പ്രധാന ഉള്ളടക്കത്തിലേക്ക് പോകുക

ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രാക്ടീഷണേഴ്സ് കോഴ്സ്

ആമുഖം

സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡാറ്റാ മൈനിംഗ്, പ്രവചന അനലിറ്റിക്സ് തുടങ്ങിയ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് അറിവ് വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്ന സമ്പ്രദായമാണ് ഡാറ്റാ സയൻസ്.

IBM Skills Buildild for Academymia

അവലോകനം SA DA പ്രാക്ടീഷണർ

ഒരു ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീമിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന വ്യത്യസ്ത റോളുകൾ ഏറ്റെടുക്കാൻ ഈ കോഴ്സ് നിങ്ങളെ വെല്ലുവിളിക്കുന്നു, വ്യത്യസ്ത വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളമുള്ള എൻഡ്-ടു-എൻഡ് യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു.

ലക്ഷ്യങ്ങൾ

ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രാക്ടീഷണർമാർ

എല്ലാ വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളമുള്ള വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയുന്ന അതുല്യമായ ഡാറ്റാ മോഡലുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സയൻസസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ, വ്യവസായ നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ എന്നിവ പ്രയോജനപ്പെടുത്തി നൂതന ഡാറ്റാ സയൻസ് രീതികളും ഉപകരണങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുക.

പഠന ലക്ഷ്യങ്ങൾ:

  • ഇന്ന് ലോകത്ത് ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ പരിണാമവും പ്രസക്തിയും മനസ്സിലാക്കുക
  • ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ജീവിതചക്രം ഉപയോഗിച്ച് എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ഡാറ്റാ സയൻസ് വ്യവസായം ഉപയോഗിക്കുന്ന കേസുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക
  • പ്രോജക്റ്റുകളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ശാസ്ത്രീയ രീതിയും ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീമിന്റെ പ്രധാന റോളുകളും മനസിലാക്കുക
  • ജനപ്രിയ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ഡാറ്റാ സയൻസ് ചട്ടക്കൂടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സാങ്കേതിക വൈദഗ്ദ്ധ്യം നേടുക ജൂപിറ്റർ നോട്ട്ബുക്കുകളും പൈത്തണും ഉൾപ്പെടെ
  • ഡാറ്റാ സയൻസിനായി ലോ-കോഡ് ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത പ്ലാറ്റ്ഫോം ഉപയോഗിച്ച് മത്സരാധിഷ്ഠിതമായ മുൻതൂക്കം നേടുക-ഐബിഎം വാട്സൺ സ്റ്റുഡിയോ
  • മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറിംഗ്, ഡാറ്റ മോഡലിംഗ് സമ്പ്രദായങ്ങൾ മനസിലാക്കുക
  • എക്സ്പ്ലോർ ഡാറ്റാ സയൻസ് ഇൻഡസ്ട്രി കേസ് സ്റ്റഡീസ്: ഗതാഗതം, ഓട്ടോമോട്ടീവ്, ഹ്യൂമൻ റിസോഴ്സസ്, എയ്റോസ്പേസ്, ബാങ്കിംഗ്, ഹെൽത്ത് കെയർ
  • ഡിസൈൻ ചിന്ത ഉപയോഗിച്ച് ടീം വർക്ക്, ചടുലമായ വ്യവസായ സമ്പ്രദായങ്ങൾ എന്നിവ അനുഭവിക്കുക
  • യഥാർത്ഥ ലോക പരിഹാരങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നതിന് റോൾ-പ്ലേയിംഗ് ചലഞ്ച് അധിഷ്ഠിത സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഏർപ്പെടുക.
അവലോകനം SA DA പ്രാക്ടീഷണർ ഒബ്ജക്റ്റീവ് ലേഖനം

ഓർഗനൈസേഷനുകൾ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുകയും മത്സരപരമായ നേട്ടം നേടുകയും ചെയ്യുന്ന രീതിയിൽ ഡാറ്റാ സയൻസ് വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

എന്താണ് Data Science?

ഡാറ്റാ സയൻസ് ഡൊമെയ്നിൽ, പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതും ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിലൂടെ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നതും സ്റ്റാൻഡേർഡ് സമ്പ്രദായമാണ്. പലപ്പോഴും, മികച്ച ഉൾക്കാഴ്ച നേടുകയെന്ന ലക്ഷ്യത്തോടെ ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനോ അടിസ്ഥാന പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനോ ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർ ഒരു മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്നു.

