Laktawan sa pangunahing nilalaman
SkillsBuild

Enterprise data science sa pagsasanay

Panimula

Kung ito ay paglaban sa pandaraya, pagtukoy ng kanser, o paghula ng isang bagyo, kailangan mo ng data at AI. Sumali sa isang bagong alon ng mga propesyonal na savvy ng data na may access sa milyun milyong mga trabaho na magagamit sa merkado.

IBM SkillsBuild para sa Academia
Sariling bilis ng kurso

Alamin pa ang tungkol sa
Agham ng datos E learning Enterprise Agham ng datos sa pagsasanay

Ito ay isang survey course, na naglalantad sa mag aaral sa pamamaraan ng agham ng Data upang matugunan ang mga problema sa negosyo ng negosyo sa totoong buhay.

Naghahanap ng trabaho?

Makakuha ng isang bagong hanay ng mga kasanayan sa analytics ng data, idagdag ang mga ito sa mga teknolohiyang mababa ang code na pinapatakbo ng AI, at ang iyong kaalaman sa industriya, upang makakuha ng sa iyong paraan upang sumali sa isang koponan ng agham ng data, bilang bahagi ng isang bagong lahi ng mga propesyonal na marunong ng data na may access sa milyun milyong mga trabaho na magagamit sa merkado.

Naghahanap ka ba ng mas magandang trabaho?

Kung mayroon ka nang trabaho at kahit na ilang karanasan sa data analytics, gamitin ang kurso na ito upang pumili ng isang espesyalisasyon at isulong ang iyong karera.

Mga Layunin

Maglaro ng iba't ibang mga tungkulin sa loob ng isang koponan ng Data Science, malutas ang mga tunay na hamon sa loob ng enterprise, at leverage ang mga teknolohiya na pinalakas ng AI.

Saklaw

  • Mga tungkulin ng koponan ng agham ng data
  • Paraan ng agham ng datos
  • Mga tool sa pagtatasa ng data
  • Mga kaso ng paggamit sa totoong mundo

Mga kinalabasan ng pag aaral:

  • Unawain ang komposisyon at pagtatrabaho ng isang Data science team, kabilang ang iba't ibang mga tungkulin, proseso, at tool
  • Mga pangunahing istatistika konsepto at pamamaraan na mahalaga sa paghahanap ng istraktura sa data at paggawa ng mga hula
  • I-internalize ang data science methodology sa pamamagitan ng pag-aaral na: (a) Katangian ng problema sa negosyo; (b) Bumuo ng isang haka haka; (c) Ipakita ang paggamit ng mga pamamaraan sa analytics; (d) Plano para sa pagpapatupad
  • Bumuo ng magagamit na mga hanay ng data sa pamamagitan ng pagtukoy at pagkolekta ng data na kinakailangan, at pagmamanipula, pagbabago, at paglilinis ng data; pagpapakita ng kakayahang harapin ang mga anomalya ng data tulad ng nawawalang mga halaga, outliers, hindi balanseng data, at normalisasyon ng data
  • Karanasan sa hands on sa IBM Watson Studio, Data Refinery Spark, Jupyter Notebooks, at Python library
  • Visualize ang statistical analysis, tukuyin ang mga pattern, at epektibong ipaalam ang mga natuklasan sa mga executive sponsor para sa paggawa ng desisyon na hinihimok ng negosyo.

Karanasan sa kurso

Tungkol sa kursong ito

Ang kursong ito ay nahahati sa tatlong antas ng pagsasanay. Ang bawat antas ay sumasaklaw sa mas advanced na mga paksa at bumubuo sa tuktok ng mga konsepto, pagsasanay at kasanayan na tinalakay sa mga nakaraang antas ng pagsasanay.

Antas 1 — Paraan ng agham ng datos

Galugarin ang mga tao, proseso at mga tool na kinakailangan upang bumuo ng isang epektibong koponan ng agham ng data.

  1. 1. tanawin ng agham ng datos
  2. 2. agham ng datos sa ulap
  3. 3. metodolohiya ng agham ng datos

Antas 2 — Pag-aaway ng Data

Magsagawa ng mga diskarte sa pagmamanipula ng data upang matukoy ang mga pattern at kunin ang mga pananaw.

  1. 1. Galugarin at ihanda ang mga datos
  2. 2. galugarin ang data ng claim ng insurance (interactive case study)
  3. 3. Kumatawan at ibahin ang anyo ng data
  4. 4. tuklasin ang mga pattern sa claims fraud (interactive case study)

Antas 3 — Suporta sa desisyon

Leverage visualization pamamaraan upang magbigay ng negosyo epekto pagtatasa at suporta.

  1. 1. visualization at presentasyon ng datos
  2. 2. pagsusuri sa diagnostic ng pandaraya (interactive case study)

Mga Kinakailangan

Mga kasanayan na kakailanganin mong magkaroon bago sumali sa pag aalok ng kursong ito:

Kumpletuhin ang Pagsisimula sa enterprise Data science course mula sa serye ng Data Science Practitioner.

Bilang kahalili, kakailanganin mo ang naunang kaalaman sa mga sumusunod na paksa:

  • Ang kaugnayan ng mga proyekto ng agham ng Data sa pagsuporta sa digital na pagbabago ng negosyo sa iba't ibang mga industriya
  • Data science cross-disiplina skillset na matatagpuan sa intersection ng mga istatistika, computer programming, at domain kadalubhasaan
  • Mga tungkulin ng isang koponan ng Data Science: Data scientist, Data Engineer, Data analyst, at AI developer
  • Mga platform ng pakikipagtulungan sa agham ng data sa ulap, kabilang ang IBM Watson Studio at Data Refinery
  • Pag inom ng data at pagmamanipula gamit ang isang CSV dataset.

Digital kredensyal

Intermediate

Enterprise Data Science sa Practice Badge

Enterprise Data Science sa Practice

Tingnan ang badge

Tungkol sa badge na ito

Ang badge earner na ito ay nakumpleto ang lahat ng mga aktibidad sa pag aaral na kasama sa karanasan sa online na pag aaral na ito kabilang ang mga hands on lab, konsepto, pamamaraan, at mga tool na may kaugnayan sa pamamaraan ng agham ng data. Nagpapamalas sila ng mga kasanayan at pag unawa sa pamamaraan ng agham ng Data sa pamamagitan ng pagsali sa mga sitwasyon sa totoong mundo at pagganap ng papel sa proseso / mga tool na ginagamit ng isang pangkat ng agham ng data pagkatuto halimbawa: Isang sitwasyon sa industriya ng seguro leveraging makabagong pandaraya analytics diskarte at teknolohiya.

Mga Kasanayan

Data analyst, Data Engineer, Data Refinery, Data science, Data visualization, Data wrangling, Insurance fraud, Jupyter Notebooks, PixieDust, Python libraries, Watson Studio.

Mga Criteria

  • Kailangang dumalo sa isang pagsasanay sa isang institusyong pang edukasyon na nagpapatupad ng programa ng IBM Skills Academy.
  • Dapat ay nakumpleto ang mga aktibidad sa online na kurso sa sarili, at mga tseke ng kaalaman na nagpapatunay ng pag unawa sa mga paksang nasakop.