Специализация Applied Data Science
Get hands-on skills for a Career in Data Science. Learn Python, analyze and visualize data. Apply your skills to data science and machine learning.
от партнера
Специализация Applied Data Science
IBM
About this Специализация
Приобретаемые навыки
Data AnalysisPython ProgrammingData Visualization (DataViz)Matplotlib
How the Специализация Works
Пройти курсы
Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.
Практический проект
В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.
Получите сертификат
Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.
Специализация включает несколько курсов: 4
Курс1
Python for Data Science
4.5
Оценки: 898
This introduction to Python will kickstart your learning of Python for data science, as well as programming in general. This beginner-friendly Python course will take you from zero to programming in Python in a matter of hours.
Module 1 - Python Basics
o Your first program
o Types
o Expressions and Variables
o String Operations
Module 2 - Python Data Structures
o Lists and Tuples
o Sets
o Dictionaries
Module 3 - Python Programming Fundamentals
o Conditions and Branching
o Loops
o Functions
o Objects and Classes
Module 4 - Working with Data in Python
o Reading files with open
o Writing files with open
o Loading data with Pandas
o Numpy
Finally, you will create a project to test your skills.
LIMITED TIME OFFER: Subscription is only $39 USD per month for access to graded materials and a certificate.
Курс2
Data Analysis with Python
4.6
Оценки: 560
Learn how to analyze data using Python. This course will take you from the basics of Python to exploring many different types of data. You will learn how to prepare data for analysis, perform simple statistical analyses, create meaningful data visualizations, predict future trends from data, and more!
Topics covered:
1) Importing Data sets
2) Cleaning the Data
3) Data frame manipulation
4) Summarizing the Data
5) Building machine learning Regression models
6) Building data pipelines
Data Analysis with Python will be delivered through lecture, lab, and assignments. It includes following parts:
Data Analysis libraries: will learn to use Pandas, Numpy and Scipy libraries to work with a sample dataset. We will introduce you to pandas, an open-source library, and we will use it to load, manipulate, analyze, and visualize cool datasets. Then we will introduce you to another open-source library, scikit-learn, and we will use some of its machine learning algorithms to build smart models and make cool predictions.
If you choose to take this course and earn the Coursera course certificate, you will also earn an IBM digital badge.
LIMITED TIME OFFER: Subscription is only $39 USD per month for access to graded materials and a certificate.
Курс3
Data Visualization with Python
4.6
Оценки: 405
"A picture is worth a thousand words". We are all familiar with this expression. It especially applies when trying to explain the insight obtained from the analysis of increasingly large datasets. Data visualization plays an essential role in the representation of both small and large-scale data.
One of the key skills of a data scientist is the ability to tell a compelling story, visualizing data and findings in an approachable and stimulating way. Learning how to leverage a software tool to visualize data will also enable you to extract information, better understand the data, and make more effective decisions.
The main goal of this Data Visualization with Python course is to teach you how to take data that at first glance has little meaning and present that data in a form that makes sense to people. Various techniques have been developed for presenting data visually but in this course, we will be using several data visualization libraries in Python, namely Matplotlib, Seaborn, and Folium.
LIMITED TIME OFFER: Subscription is only $39 USD per month for access to graded materials and a certificate.
Курс4
Applied Data Science Capstone
4.7
Оценки: 117
This capstone project course will give you a taste of what data scientists go through in real life when working with data.
You will learn about location data and different location data providers, such as Foursquare. You will learn how to make RESTful API calls to the Foursquare API to retrieve data about venues in different neighborhoods around the world. You will also learn how to be creative in situations where data are not readily available by scraping web data and parsing HTML code. You will utilize Python and its pandas library to manipulate data, which will help you help you refine your skills for exploring and analyzing data.
Finally, you will be required to use the Folium library to great maps of geospatial data and to communicate your results and findings.
If you choose to take this course and earn the Coursera course certificate, you will also earn an IBM digital badge upon successful completion of the course.
LIMITED TIME OFFER: Subscription is only $39 USD per month for access to graded materials and a certificate.
Преподавателя
Joseph Santarcangelo
Ph.D., Data Scientist at IBMIBM Developer Skills Network
Rav Ahuja
Data Science Program ManagerIBM
Alex Aklson
Ph.D., Data ScientistIBM Developer Skills Network
О 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.
Часто задаваемые вопросы
Какие правила возврата средств?
Можно ли зарегистрироваться только на один курс?
Да! Чтобы начать, нажмите карточку интересующего вас курса и зарегистрируйтесь. Зарегистрировавшись, вы можете пройти курс и получить сертификат, ссылкой на который можно делиться с другими людьми. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. При подписке на курс, входящий в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Ход учебы можно отслеживать в панели управления учащегося.
Можно ли получить финансовую помощь?
Могу ли я пройти курс бесплатно?
Действительно ли это полностью дистанционный курс? Нужно ли мне посещать какие-либо занятия лично?
Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.
Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
Эта специализация не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате.
Сколько времени занимает получение специализации?
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?
No prior experience in data science or programming is required. However it is recommended that you have some foundational knowledge about data science which can be developed by taking the the Introduction to Applied Data Science specialization by IBM.
Do I need to take the courses in a specific order?
It is strongly recommended that you take the Python for Data Science course first. Then you can take either the Visualization or the Data Science course - whichever you prefer. And end with the Captsone course.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
You will be able to learn practical Python skills, and apply them to interesting Data Visualization and Data Analysis problems.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
Coursera делает лучшее в мире образование доступным каждому, предлагая онлайн-курсы от ведущих университетов и организаций.
© Coursera Inc., 2018 Все права защищены.
