IBM
Einführung in die Datenwissenschaft Specialization
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Einführung in die Datenwissenschaft Specialization

Starten Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft. Erwerben Sie grundlegende Kenntnisse in Data Science, um sich auf eine Karriere vorzubereiten oder weiterführende Kenntnisse in Data Science zu erwerben.

Romeo Kienzler
Polong Lin
Alex Aklson

Dozenten: Romeo Kienzler

91.035 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.7

(12,676 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
1 Monat
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger
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Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie, was Datenwissenschaft und maschinelles Lernen sind, ihre Anwendungen und Anwendungsfälle sowie die verschiedenen Arten von Aufgaben, die von Datenwissenschaftlern ausgeführt werden.

  • Machen Sie sich mit den gängigen Data Science-Tools wie JupyterLab, R Studio, GitHub und Watson Studio vertraut.

  • Entwickeln Sie die Einstellung, wie ein Datenwissenschaftler zu arbeiten, und folgen Sie einer Methodik, um verschiedene Arten von datenwissenschaftlichen Problemen anzugehen

  • Schreiben Sie SQL-Anweisungen und fragen Sie Cloud-Datenbanken mit Python von Jupyter-Notebooks aus ab

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Python-Programmierung
  • Kategorie: Cloud-Datenbanken
  • Kategorie: SQL
  • Kategorie: Relationales Datenbank-Management-System (RDBMS)

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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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.
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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was ist Data Science?

KURS 111 Stunden4.7 (71,109 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Definieren Sie Data Science und seine Bedeutung in der heutigen datengesteuerten Welt.

  • Beschreiben Sie die verschiedenen Wege, die zu einer Karriere in der Datenwissenschaft führen können.

  • Fassen Sie die Ratschläge zusammen, die erfahrene Datenwissenschaftler an Datenwissenschaftler geben, die gerade erst anfangen.

  • Erklären Sie, warum Data Science als der gefragteste Job des 21. Jahrhunderts gilt.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Big Data
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Data-Mining

Tools für die Datenverarbeitung

KURS 218 Stunden4.5 (28,855 Bewertungen)

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

Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Github
Kategorie: Rstudio
Kategorie: Jupyter-Notizbücher

Methoden für die Datenverarbeitung

KURS 36 Stunden4.6 (20,241 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie, was eine Data Science-Methodik ist und warum Datenwissenschaftler eine Methodik benötigen.

  • Wenden Sie die sechs Stufen der Methodik des Cross-Industry Process for Data Mining (CRISP-DM) an, um eine Fallstudie zu analysieren.

  • Beurteilen Sie, welches Analysemodell unter den prädiktiven, deskriptiven und klassifizierenden Modellen zur Analyse einer Fallstudie geeignet ist.

  • Bestimmen Sie geeignete Datenquellen für Ihre datenwissenschaftliche Analysemethode.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: CRISP-DM
Kategorie: Methodik
Kategorie: Data-Mining

Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python

KURS 420 Stunden4.7 (20,098 Bewertungen)

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

Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Cloud-Datenbanken
Kategorie: Relationales Datenbank-Management-System (RDBMS)
Kategorie: SQL
Kategorie: Jupyter-Notizbücher

Dozenten

Romeo Kienzler
IBM
10 Kurse687.543 Lernende

von

IBM

Starten Sie ihren Abschluss mit einem Vorsprung

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Anrechnung für Abschluss möglich

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.

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Häufig gestellte Fragen