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SkillsBuild

Erste Schritte mit Enterprise Data Science

Einführung

Ob es um die Bekämpfung von Betrug, die Erkennung von Krebs oder die Vorhersage eines Wirbelsturms geht, Sie brauchen Daten und KI. Schließen Sie sich einer neuen Welle von datenkundigen Fachleuten an und erhalten Sie Zugang zu Millionen von Stellenangeboten auf dem Markt.

IBM SkillsBuild für den akademischen Bereich
Selbstlernkurs

Lernen beginnen
Datenwissenschaft E-Learning Erste Schritte im Unternehmen

Machen Sie sich mit den Grundlagen der Data Science-Rollen und dem Einsatz der Technologie in Unternehmensprojekten vertraut.

Suchen Sie einen Job?

Eignen Sie sich neue Datenanalysefähigkeiten an, ergänzen Sie diese mit KI-gestützten Low-Code-Technologien und Ihren Branchenkenntnissen, um sich auf den Weg in ein Data-Science-Team zu machen, als Teil einer neuen Generation von datenversierten Fachleuten mit Zugang zu Millionen von verfügbaren Stellen auf dem Markt.

Suchen Sie einen besseren Job?

Wenn Sie bereits einen Job und einige Erfahrung mit Datenanalyse haben, können Sie diesen Kurs nutzen, um sich zu spezialisieren und Ihre Karriere voranzutreiben.

Zielsetzungen

Spielen Sie verschiedene Rollen in einem Data-Science-Team, lösen Sie reale Herausforderungen innerhalb des Unternehmens und nutzen Sie KI-gestützte Technologien.

Umfang

  • Rollen des Datenwissenschaftsteams
  • Werkzeuge zur Datenanalyse
  • Anwendungsfälle aus der Praxis

Lernergebnisse:

  • die Bedeutung von Data-Science-Projekten bei der Unterstützung der digitalen Transformation von Unternehmen in verschiedenen Branchen zu verstehen
  • Erwerben Sie fachübergreifende Kompetenzen im Bereich der Datenwissenschaft an der Schnittstelle zwischen Statistik, Computerprogrammierung und Fachwissen
  • Machen Sie sich mit den folgenden Rollen eines Data Science-Teams vertraut: Datenwissenschaftler, Dateningenieur, Datenanalyst und KI-Entwickler
  • Zugriff auf Plattformen für die Zusammenarbeit im Bereich Data Science in der Cloud, einschließlich IBM Watson Studio und Data Refinery
  • Erfahrung mit der Aufnahme und Bearbeitung von Daten unter Verwendung eines CSV-Datensatzes.

Kurserfahrung

Über diesen Kurs

Dieser Kurs ist in zwei Übungsstufen unterteilt. Jede Stufe deckt fortgeschrittenere Themen ab und baut auf den Konzepten, Übungen und Fähigkeiten auf, die in den vorangegangenen Übungsstufen behandelt wurden.

Ebene 1 - Datenwissenschaftliche Teams

Definition der Data-Science-Bereiche und deren Abstimmung mit den Rollen und Technologien des Projektteams.

  1. 1. Landschaft der Datenwissenschaft
  2. 2. Datenwissenschaft in der Cloud

Ebene 2 - Datenwissenschaftliche Werkzeuge

Erforschung der Vorteile des Einsatzes von Cloud-Technologien zur Unterstützung von Data-Science-Projektteams.

  1. 1. Watson Studio Datenraffinerie-Visualisierungen (interaktive Fallstudie)

Voraussetzungen

Fähigkeiten, die Sie vor der Teilnahme an diesem Kursangebot haben müssen.

  • Grundlegende IT-Kenntnisse*

*Basic IT Literacy - Bezieht sich auf die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um auf der Benutzerebene eine grafische Betriebssystemumgebung wie Microsoft Windows® oder Linux Ubuntu® zu bedienen und grundlegende Betriebsbefehle auszuführen, wie das Starten einer Anwendung, das Kopieren und Einfügen von Informationen, die Verwendung von Menüs, Fenstern und Peripheriegeräten wie Maus und Tastatur. Außerdem sollten die Benutzer mit Internet-Browsern, Suchmaschinen, Seitennavigation und Formularen vertraut sein.

Digitaler Berechtigung Nachweis

Zwischenbericht

Erste Schritte mit dem Enterprise Data Science Badge

Erste Schritte mit Data Science im Unternehmen

Siehe Plakette

Über dieses Abzeichen

Dieser Badge-Träger hat alle Lernaktivitäten abgeschlossen, die in dieser Online-Lernerfahrung enthalten sind, einschließlich praktischer Erfahrungen, Konzepte, Methoden und Werkzeuge im Zusammenhang mit Data Science-Rollen und deren Einsatz von Technologie in Unternehmensprojekten. Die Person hat Wissen und Verständnis für die Grundlagen von Data Science gezeigt, einschließlich der Rollen von Data Science-Teams, Datenanalysetools und realen Anwendungsfällen für die Anwendung der Data Science-Methode.

Fertigkeiten

Datenanalyst, Dateningenieur, Datenexploration, Datenveredelung, Datenwissenschaft, Datenwissenschaftler, Datenvisualisierung, Betrugsanalyse, Watson Studio.

Kriterien

  • Absolvieren Sie den Online-Kurs "Getting Started with Enterprise Data Science", der im IBM Academic Initiative Portal zur Verfügung gestellt wird.
  • Bestehen der abschließenden Kursbewertung.