Data SciencePython ProgrammingRstudioSQLCloud DatabasesIpythonRelational Database Management System (RDBMS)
26,463 déjà inscrits
Offert par
Ce que vous allez apprendre
Create and access a database instance on cloud
Write basic SQL statements: CREATE, DROP, SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
Filter, sort, group results, use built-in functions, access multiple tables
Access databases from Jupyter using Python and work with real world datasets
Compétences que vous acquerrez
À propos de ce Spécialisation
99,149 consultations récentes
In this Specialization learners will develop foundational Data Science skills to prepare them for a career or further learning that involves more advanced topics in Data Science. The specialization entails understanding what is Data Science and the various kinds of activities that a Data Scientist performs. It will familiarize learners with various open source tools, like Jupyter notebooks, used by Data Scientists. It will teach you about methodology involved in tackling data science problems. The specialization also provides knowledge of relational database concepts and the use of SQL to query databases. Learners will complete hands-on labs and projects to apply their newly acquired skills and knowledge.
Upon receiving the certificate for completion of the specialization, you will also receive an IBM Badge as a Specialist in Data Science Foundations.
LIMITED TIME OFFER: Subscription is only $39 USD per month and gives you access to graded materials and a certificate.
Projet d'apprentissage appliqué
Learners will complete hands-on labs and projects to apply their newly acquired skills and knowledge. You will utilize tools like Jupyter, Zeppelin, R Studio and Watson Studio. You will also work with real-world data sets and query them using SQL from Jupyter notebooks.
Résultats de carrière des étudiants
46 %
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce spécialisation.
19 %
ont obtenu une augmentation de salaire ou une promotion.
Résultats de carrière des étudiants
46 %
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce spécialisation.
19 %
ont obtenu une augmentation de salaire ou une promotion.
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. 1 mois pour terminer
12 heures/semaine recommandées
Anglais
Sous-titres : Anglais, Russe, Coréen, Arabe
Comment fonctionne la 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.
Cette Spécialisation compte 4 cours
Qu'est-ce que la science des données ?
27,140 évaluations
The art of uncovering the insights and trends in data has been around since ancient times. The ancient Egyptians used census data to increase efficiency in tax collection and they accurately predicted the flooding of the Nile river every year. Since then, people working in data science have carved out a unique and distinct field for the work they do. This field is data science. In this course, we will meet some data science practitioners and we will get an overview of what data science is today.
Open Source tools for Data Science
14,956 évaluations
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.
Data Science Methodology
11,517 évaluations
Despite the recent increase in computing power and access to data over the last couple of decades, our ability to use the data within the decision making process is either lost or not maximized at all too often, we don't have a solid understanding of the questions being asked and how to apply the data correctly to the problem at hand.
Databases and SQL for Data Science
8,966 évaluations
Much of the world's data resides in databases. SQL (or Structured Query Language) is a powerful language which is used for communicating with and extracting data from databases. A working knowledge of databases and SQL is a must if you want to become a data scientist.
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.
Avis
Meilleurs avis pour INTRODUCTION À LA SCIENCE DES DONNÉES
par JMFeb 27, 2019
Clear, thorough, well-designed. Labs give useful practice, assignments and quizzes test the actual instructional content. This course is by far the best in the IBM Data Science specialization.
par SSSep 21, 2018
The Course gives a holistic introduction to Data Science and what to expect going further into the other courses of this specialization. I enjoyed the classes which were easy to understand
par OOMar 9, 2020
This is the first time I'm completing an "actual" course online. I enjoyed every bit of it and can't wait to complete the specialization. Kudos to Coursera and the lecturers!!!
par VSMay 7, 2019
Nice introduction to the ideas and theories in Data Science. Shows you what to expect in your Data Science career and sets you up nicely for the rest of this specialization.
par ABJan 5, 2019
Useful tools for the beginning data scientist. However I found that all courses listed through this specialization are available for free through Cognitive Class Labs.
par PCDec 11, 2019
Thanks for creating this course but while doing it with complete specialization according to first course it feels little hard and not connected with previous course
par AJAug 30, 2019
This is my first certified course and I am very happy to complete this course. Looking forward to complete the whole specialization very soon.
par PKDec 8, 2019
A great introductory course on Data Science Methodology! Well presented and structured as all the previous for that specialization!
Foire Aux Questions
Quelle est la politique de remboursement ?
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 ?
Puis-je suivre le cours gratuitement ?
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.
Quelle est la durée nécessaire pour terminer la Spécialisation ?
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.
What background knowledge is necessary?
This specialization is intended for learners wanting to build foundational skills in Data Science. No prior background in data science or programming is required.
Do I need to take the courses in a specific order?
In order to get the most out of this specialization, it is recommended to take the courses in the order they are listed.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?
No University credit will be earned.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
In this Specialization learners will develop foundational Data Science skills to prepare them for a career or further learning that involves more advanced topics in Data Science.
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.