Spécialisation science des données appliquée

• Quelle est la politique de remboursement ?

  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.

• Une aide financière est-elle possible ?

  Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

• 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.

• Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?

  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.

• How can I earn my IBM Badge?

  Upon completion of the program, you will receive an email from Acclaim with your IBM Badge recognizing your expertise in the field. Some badges are issued almost immediately after completion of the badge activities, while others may take 1-2 weeks before they are issued. Once issued, you will receive a notification email from admin@youracclaim.com with instructions for claiming the badge. Learn more about IBM Badges 

• 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.

• Can I get college credit for taking the IBM Applied Data Science Specialization?

  Yes. The IBM Applied Data Science Specialization recently secured a credit recommendation from the American Council on Education's (ACE) Credit Recommendation, which is the industry standard for translating workplace learning to college credit. Learners can earn a recommendation of 12 college credits for completing the program. This aims to help open up additional pathways to learners who are interested in higher education and prepare them for entry-level jobs.

• What will I be able to do upon completing the Specialization?

  You will be able to exercise practical Python skills, and apply them to interesting data visualization and data analysis problems.

• How do you share your proof of completion with the educational institutions for transferring credit?

  To share proof of completion with schools, certificate graduates will receive an email prompting them to claim their Credlybadge, which contains the ACE®️credit recommendation.  Once claimed, you will receive a competency-based transcript that signifies the credit recommendation, which can be shared directly with a school from the Credly platform. Please note that the decision to accept specific credit recommendations is up to each institution and is not guaranteed. 

• Where can I find more information on ACE credit recommendations?

  Please see Coursera’s ACE Recommendations FAQ.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.