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Spécialisation Introduction à la science des données
Lancez votre carrière en science des données. Data Science skills to prepare for a career or further advanced learning in Data Science.
35,911 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
106,835 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.
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.
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. 4 mois pour terminer
3 heures/semaine recommandées
Anglais
Sous-titres : Anglais, Russe, Persan, Coréen, Arabe
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.
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. 4 mois pour terminer
3 heures/semaine recommandées
Anglais
Sous-titres : Anglais, Russe, Persan, Coréen, Arabe
Cette Spécialisation compte 4 cours
Qu'est-ce que la science des données ?
35,966 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.
Tools for Data Science
18,041 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
13,902 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
11,155 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.
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.
Quelle est la durée nécessaire pour terminer la Spécialisation ?
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.
Will I earn university credit for completing the Specialization?
No University credit will be earned.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?
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.
