À propos de ce Spécialisation
Cours en ligne à 100 %

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Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Planning flexible

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Définissez et respectez des dates limites flexibles.
Niveau débutant

Niveau débutant

Heures pour terminer

Approx. 1 mois pour terminer

10 heures/semaine recommandées
Langues disponibles

Anglais

Sous-titres : Anglais, Allemand, Arabe...

Compétences que vous acquerrez

Data AnalysisPython ProgrammingData Visualization (DataViz)Matplotlib
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Fonctionnement du Spécialisation

Suivez les cours

Une Spécialisation Coursera est une série de cours axés sur la maîtrise d'une compétence. Pour commencer, inscrivez-vous directement à la Spécialisation ou passez en revue ses cours et choisissez celui par lequel vous souhaitez commencer. Lorsque vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Il est possible de terminer seulement un cours : vous pouvez suspendre votre formation ou résilier votre abonnement à tout moment. Rendez-vous sur votre tableau de bord d'étudiant pour suivre vos inscriptions aux cours et vos progrès.

Projet pratique

Chaque Spécialisation inclut un projet pratique. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour terminer la Spécialisation et obtenir votre Certificat. Si la Spécialisation inclut un cours dédié au projet pratique, vous devrez terminer tous les autres cours avant de pouvoir le commencer.

Obtenir un Certificat

Lorsque vous aurez terminé tous les cours et le projet pratique, vous obtiendrez un Certificat que vous pourrez partager avec des employeurs éventuels et votre réseau professionnel.

how it works

Cette Spécialisation compte 4 cours

Cours1

Python for Data Science

4.5
1,207 notes
186 avis
This introduction to Python will kickstart your learning of Python for data science, as well as programming in general. This beginner-friendly Python course will take you from zero to programming in Python in a matter of hours. Module 1 - Python Basics o Your first program o Types o Expressions and Variables o String Operations Module 2 - Python Data Structures o Lists and Tuples o Sets o Dictionaries Module 3 - Python Programming Fundamentals o Conditions and Branching o Loops o Functions o Objects and Classes Module 4 - Working with Data in Python o Reading files with open o Writing files with open o Loading data with Pandas o Numpy Finally, you will create a project to test your skills. LIMITED TIME OFFER: Subscription is only $39 USD per month for access to graded materials and a certificate....
Cours2

Data Analysis with Python

4.6
783 notes
115 avis
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! Topics covered: 1) Importing Datasets 2) Cleaning the Data 3) Data frame manipulation 4) Summarizing the Data 5) Building machine learning Regression models 6) Building data pipelines Data Analysis with Python will be delivered through lecture, lab, and assignments. It includes following parts: Data Analysis libraries: will learn to use Pandas, Numpy and Scipy libraries to work with a sample dataset. We will introduce you to pandas, an open-source library, and we will use it to load, manipulate, analyze, and visualize cool datasets. Then we will introduce you to another open-source library, scikit-learn, and we will use some of its machine learning algorithms to build smart models and make cool predictions. If you choose to take this course and earn the Coursera course certificate, you will also earn an IBM digital badge. LIMITED TIME OFFER: Subscription is only $39 USD per month for access to graded materials and a certificate....
Cours3

Data Visualization with Python

4.6
528 notes
73 avis
"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. One of the key skills of a data scientist is the ability to tell a compelling story, visualizing data and findings in an approachable and stimulating way. Learning how to leverage a software tool to visualize data will also enable you to extract information, better understand the data, and make more effective decisions. The main goal of this Data Visualization with Python course is to teach you how to take data that at first glance has little meaning and present that data in a form that makes sense to people. Various techniques have been developed for presenting data visually but in this course, we will be using several data visualization libraries in Python, namely Matplotlib, Seaborn, and Folium. LIMITED TIME OFFER: Subscription is only $39 USD per month for access to graded materials and a certificate....
Cours4

Applied Data Science Capstone

4.7
177 notes
21 avis
This capstone project course will give you a taste of what data scientists go through in real life when working with data. You will learn about location data and different location data providers, such as Foursquare. You will learn how to make RESTful API calls to the Foursquare API to retrieve data about venues in different neighborhoods around the world. You will also learn how to be creative in situations where data are not readily available by scraping web data and parsing HTML code. You will utilize Python and its pandas library to manipulate data, which will help you help you refine your skills for exploring and analyzing data. Finally, you will be required to use the Folium library to great maps of geospatial data and to communicate your results and findings. If you choose to take this course and earn the Coursera course certificate, you will also earn an IBM digital badge upon successful completion of the course. LIMITED TIME OFFER: Subscription is only $39 USD per month for access to graded materials and a certificate....

Enseignants

Avatar

Joseph Santarcangelo

Ph.D., Data Scientist at IBM
IBM Developer Skills Network
Avatar

Rav Ahuja

Data Science Program Manager
IBM
Avatar

Alex Aklson

Ph.D., Data Scientist
IBM Developer Skills Network

À propos de 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

  • 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.

  • 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.

  • Cette Spécialisation n'est pas associée à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Spécialisation pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus.

  • The specialization consists of 4 courses. Suggested 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.

  • 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 Introduction to Applied Data Science specialization by IBM.

  • 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 Captsone course.

  • You will be able to learn 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.