Was werde ich nach Abschluss der Specializations tun können?

Nach erfolgreichem Abschluss dieser Kurse verfügen Sie über das praktische Wissen und die Erfahrung, um Data Science-Probleme und -Herausforderungen in Angriff zu nehmen.

¿Necesito realizar los cursos en un orden específico?

Sí, se recomienda encarecidamente realizar los cursos en el orden sugerido, ya que se basan en conceptos de los cursos anteriores.

¿Obtendré créditos universitarios por completar la Especialización?

No hay créditos universitarios asociados a esta especialización en este momento.

Wo kann ich weitere Informationen über die ACE-Kreditempfehlungen finden?

Bitte lesen Sie die FAQ zu den ACE-Empfehlungen von Coursera.

Ist dieses Programm wirklich zu 100 % online? Muss ich persönlich zu einem Unterricht gehen?

Dieses Programm ist komplett online, Sie müssen also nicht persönlich in einem Klassenzimmer erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Internet oder Ihr mobiles Gerät auf Ihre Vorlesungen, Texte und Aufgaben zugreifen.

Ist finanzielle Hilfe verfügbar?

Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Anmeldungsgebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.

Erhalte ich für den Abschluss der Spezialisierung Studien-Credits?

Diese Spezialisierung wird nicht an Universitäten angerechnet, aber einige Universitäten können Spezialisierungszertifikate als Credit anerkennen. Erkundigen Sie sich bei Ihrer Hochschule, um mehr zu erfahren.

Spezialisierung für Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

Spezialisierung für Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

Schaffen Sie die Grundlage für Ihre Data Science-Karriere. Entwickeln Sie praktische Erfahrung mit Jupyter, Python und SQL. Führen Sie statistische Analysen an echten Datensätzen durch.

Dozenten: Murtaza Haider

Bei Coursera Plus enthalten

Mehr erfahren

5-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

4.6

(3,247 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Monate bei 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis

Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Monate bei 10 Stunden pro Woche

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Was Sie lernen werden

Arbeitskenntnisse in Data Science Tools wie Jupyter Notebooks, R Studio, GitHub, Watson Studio
Grundlagen der Python-Programmierung, einschließlich Datenstrukturen, Logik, Arbeit mit Dateien, Aufrufen von APIs und Bibliotheken wie Pandas und Numpy
Statistische Analysetechniken einschließlich deskriptiver Statistik, Datenvisualisierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Hypothesentests und Regression
Grundlagen der relationalen Datenbank, einschließlich SQL-Abfragesprache, Select-Anweisungen, Sortieren und Filtern, Datenbankfunktionen, Zugriff auf mehrere Tabellen

Überblick

Data Science ist einer der angesagtesten Berufe des Jahrzehnts, und die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern, die Daten analysieren und Ergebnisse kommunizieren können, um datengestützte Entscheidungen zu treffen, war noch nie so groß. Diese Specialization von IBM hilft allen, die an einer Karriere im Bereich Data Science interessiert sind, indem sie ihnen grundlegende Fähigkeiten für den Einstieg in dieses gefragte Feld vermittelt.

Die Specialization besteht aus 5 Online-Kursen zum Selbststudium, die Ihnen die für Data Science erforderlichen Grundkenntnisse vermitteln, darunter Open-Source-Tools und -Bibliotheken, Python, statistische Analyse, SQL und relationale Datenbanken. Sie erlernen diese Data Science-Voraussetzungen durch praktische Übungen mit echten Data Science-Tools und realen Datensätzen.

Nach erfolgreichem Abschluss dieser Kurse verfügen Sie über das praktische Wissen und die Erfahrung, um tiefer in Data Science einzusteigen und an fortgeschritteneren Data Science-Projekten zu arbeiten.

Es sind keine Vorkenntnisse in Informatik oder Programmiersprachen erforderlich.

Dieses Programm wird von ACE® empfohlen - wenn Sie es abschließen, können Sie bis zu 8 College-Credits erwerben.

Was ist inbegriffen?

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Unterrichtet in Englisch

55 Praxisübungen

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von IBM.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Alle Kurse der Specializations enthalten mehrere praktische Übungen und Aufgaben, damit Sie praktische Erfahrungen und Fähigkeiten mit einer Vielzahl von Datensätzen sammeln können. Bauen Sie Ihr Data Science-Portfolio aus den Artefakten auf, die Sie während dieses Programms produzieren. Zu den Projekten, die den Kurs abschließen, gehören:

Extraktion und grafische Darstellung von Finanzdaten mit der Python-Bibliothek Pandas zur Datenanalyse
Erstellen von Visualisierungen und Durchführen statistischer Tests, um anhand von Volkszählungsdaten Einblicke in Wohntrends zu erhalten
Verwendung von SQL zur Abfrage von Volkszählungs-, Kriminalitäts- und demografischen Datensätzen, um Ursachen zu ermitteln, die sich auf die Einschulung, die Sicherheit, die Gesundheit und die Umweltbewertung von Schulen auswirken