ഭാവി ഫലങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് ഈ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കാനും സഹായിക്കുന്നതിന് അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന നിരവധി സാങ്കേതികവിദ്യകളുണ്ട്. വളരെ ചുരുങ്ങിയ സമയത്തിനുള്ളിൽ, ഡെസ്ക്ടോപ്പുകളിൽ നിന്ന് വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയുള്ള വലിയ സമാന്തര വെയർഹൗസുകൾ ഹോസ്റ്റുചെയ്യുന്നതിലേക്ക് ദ്രുതഗതിയിലുള്ള പുരോഗതിയുണ്ടായി; ഈ രീതിയിൽ, റിലേഷണൽ ഡാറ്റാബേസുകളിലെ ഇൻ-ഡാറ്റാബേസ് അനലിറ്റിക്സ് പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ നിന്ന് ഘടനാരഹിതമായ വലിയ ഡാറ്റാ ടൂളുകളിലേക്ക് പ്രകടമായ പരിവർത്തനമുണ്ട്.

സ്വാഭാവിക ഭാഷയിൽ എഴുതിയ വികാരവും മറ്റ് ഉപയോഗപ്രദമായ വിവരങ്ങളും പ്രവചന മോഡലുകളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഘടനാരഹിതമോ അർദ്ധ-ഘടനാപരമായതോ ആയ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള വിശകലനം കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു; ഇത് പലപ്പോഴും മോഡൽ ഗുണനിലവാരത്തിലും കൃത്യതയിലും ഗണ്യമായ മെച്ചപ്പെടുത്തലിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.

വളർന്നുവരുന്ന അനലിറ്റിക്സ് സമീപനങ്ങൾ മോഡൽ ബിൽഡിംഗിലെയും ആപ്ലിക്കേഷനിലെയും ഘട്ടങ്ങൾ യാന്ത്രികമാക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു, മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എം എൽ) സാങ്കേതികവിദ്യയെ ആധുനിക ഡാറ്റാ സയൻസിലേക്ക് ആവശ്യമായ പരിണാമമാക്കി മാറ്റുന്നു.

വിജയകരമായ എം എൽ പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് അൽഗോരിതങ്ങൾ + ഡാറ്റ + ടീം, വളരെ ശക്തമായ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ എന്നിവയുടെ സംയോജനം ആവശ്യമാണ്.

വളർന്നുവരുന്ന ആദ്യ മൂന്ന് ജോലികളിൽ ഒന്നാണ് ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ്

ഡാറ്റാ സയൻസ് ഒരു മേഖലയായി നിരവധി പതിറ്റാണ്ടുകളായി നിലവിലുണ്ടെങ്കിലും, കഴിഞ്ഞ അഞ്ച് വർഷത്തിനുള്ളിൽ ബിസിനസിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എഐ) ദ്രുതഗതിയിലുള്ള വളർച്ച ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകളുടെ ആവശ്യം സൃഷ്ടിച്ചു, ഇത് പരിശീലനം ലഭിച്ച പ്രൊഫഷണലുകളുടെ ലഭ്യതയെ മറികടക്കുന്നു. ഇന്ന്, 63% എക്സിക്യൂട്ടീവുകളും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സാങ്കേതികവിദ്യ സ്വീകരിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രധാന തടസ്സമായി കഴിവിന്റെ അഭാവം ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുന്നു. ഈ ടാലന്റ് വിടവ് അഭിലഷണീയരായ പ്രൊഫഷണലുകൾക്കുള്ള അവസരവും വിപണിയിൽ മത്സരപരമായ നേട്ടത്തിനായി പരിശ്രമിക്കുന്ന കമ്പനികൾക്ക് ഒരു വെല്ലുവിളിയുമാണ്.

ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ എമർജിംഗ് ജോബ്സ് റിപ്പോർട്ട് [2], 2020 അനുസരിച്ച്, ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് മൂന്ന് വർഷമായി 'എമർജിംഗ് ജോബ്സ്' പട്ടികയിൽ ഒന്നാമതാണ്. മുമ്പ് നിലവിലുണ്ടായിരുന്ന ജോലികളുടെ പരിണാമവും അക്കാദമിക് ഗവേഷണത്തിലെ ഡാറ്റയ്ക്ക് വർദ്ധിച്ച ഊന്നലും കാരണം എല്ലാ വ്യവസായങ്ങളിലും ഗണ്യമായി വളരുന്ന ഒരു പ്രത്യേകതയാണിത്.

ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് വിജയിക്കാൻ എന്തൊക്കെ കഴിവുകൾ ആവശ്യമാണ്?

സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്, കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമിംഗ്, ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ധ്യം എന്നിവയുടെ കവലയിൽ കാണപ്പെടുന്ന ഒരു ക്രോസ് ഡിസിപ്ലിനറി വൈദഗ്ധ്യമാണ് ഡാറ്റാ സയൻസ്. ഇത് മൂന്ന് വ്യത്യസ്തവും പരസ്പരപൂരകവുമായ മേഖലകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു:

  • സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്, ഡാറ്റ സെറ്റുകൾ മോഡൽ ചെയ്യാനും സംഗ്രഹിക്കാനും
  • കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ്, ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നതിനും അൽഗോരിതം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്നതിനും
  • ശരിയായ ചോദ്യങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഉത്തരങ്ങൾ സന്ദർഭത്തിൽ വയ്ക്കുന്നതിനും ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ധ്യം ആവശ്യമാണ്
  • പലപ്പോഴും നഷ്ടപ്പെടുന്ന മറ്റ് കഴിവുകൾ ഇവയാണ്:
    1. നേതൃത്വം
    2. ടീം വർക്ക്
    3. ആശയവിനിമയം

[1] ഫ്രാൻസെസ്കോ ബ്രെന്ന, ജോർജിയോ ഡാനെസി, ഗ്ലെൻ ഫിഞ്ച്, ബ്രയാൻ ഗോഹ്റിംഗ്, മനീഷ് ഗോയൽ. "എന്റർപ്രൈസ്-ഗ്രേഡ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിലേക്ക് മാറുന്നു: മൂല്യം സാക്ഷാത്കരിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റയും നൈപുണ്യ വിടവുകളും പരിഹരിക്കുക." IBM Institute for Business Value, സെപ്റ്റംബർ 2018. https://ibm.com/downloads/cas/QQ5KZLEL

[2] "ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ യുഎസ് എമർജിംഗ് ജോബ്സ് റിപ്പോർട്ട്", ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ, 2020. https://business.linkedin.com/content/dam/me/business/en-us/talent-solutions/emerging-jobs-report/Emerging_Jobs_Report_U.S._FINAL.pdf

കേസ് സ്റ്റഡി

വണ്ടർമാൻ തോംസൺ + ഐബിഎം: ഡാറ്റയും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും ഉപയോഗിച്ച് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉയർത്തുന്നു

മനുഷ്യ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ മികച്ച രീതിയിൽ കണ്ടെത്തുന്നതിന് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് പരസ്യ ഭീമനായ വണ്ടർമാൻ തോംസൺ ഐബിഎമ്മിൽ ഏർപ്പെട്ടു - അവരുടെ ക്ലയന്റുകൾക്ക് ആർഒഐ വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ഉൾക്കാഴ്ചകൾ. ഐബിഎം വാട്സൺ സ്റ്റുഡിയോയുടെയും ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ടൂളുകളുടെയും സഹായത്തോടെ, കമ്പനിയും അതിന്റെ ക്ലയന്റുകളും ഇപ്പോൾ കണ്ടെത്തലിലും സിദ്ധാന്ത സൃഷ്ടിയിലും കൂടുതൽ സമയം ചെലവഴിക്കുന്നു.
വണ്ടർമാൻ തോംസൺ + ഐബിഎം

സാധ്യതയുള്ള തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു ഇച്ഛാനുസൃത അൽഗോരിതം

ഐബിഎം ക്ലൗഡ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തട്ടിപ്പ്-കണ്ടെത്തൽ അൽഗോരിതത്തിലെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ച്, ഫ്രാൻസ് ആസ്ഥാനമായുള്ള ഇൻഷുറൻസ് കമ്പനിയായ ടെലെം അഷ്വറൻസിന് അഞ്ചിരട്ടി തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്താൻ കഴിഞ്ഞു. ഇത് ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിനും കൂടുതൽ വഴക്കത്തിനും സാധ്യമായ ഏത് വഞ്ചനയും മുൻകൂട്ടി തടയാനുള്ള കഴിവിനും കാരണമായി. ibm.com/case-studies/thelem-assurances-hybrid-cloud-services

