Data ScienceRelational Database Management System (RDBMS)Cloud DatabasesPython ProgrammingSQLIpython
Introduction to Data Science専門講座
Launch your career in data science. Gain foundational data science skills to prepare for a career or further advanced learning in data science.
51,489人がすでに登録済みです
提供：
学習内容
Describe what data science and machine learning are, their applications & use cases, and various types of tasks performed by data scientists
Gain hands-on familiarity with common data science tools including JupyterLab, R Studio, GitHub and Watson Studio
Develop the mindset to work like a data scientist, and follow a methodology to tackle different types of data science problems
Write SQL statements and query Cloud databases using Python from Jupyter notebooks
習得するスキル
この専門講座について
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Interested in learning more about data science, but don’t know where to start? This 4-course Specialization from IBM will provide you with the key foundational skills any data scientist needs to prepare you for a career in data science or further advanced learning in the field.
This Specialization will introduce you to what data science is and what data scientists do. You’ll discover the applicability of data science across fields, and learn how data analysis can help you make data driven decisions. You’ll find that you can kickstart your career path in the field without prior knowledge of computer science or programming languages: this Specialization will give you the foundation you need for more advanced learning to support your career goals.
You’ll grasp concepts like big data, statistical analysis, and relational databases, and gain familiarity with various open source tools and data science programs used by data scientists, like Jupyter Notebooks, RStudio, GitHub, and SQL. You'll complete hands-on labs and projects to learn the methodology involved in tackling data science problems and apply your newly acquired skills and knowledge to real world data sets.
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 data science foundations.
This Specialization can also be applied toward the IBM Data Science Professional Certificate.
応用学習プロジェクト
You will utilize tools like Jupyter, GitHub, R Studio, and Watson Studio to complete hands-on labs and projects throughout the Specialization. Using new skills and knowledge gained through the program, you’ll also work with real world data sets and query them using SQL from Jupyter notebooks.
受講生の就業成果
32%
この専門講座終了後に新しいキャリアをスタートしました
17%
昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンラインコース
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
フレキシブルなスケジュール
柔軟性のある期限の設定および維持
初級レベル
経験は不要です。
約4ヶ月で完了
3時間/週の推奨ペース
英語
字幕：英語, アラビア語, フランス語, ポルトガル語（ヨーロッパ）, イタリア語, ベトナム語, ドイツ語, ロシア語, スペイン語, ペルシア語
受講生の就業成果
32%
この専門講座終了後に新しいキャリアをスタートしました
17%
昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンラインコース
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
フレキシブルなスケジュール
柔軟性のある期限の設定および維持
初級レベル
経験は不要です。
約4ヶ月で完了
3時間/週の推奨ペース
英語
字幕：英語, アラビア語, フランス語, ポルトガル語（ヨーロッパ）, イタリア語, ベトナム語, ドイツ語, ロシア語, スペイン語, ペルシア語
専門講座の仕組み
コースを受講しましょう。
Courseraの専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。
実践型プロジェクト
すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。
修了証を取得
すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。
この専門講座には4コースあります。
データサイエンスとは何ですか？
47,155件の評価
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
21,836件の評価
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, JupyterLab, RStudio IDE, Git, GitHub, and Watson Studio. 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 Skills Network 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 Watson Studio and demonstrate your proficiency preparing a notebook, writing Markdown, and sharing your work with your peers.
Data Science Methodology
16,388件の評価
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 with Python
13,557件の評価
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.
提供：
IBM
IBM is the global leader in business transformation through an open hybrid cloud platform and AI, serving clients in more than 170 countries around the world. Today 47 of the Fortune 50 Companies rely on the IBM Cloud to run their business, and IBM Watson enterprise AI is hard at work in more than 30,000 engagements. IBM is also one of the world’s most vital corporate research organizations, with 28 consecutive years of patent leadership. Above all, guided by principles for trust and transparency and support for a more inclusive society, IBM is committed to being a responsible technology innovator and a force for good in the world.
よくある質問
専門講座を修了することで大学の単位は付与されますか？
Can I just enroll in a single course?
1つのコースだけに登録することは可能ですか？
Can I take the course for free?
無料でコースを受講できますか？
このコースは100%オンラインで提供されますか？実際に出席する必要のあるクラスはありますか？
What is data science?
What are some examples of careers in data science?
How long does it take to complete this Specialization?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
Will I earn university credit for completing the Specialization?
専門講座を修了することで大学の単位は付与されますか？
さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。
