If there is a shortcut to becoming a Data Scientist, then learning to think and work like a successful Data Scientist is it. Most of the established data scientists follow a similar methodology for solving Data Science problems. In this course you will learn and then apply this methodology that can be used to tackle any Data Science scenario.
IBM Skills NetworkОб этом курсе
Недавно просмотрено: 298 799
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Начальный уровень
No previous experience required, although prior use of Jupyter Notebooks will be beneficial.
Прибл. 8 часов на выполнение
Английский
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаЧему вы научитесь
Describe what a methodology is and why data scientists need a methodology.
Apply the six stages in the Cross-Industry Process for Data Mining (CRISP-DM) methodology to analyze a case study.
Determine an appropriate analytic model including predictive, descriptive, and classification models to analyze a case study.
Decide on appropriate sources of data for your data science project.
Приобретаемые навыки
- Data Science
- Methodology
- CRISP-DM
- Data Analysis
- Data Mining
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Начальный уровень
No previous experience required, although prior use of Jupyter Notebooks will be beneficial.
Прибл. 8 часов на выполнение
Английский
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнеса
от партнера
Сделайте шаг к диплому бакалавра
курс входит в онлайн-программу ''Bachelor of Applied Arts and Sciences' от партнера IBM Skills Network.
Если вы переходите на полную программу, курсы засчитываются при получении диплома.
Программа курса: что вы изучите
3 ч. на завершение
From Problem to Approach and From Requirements to Collection
3 ч. на завершение
5 видео ((всего 19 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
3 ч. на завершение
From Understanding to Preparation and From Modeling to Evaluation
3 ч. на завершение
6 видео ((всего 22 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
2 ч. на завершение
From Deployment to Feedback
2 ч. на завершение
3 видео ((всего 10 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
Рецензии
- 5 stars71,14 %
- 4 stars21,55 %
- 3 stars4,89 %
- 2 stars1,53 %
- 1 star0,87 %
Лучшие отзывы о курсе DATA SCIENCE METHODOLOGY
от партнера GO4 мая 2021 г.
Great course for understanding data science and data related methodologies. Some parts that included machine learning algorithms confused me a little bit, but a little google search made it clear.
от партнера JG29 нояб. 2019 г.
This was a clear and concise overview of the methodology and using the case study really helped (although sometimes it got a bit advanced considering this comes before actually learning models).
от партнера DP5 авг. 2020 г.
This course covers the end to end cycle suggested framework that can be useful not only in Data Science but also in other Research Projects that manage information to create and deploy a solution.
от партнера PA14 апр. 2020 г.
It's a very good course for getting the basic idea of the methodology of data science. It will help to get grip on how to proceed to a problem in a systematic manner for getting good results.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на сертификацию?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
