エンタープライズデータサイエンスを始める
はじめに
不正との戦い、がんの発見、ハリケーンの予測など、データとAIが必要です。データに精通したプロフェッショナルの新しい波に乗り、数百万件の求人情報を手に入れましょう。
IBM SkillsBuild for Academia（IBMスキルズビルド フォー アカデミア
セルフペースコース
データサイエンスの役割の基礎と、企業プロジェクトに適用されるテクノロジーの活用について知る。
仕事を探していますか？
新たなデータ分析スキルを身につけ、ローコードAI技術や業界知識でそれらを補完し、データサイエンスチームに参加しましょう。
より良い仕事をお探しですか？
すでにデータ分析の仕事に就き、ある程度の経験を積んでいる方は、このコースで専門分野を選択し、キャリアアップを図りましょう。
目標
データサイエンスチームでさまざまな役割を担い、企業内の真の課題を解決し、AIを活用したテクノロジーを活用する。
対象範囲
- データサイエンスチームの役割
- データ解析ツール
- 実際の使用例
学習成果
- 様々な業界のビジネスのデジタルトランスフォーメーションをサポートするデータサイエンス・プロジェクトの関連性を理解する。
- 統計学、コンピュータプログラミング、ドメインの専門知識の交差点に位置するデータサイエンスの学際的なスキルセットの習得
- データサイエンスチームの以下の役割について知ることができます。データサイエンティスト、データエンジニア、データアナリスト、AI開発者
- IBM Watson StudioやData Refineryなどのクラウド上のデータサイエンスコラボレーションプラットフォームへのアクセス
- CSVデータセットによるデータ取り込み、操作の経験。
コース実績
このコースについて
このコースは2つの練習レベルに分かれています。各レベルはより高度なトピックを扱い、前のレベルで扱ったコンセプト、練習、スキルの上に構築されます。
レベル1 - データサイエンスチーム
データサイエンスの領域を定義し、プロジェクトチームの役割や技術との整合性を図る。
- 1.データサイエンスの状況
- 2.クラウド上のデータサイエンス
レベル2 - データサイエンスツール
データサイエンス・プロジェクトチームを強化するためのクラウド技術活用の利点を探る。
- 1.Watson Studioによるデータ精製の可視化（対話型ケーススタディ）
前提条件
このコースに参加する前に身につけておきたいスキル。
- 基本的なITリテラシーのスキル*。
*基本的なITリテラシー - Microsoft Windows®やLinux Ubuntu®などのグラフィカル・オペレーティング・システム環境をユーザーレベルで操作し、アプリケーションの起動、情報のコピー＆ペースト、メニュー、ウィンドウ、マウスやキーボードなどの周辺機器の使用など、基本的な操作コマンドを実行するために必要なスキルを指します。さらに、インターネット・ブラウザ、検索エンジン、ページ・ナビゲーション、フォームにも精通している必要があります。
デジタル・クレデンシャル
中級
エンタープライズ・データサイエンスを始める
バッジを見るこのバッジについて
このバッジ取得者は、データサイエンスの役割と企業プロジェクトに適用される技術の使用に関する実践的な経験、概念、方法、ツールなど、このオンライン学習に含まれるすべての学習活動を完了しています。データサイエンスチームの役割、データ分析ツール、データサイエンス手法の実際の使用例など、データサイエンスの基礎に関する知識と理解を証明した。
スキル
データアナリスト、データエンジニア、データ探索、データ精製、データサイエンス、データサイエンティスト、データ可視化、不正分析、Watson Studio。
基準
- IBM Academic Initiative ポータルで利用できる自習用オンライン・コース Getting Started with Enterprise Data Science を完了します。
- コース最終評価に合格すること。