ഉപകരണങ്ങൾ

ഈ കോഴ്സ് ഇനിപ്പറയുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു:

  • AutoAI
  • IBM ക്ലൗഡ്
  • IBM ഡാറ്റാ റിഫൈനറി
  • IBM Object Storage
  • IBM Watson Machine Learning
  • IBM Watson Studio
  • IBM Watson Visual Recognition
  • Jupyter Notebook
  • Matplotlib
  • നോഡ്.js
  • NumPy
  • പാണ്ടകൾ
  • PixieDust
  • പെരുമ്പാമ്പ്
  • scikit-learn
  • XGBoost

മുൻകരുതലുകൾ

ഇൻസ്ട്രക്ടർ മുൻകരുതലുകൾ

ഈ കോഴ്സ് നൽകുന്ന ഫെസിലിറ്റേറ്റർമാർ മുമ്പ് കോഴ്സ് എടുക്കുകയും പരീക്ഷ വിജയകരമായി വിജയിക്കുകയും ചെയ്തിട്ടുണ്ട്.

  • നല്ല അവതരണ വൈദഗ്ധ്യമുള്ള മികച്ച പ്രഭാഷകൻ
  • പെഡഗോഗിക്കൽ ഗ്രൂപ്പ് മാനേജുമെന്റ് കഴിവുകൾ
  • വിമർശനാത്മക ചിന്തയും ഡൊമെയ്ൻ പര്യവേക്ഷണവും പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക
  • ഡാറ്റാ സെറ്റുകളും IP പകർപ്പവകാശങ്ങളും കൈകാര്യം ചെയ്ത പരിചയം

പഠിതാവിന്റെ മുൻകരുതലുകൾ

സൈബർ സുരക്ഷയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട മേഖലകളിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ എൻട്രി ലെവൽ ജോലികൾക്ക് അപേക്ഷിക്കുന്നതിൽ സജീവ താൽപ്പര്യമുള്ള വ്യക്തികൾ.

  • സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുമായി പരിചയം
  • അടിസ്ഥാന ഐടി സാക്ഷരതാ കഴിവുകൾ*

* അടിസ്ഥാന ഐടി സാക്ഷരത - മൈക്രോസോഫ്റ്റ് വിൻഡോസ്® അല്ലെങ്കിൽ ലിനക്സ് ഉബുണ്ടു® പോലുള്ള ഗ്രാഫിക്കൽ ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റം പരിസ്ഥിതി ഉപയോക്തൃ തലത്തിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ ആവശ്യമായ കഴിവുകളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, ഒരു ആപ്ലിക്കേഷൻ ലോഞ്ച് ചെയ്യുക, വിവരങ്ങൾ പകർത്തുകയും ഒട്ടിക്കുകയും ചെയ്യുക, മെനുകൾ, വിൻഡോകൾ, മൗസ്, കീബോർഡ് പോലുള്ള പെരിഫറൽ ഉപകരണങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുക തുടങ്ങിയ അടിസ്ഥാന ഓപ്പറേറ്റിംഗ് കമാൻഡുകൾ നിർവഹിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഇന്റർനെറ്റ് ബ്രൗസറുകൾ, സെർച്ച് എഞ്ചിനുകൾ, പേജ് നാവിഗേഷൻ, ഫോമുകൾ എന്നിവ പരിചിതമായിരിക്കണം.

ഡിജിറ്റൽ ക്രെഡൻഷ്യൽ

പ്രാക്ടീഷണർ സർട്ടിഫിക്കറ്റ്

ഐബിഎം ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രാക്ടീഷണർ സർട്ടിഫിക്കറ്റ്

ഐബിഎം ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രാക്ടീഷണർ സർട്ടിഫിക്കറ്റ്

