Об этом курсе

Недавно просмотрено: 1,098,811

Карьерные результаты учащихся

46%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

45%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

19%

стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Начальный уровень
Прибл. 16 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Корейский

Карьерные результаты учащихся

46%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

45%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

19%

стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Начальный уровень
Прибл. 16 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Корейский

от партнера

Placeholder

IBM

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up83%(21,429 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

4 ч. на завершение

Data Scientist's Toolkit

4 ч. на завершение
17 видео ((всего 84 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов
17 видео
Languages of Data Science2мин
Introduction to Python3мин
Introduction to R Language3мин
Introduction to SQL3мин
Other Languages6мин
Categories of Data Science Tools2мин
Open Source Tools for Data Science - Part 17мин
Open Source Tools for Data Science - Part 25мин
Commercial Tools for Data Science5мин
Cloud Based Tools for Data Science8мин
Libraries for Data Science4мин
Application Programming Interfaces (API)4мин
Data Sets - Powering Data Science6мин
Sharing Enterprise Data - Data Asset eXchange3мин
Machine Learning Models7мин
The Model Asset Exchange5мин
1 материал для самостоятельного изучения
Lab - Explore Data Sets and Models 10мин
4 практических упражнения
Practice Quiz - Languages 30мин
Practice Quiz - Tools30мин
Practice Quiz - Packages, APIs, Data Sets, Models30мин
Graded Quiz30мин
Неделя
2

Неделя 2

6 ч. на завершение

Open Source Tools

6 ч. на завершение
10 видео ((всего 57 мин.)), 9 материалов для самостоятельного изучения, 7 тестов
10 видео
Git and GitHub via command line (Optional)9мин
Branching and merging via command line (Optional)5мин
Contributing to repositories via pull request (Optional)8мин
Getting Started with Jupyter Notebook5мин
Getting Started with JupyterLab6мин
Jupyter Architecture6мин
What is RStudio IDE?4мин
Installing Packages and Loading Libraries in RStudio IDE2мин
Plotting Within RStudio IDE3мин
9 материалов для самостоятельного изучения
GitHub Lab - Getting started10мин
Branching, Merging and Pull Requests on GitHub (Optional)10мин
Pre-requisites for command line interface (Optional)10мин
Configuring SSH access to repository (Optional)10мин
Lab 2: Branching and merging via command line (optional)10мин
Lab 3: Contributing to repositories via pull request (Optional)10мин
Jupyter Notebooks on the Internet10мин
Lab: RStudio – The Basics10мин
Lab: Creating an Interactive Map in R30мин
4 практических упражнения
Practice Quiz - GitHub30мин
Practice Quiz - Jupyter Notebook30мин
Practice Quiz - RStudio IDE30мин
Graded Quiz30мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

IBM Tools for Data Science 

3 ч. на завершение
15 видео ((всего 72 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
15 видео
Watson Studio Introduction4мин
Creating an Account on IBM Watson Studio2мин
Jupyter Notebook in Watson Studio - Part 1 2мин
Jupyter Notebook in Watson Studio - Part 23мин
Linking GitHub to Watson Studio2мин
Other IBM Tools for Data Science1мин
IBM Watson Knowledge Catalog6мин
Data Refinery7мин
SPSS Modeler Flows in Watson Studio6мин
IBM SPSS Modeler7мин
SPSS Statistics7мин
Model Deployment with Watson Machine Learning4мин
Auto AI in Watson Studio4мин
IBM Watson OpenScale7мин
2 материала для самостоятельного изучения
Lab: Creating a Watson Studio Project with Jupyter Notebook10мин
Lab: Modeler Flows in Watson Studio10мин
3 практических упражнения
Practice Quiz - Watson Studio30мин
Practice Quiz - Other IBM Tools30мин
Graded Quiz30мин
Неделя
4

Неделя 4

3 ч. на завершение

Final Assignment: Create and Share Your Jupyter Notebook

3 ч. на завершение
1 материал для самостоятельного изучения
1 материал для самостоятельного изучения
IBM Digital Badge2мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе TOOLS FOR DATA SCIENCE

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.