with this beginner-friendly introduction to Python. Python is one of the world’s most popular programming languages, and there has never been greater demand for professionals with the ability to apply Python fundamentals to drive business solutions across industries.
Analyse des données avec Python
12,239 évaluations
Learn how to analyze data using Python. This course will take you from the basics of Python to exploring many different types of data. You will learn how to prepare data for analysis, perform simple statistical analysis, create meaningful data visualizations, predict future trends from data, and more!
Data Visualization with Python
8,368 évaluations
"A picture is worth a thousand words". We are all familiar with this expression. It especially applies when trying to explain the insight obtained from the analysis of increasingly large datasets. Data visualization plays an essential role in the representation of both small and large-scale data.
Applied Data Science Capstone
4,820 évaluations
This capstone project course will give you a taste of what data scientists go through in real life when working with data.
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.
Foire Aux Questions
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?
If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.
Can I just enroll in a single course?
Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.
Puis-je m'inscrire à un seul cours ?
Oui ! Pour commencer, cliquez sur la carte du cours qui vous intéresse et inscrivez-vous. Vous pouvez vous inscrire et terminer le cours pour obtenir un Certificat partageable, ou vous pouvez accéder au cours en auditeur libre afin d'en visualiser gratuitement le contenu. Si vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Visitez votre tableau de bord d'étudiant(e) pour suivre vos progrès.
Can I take the course for free?
Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.
Puis-je suivre le cours gratuitement ?
Si vous vous inscrivez au cours, vous pouvez accéder à tous les cours de la Spécialisation et obtenir un Certificat lorsque vous terminez le travail. Si vous souhaitez seulement lire et examiner le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en auditeur libre. Si vous n'avez pas les moyens d'acquitter les frais, vous pouvez faire une demande d'Aide Financière.
Ce cours est-il vraiment accessible en ligne à 100 % ? Dois-je assister à certaines activités en personne ?
Ce cours est entièrement en ligne : vous n'avez donc pas besoin de vous présenter physiquement dans une salle de classe. Vous pouvez accéder à vos vidéos de cours, lectures et devoirs en tout temps et en tout lieu, par l'intermédiaire du Web ou de votre appareil mobile.
What is data science?
Data science is the process of collecting, storing, and analyzing data. Data scientists use data to tell compelling stories to inform business decisions. Learn more about what data science is and what data scientists do in the IBM Course, "What is Data Science?"
What are some examples of careers in data science?
An understanding of data science and the ability to make data driven decisions is useful in any career, but some careers specifically require a data science background. Some examples of careers in data science include:
- Business Intelligence Analyst
- Data Analyst
- Data Architect
- Data Engineer
- Data Scientist
- Machine Learning Engineer
- Marketing Analyst
- Operations Analyst
- Quantitative Analyst
How long does it take to complete this Specialization?
The Specialization consists of 4 courses. The recommended time to complete each course is 3-4 weeks. If you follow recommended timelines, it would take 3 to 4 months to complete the entire Specialization.
What background knowledge is necessary?
No prior experience in data science or programming is required. However it is recommended that you have some foundational knowledge about data science, which can be developed by taking the the IBM Introduction to Data Science Specialization.
Do I need to take the courses in a specific order?
It is strongly recommended that you take the Python for Data Science course first. Then you can take either the Visualization or the Data Science course - whichever you prefer – and end with the Capstone course.
Will I earn university credit for completing the Specialization?
No, there is no university credit associated with completing this Specialization.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?
You will be able to exercise practical Python skills, and apply them to interesting data visualization and data analysis problems.
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