ബാഡ്ജ് കാണുക

ഈ സർട്ടിഫിക്കറ്റിനെ കുറിച്ച്

സാധുതയുള്ള ഡാറ്റാ സയൻസ് ഇൻസ്ട്രക്ടർ നയിക്കുന്ന പരിശീലനത്തിലൂടെ, ഈ ക്രെഡൻഷ്യൽ വരുമാനക്കാരൻ ഡാറ്റാ സയൻസ് അടിസ്ഥാന ആശയങ്ങളുടെയും സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെയും കഴിവുകളും ധാരണയും നേടി. ഡാറ്റാ സയൻസ് സാങ്കേതിക വിഷയങ്ങളിലും ഡിസൈൻ ചിന്തയിലും അവർ പ്രാവീണ്യവും ധാരണയും പ്രകടിപ്പിച്ചു. വിദ്യാഭ്യാസ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റാ സയൻസ് സാഹചര്യങ്ങൾക്ക് പ്രസക്തമായ ബാധകമായ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ ആശയങ്ങളും സാങ്കേതികവിദ്യയും പ്രയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവ് വരുമാനക്കാരൻ നേടിയിട്ടുണ്ട്.

കഴിവുകള്

സഹകരണം, ആശയവിനിമയം, ഡാറ്റ ശുദ്ധീകരണം, ഡാറ്റാ ശേഖരണം, ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറിംഗ്, ഡാറ്റാ ഓപ്പറേഷൻസ്, ഡാറ്റാ റിഫൈനറി, ഡാറ്റാ സയൻസ്, ഡാറ്റാ സയൻസ് ഫൗണ്ടേഷനുകൾ, ഡാറ്റാ സയൻസ് മെത്തഡോളജി, ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷൻ, ഡാറ്റാ തർക്കം, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം, ഡിസൈൻ ചിന്ത, എംപാത്തി, എക്സ്പീരിയൻസ് ഡിസൈൻ, ഐബിഎം ക്ലൗഡ്, ഐബിഎം വാട്സൺ, ഐഡിയേഷൻ, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, മാറ്റ്പ്ലോട്ട്ലിബ്, മോഡൽ വിന്യാസം, മോഡൽ വിഷ്വലൈസേഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് ധാരണ, പാണ്ടകൾ, പേഴ്സണസ്, പ്രശ്ന പരിഹാരം, സ്റ്റോറിബോർഡിംഗ്, ടീം വർക്ക്, ഉപയോഗ കേസുകൾ, ഉപയോക്തൃ കേന്ദ്രീകൃത കേസുകൾ ഡിസൈൻ, ഉപയോക്തൃ കേന്ദ്രീകൃത, ഉപയോക്തൃ അനുഭവം, ഉപയോക്തൃ ഗവേഷണം, യുഎക്സ്, വിഷ്വൽ റെക്കഗ്നിഷൻ, വാട്സൺ കണ്ടെത്തൽ, വാട്സൺ സ്റ്റുഡിയോ.

മാനദണ്ഡങ്ങൾ

  • ഐബിഎം സ്കിൽസ് അക്കാദമി പ്രോഗ്രാം നടപ്പാക്കുന്ന ഒരു ഉന്നത വിദ്യാഭ്യാസ സ്ഥാപനത്തിൽ ഒരു പരിശീലന സെഷനിൽ പങ്കെടുക്കണം.
  • ഇൻസ്ട്രക്ടറുടെ നേതൃത്വത്തിലുള്ള ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രാക്ടീഷണർമാരുടെ പരിശീലനം പൂർത്തിയാക്കിയിരിക്കണം.
  • സമ്പാദിച്ചിരിക്കണം എന്റർപ്രൈസ് ഡിസൈൻ തിങ്കിംഗ് പ്രാക്ടീഷണർ ബാഡ്ജ്.
  • ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രാക്ടീഷണേഴ്സ് പരീക്ഷ പാസാകുകയും ഗ്രൂപ്പ് വ്യായാമം തൃപ്തികരമായി പൂർത്തിയാക്കുകയും വേണം.

ഇൻസ്ട്രക്ടർ സർട്ടിഫിക്കറ്റ്

ഐബിഎം ഡാറ്റ സയൻസ് പ്രാക്ടീഷണർ സർട്ടിഫിക്കറ്റ് ഇൻസ്ട്രക്ടർ ബാഡ്ജ്

ഐബിഎം ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രാക്ടീഷണർ സർട്ടിഫിക്കറ്റ്: ഇൻസ്ട്രക്ടർ

