Специализация Введение в науку о данных
Станьте исследователем данных. Data Science skills to prepare for a career or further advanced learning in Data Science.
Специализация: общие сведения
Приобретаемые навыки
Только онлайн-курсы
Гибкий график
Начальный уровень
Прибл. 1 месяц на выполнение
Английский
О специализации
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
Что такое наука о данных?
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. LIMITED TIME OFFER: Subscription is only $39 USD per month for access to graded materials and a certificate.
Open Source tools for Data Science
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. LIMITED TIME OFFER: Subscription is only $39 USD per month for access to graded materials and a certificate.
Data Science Methodology
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. This course has one purpose, and that is to share a methodology that can be used within data science, to ensure that the data used in problem solving is relevant and properly manipulated to address the question at hand. Accordingly, in this course, you will learn: - The major steps involved in tackling a data science problem. - The major steps involved in practicing data science, from forming a concrete business or research problem, to collecting and analyzing data, to building a model, and understanding the feedback after model deployment. - How data scientists think! LIMITED TIME OFFER: Subscription is only $39 USD per month for access to graded materials and a certificate.
Databases and SQL for Data Science
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. The purpose of this course is to introduce relational database concepts and help you learn and apply foundational knowledge of the SQL language. It is also intended to get you started with performing SQL access in a data science environment. The emphasis in this course is on hands-on and practical learning . As such, you will work with real databases, real data science tools, and real-world datasets. You will create a database instance in the cloud. Through a series of hands-on labs you will practice building and running SQL queries. You will also learn how to access databases from Jupyter notebooks using SQL and Python. No prior knowledge of databases, SQL, Python, or programming is required. Anyone can audit this course at no-charge. If you choose to take this course and earn the Coursera course certificate, you can 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.
О IBM
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.
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?
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.
Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
No University credit will be earned.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
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.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.