Tools für die Datenverarbeitung

KURS 118 Stunden4.5 (30,135 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

Beschreiben Sie den Werkzeugkasten des Data Scientist, der Folgendes umfasst: Bibliotheken & Pakete, Datensätze, Modelle für maschinelles Lernen und Big Data-Tools
Verwendung von Sprachen, die von Datenwissenschaftlern häufig verwendet werden, wie Python, R und SQL
Demonstrieren Sie Kenntnisse über Tools wie Jupyter Notebooks und RStudio und nutzen Sie deren verschiedene Funktionen
Erstellen und verwalten Sie Quellcode für Data Science mit Git-Repositories und GitHub.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Jupyter, R-Programmierung, GitHub, Git (Versionskontrolle-System), Maschinelles Lernen, Datenvisualisierungssoftware, Big Data, Abfragesprachen, Andere Programmiersprachen, Computer-Programmierwerkzeuge, Open Source Technologie, R (Software), Statistisches Programmieren, Versionskontrolle, Python-Programmierung, IBM Cloud, Cloud Computing, Entwicklungsumgebung und Datenverarbeitung

Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung

KURS 225 Stunden4.6 (42,609 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

Entwickeln Sie ein grundlegendes Verständnis der Python-Programmierung, indem Sie die grundlegende Syntax, Datentypen, Ausdrücke, Variablen und String-Operationen erlernen.
Anwendung der Programmierlogik von Python unter Verwendung von Datenstrukturen, Bedingungen und Verzweigungen, Schleifen, Funktionen, Ausnahmebehandlung, Objekten und Klassen.
Demonstration von Kenntnissen im Umgang mit Python-Bibliotheken wie Pandas und Numpy und Entwicklung von Code mit Jupyter Notebooks.
Greifen Sie auf webbasierte Daten zu und extrahieren Sie sie, indem Sie mit REST APIs arbeiten und Web Scraping mit BeautifulSoup durchführen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Python-Programmierung, Pandas (Python-Paket), NumPy, Datenstrukturen, Web Scraping, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), JSON, Jupyter, Datenmanipulation, Objektorientierte Programmierung (OOP), Automatisierung, Computerprogrammierung, Grundsätze der Programmierung, Datenverarbeitung, Skripting, Restful API, Daten importieren/exportieren und Datenanalyse

Python-Projekt für Datenwissenschaft

KURS 38 Stunden4.5 (4,783 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

Spielen Sie die Rolle eines Data Scientist / Datenanalysten, der an einem echten Projekt arbeitet.
Demonstrieren Sie Ihre Fähigkeiten in Python - der Sprache der Wahl für Data Science und Datenanalyse.
Wenden Sie die Grundlagen von Python, Python-Datenstrukturen und die Arbeit mit Daten in Python an.
Erstellen Sie ein Dashboard mit Python und Bibliotheken wie Pandas, Beautiful Soup und Plotly unter Verwendung des Jupyter-Notebooks.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Datenmanipulation, Python-Programmierung, Datenanalyse, Web Scraping, Pandas (Python-Paket), Datenverarbeitung, Matplotlib, Dashboard, Datenverarbeitung, Jupyter und Erhebung von Daten

Statistik für die Datenverarbeitung mit Python

KURS 414 Stunden4.5 (447 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

Schreiben Sie Python-Code, um verschiedene statistische Tests durchzuführen, darunter einen T-Test, eine ANOVA und eine Regressionsanalyse.
Interpretieren Sie die Ergebnisse Ihrer statistischen Analyse, nachdem Sie einen Hypothesentest durchgeführt haben.
Berechnen Sie deskriptive Statistiken und Visualisierungen, indem Sie Python-Code schreiben.
Erstellen Sie ein abschließendes Projekt, das Ihr Verständnis für verschiedene statistische Tests mit Python demonstriert, und bewerten Sie die Projekte Ihrer Kollegen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Statistische Hypothesentests, Wahrscheinlichkeit, Korrelationsanalyse, Regressionsanalyse, Deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wissenschaftliche Visualisierung, Datenanalyse, Matplotlib, Statistik, Datenvisualisierung, Datenverarbeitung, Pandas (Python-Paket), Explorative Datenanalyse, Statistische Analyse, Statistische Methoden und Jupyter

Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python

KURS 518 Stunden4.7 (22,334 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

Analysieren Sie Daten in einer Datenbank mit SQL und Python.
Erstellen Sie eine relationale Datenbank und arbeiten Sie mit mehreren Tabellen unter Verwendung von DDL-Befehlen.
Konstruieren Sie einfache bis mittelschwere SQL-Abfragen mit DML-Befehlen.
Erstellen Sie leistungsfähigere Abfragen mit fortgeschrittenen SQL-Techniken wie Views, Transaktionen, Stored Procedures und Joins.