ബാഡ്ജ് കാണുക

ഈ സർട്ടിഫിക്കറ്റിനെ കുറിച്ച്

ഐബിഎം ഇൻസ്ട്രക്ടർ നയിക്കുന്ന വർക്ക്ഷോപ്പിലൂടെ, ഈ ക്രെഡൻഷ്യൽ വരുമാനക്കാരൻ ഡാറ്റാ സയൻസ് ആശയങ്ങൾ, സാങ്കേതികവിദ്യ, ഉപയോഗ കേസുകൾ എന്നിവയിൽ വൈദഗ്ധ്യം നേടി. ഡാറ്റാ സയൻസ് ഫൗണ്ടേഷനുകൾ, ഡാറ്റ ശേഖരണം, ഡാറ്റ അണ്ടർസ്റ്റാൻഡിംഗ്, ഡാറ്റാ മോഡലിംഗ് ആൻഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, ഡിസൈൻ തിങ്കിംഗ് ഫോർ ഡാറ്റാ സയൻസ്, ഡാറ്റാ സയൻസ് ഇൻഡസ്ട്രി ഉപയോഗ കേസുകൾ എന്നിവയിൽ അവർ പ്രാവീണ്യം പ്രകടിപ്പിച്ചു. വെല്ലുവിളി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സാഹചര്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഗ്രൂപ്പ് വർക്ക് നയിക്കുന്നതിന് അധ്യാപന വൈദഗ്ധ്യങ്ങൾ പ്രയോഗിച്ചുകൊണ്ട് ഡാറ്റാ സയൻസ് കോഴ്സ് പഠിപ്പിക്കാനുള്ള കഴിവ് വരുമാനക്കാരൻ പ്രകടമാക്കുന്നു.

കഴിവുകള്

അഡ്വൈസർ, കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ, ഡാറ്റ ക്ലെൻസിംഗ്, ഡാറ്റാ ശേഖരണം, ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറിംഗ്, ഡാറ്റാ ഓപ്പറേഷൻസ്, ഡാറ്റാ റിഫൈനറി, ഡാറ്റാ സയൻസ്, ഡാറ്റാ സയൻസ് ഫൗണ്ടേഷനുകൾ, ഡാറ്റാ സയൻസ് മെത്തഡോളജി, ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷൻ, ഡാറ്റാ തർക്കം, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം, ഡിസൈൻ ചിന്ത, എംപാത്തി, എക്സ്പീരിയൻസ് ഡിസൈൻ, ഐബിഎം ക്ലൗഡ്, ഐബിഎം വാട്സൺ, ഐഡിയേഷൻ, ലക്ചറർ, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, മാറ്റ്പ്ലോട്ട്ലിബ്, മോഡൽ വിന്യാസം, മോഡൽ വിഷ്വലൈസേഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് ധാരണ, പാണ്ടകൾ, വ്യക്തികൾ, പ്രശ്ന പരിഹാരം, സ്റ്റോറിബോർഡിംഗ്, ടീം വർക്ക്, ട്രെയിനർ, യൂസ് കേസുകൾ, ഉപയോക്തൃ കേന്ദ്രീകൃത രൂപകൽപ്പന, ഉപയോക്തൃ കേന്ദ്രീകൃത, ഉപയോക്തൃ അനുഭവം, ഉപയോക്തൃ ഗവേഷണം, യുഎക്സ്, വിഷ്വൽ റെക്കഗ്നിഷൻ, വാട്സൺ കണ്ടെത്തൽ, വാട്സൺ സ്റ്റുഡിയോ.

മാനദണ്ഡങ്ങൾ

  • ഐബിഎം സ്കിൽസ് അക്കാദമി പ്രോഗ്രാം ഉള്ളതോ നടപ്പിലാക്കുന്നതോ ആയ ഒരു ഉന്നത വിദ്യാഭ്യാസ സ്ഥാപനത്തിൽ നിന്നുള്ള നിയുക്ത ഇൻസ്ട്രക്ടറായിരിക്കണം.
  • ഐബിഎം ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രാക്ടീഷണർമാർ - ഇൻസ്ട്രക്ടർമാരുടെ വർക്ക് ഷോപ്പ് പൂർത്തിയാക്കിയിരിക്കണം.
  • സമ്പാദിച്ചിരിക്കണം എന്റർപ്രൈസ് ഡിസൈൻ തിങ്കിംഗ് പ്രാക്ടീഷണർ ബാഡ്ജ്.
  • ഐബിഎം സ്കിൽസ് അക്കാദമി അധ്യാപന മൂല്യനിർണ്ണയ പ്രക്രിയയുടെ ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റണം.