Kompetenzen, die Sie erwerben

SQL, Pandas (Python-Paket), Datenanalyse, Jupyter, Datenmanipulation, Relationale Datenbanken, Datenbanken, Abfragesprachen, Python-Programmierung, Transaktionsverarbeitung und Gespeicherte Prozedur

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Auf einen Abschluss hinarbeiten

Wenn Sie dieses Spezialisierungabschließen, können Sie sich Ihr Wissen möglicherweise anrechnen lassen, wenn Sie zu einem der folgenden Online-Studiengänge zugelassen werden und sich dort einschreiben.¹

Dieser Spezialisierung ist ACE®-empfohlen. Teilnehmende US-amerikanischen Colleges und Universitäten vergeben Credits dafür. Hinweis: Die Entscheidung bezüglich spezifischer Credit-Empfehlungen liegt bei den einzelnen Institutionen.

Mehr erfahren

Dozenten

Murtaza Haider

IBM

3 Kurse52.775 Lernende

Romeo Kienzler

IBM

10 Kurse793.903 Lernende

Joseph Santarcangelo

IBM

36 Kurse2.193.412 Lernende

Rav Ahuja

IBM

56 Kurse4.372.168 Lernende

von

IBM

Vergleich mit ähnlichen Produkten

	Kategorie: Dieses Zertifikat

Bewertung
Niveau
Kompetenzen
Werkzeuge
Zuletzt aktualisiert
Anzahl der praktischen Übungen
Berechtigung zum Erwerb eines Abschlusses
Teil von Coursera Plus

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

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Häufig gestellte Fragen

Die Spezialisierung erfordert einen Arbeitsaufwand von 36-48 Stunden, um sie abzuschließen. Wenn Sie 10-12 Stunden pro Woche arbeiten, können Sie sie innerhalb von 1-2 Monaten abschließen. Wenn Sie 2-3 Stunden pro Woche arbeiten, können Sie es in 4-6 Monaten abschließen.

Lediglich grundlegende Computerkenntnisse und die Bereitschaft, sich online selbst weiterzubilden. Keine Vorkenntnisse in Informatik oder Programmiersprachen erforderlich.

Es wird empfohlen, dass Sie die ersten 2 Kurse der Reihe nach absolvieren, bevor Sie die restlichen Kurse besuchen.

Ja. Die IBM Data Science Fundamentals with Python and SQL Specialization wurde kürzlich vom American Council on Education's (ACE) Credit Recommendation empfohlen, dem Industriestandard für die Übertragung von Lernerfahrungen am Arbeitsplatz in College Credits. Lernende können für den Abschluss des Programms eine Empfehlung von 8 College-Credits erhalten. Dies soll dazu beitragen, Lernenden, die an einer höheren Ausbildung interessiert sind, zusätzliche Wege zu eröffnen und sie auf Einstiegsjobs vorzubereiten.

Um den Nachweis des Abschlusses mit den Schulen zu teilen, erhalten die Absolventen des Zertifikats eine E-Mail, in der sie aufgefordert werden, ihr Credlybadge zu beantragen, das die Empfehlung ACE®️credit enthält. Sobald Sie es beantragt haben, erhalten Sie ein kompetenzbasiertes Transkript, das die Kredit-Empfehlung kennzeichnet und das Sie direkt von der Credly-Plattform aus mit einer Schule teilen können. Bitte beachten Sie, dass die Entscheidung, bestimmte Kreditempfehlungen zu akzeptieren, von der jeweiligen Einrichtung abhängt und nicht garantiert werden kann.

Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Programmkarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich registrieren und das Programm abschließen, um ein Zertifikat zu erhalten, das Sie mit anderen teilen können. Oder Sie können das Programm besuchen, um das Programmmaterial kostenlos anzusehen. Wenn Sie sich für ein Programm anmelden, das Teil einer Spezialisierung ist, sind Sie automatisch auch für die gesamte Spezialisierung angemeldet. Besuchen Sie Ihr Lerner-Dashboard, um Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Nein, Sie können diesen Kurs nicht kostenlos besuchen.Wenn Sie sich für das Programm registrieren, erhalten Sie Zugang zu allen Programmen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Wenn Sie die Programminhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie das Programm kostenlos besuchen. Wenn Sie sich die Gebühr nicht leisten können, ist die Beantragung finanzieller Unterstützung möglich.

Weitere Fragen

Besuchen Sie die das Hilfe-Center für Kursteilnehmer.

Finanzielle Unterstützung verfügbar,

Spezialisierung für Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

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