Rozpoczęcie pracy z nauką o danych w przedsiębiorstwie
Wstęp
Niezależnie od tego, czy chodzi o walkę z oszustwami, wykrywanie raka czy przewidywanie huraganu, potrzebujesz danych i sztucznej inteligencji. Dołącz do nowej fali profesjonalistów znających się na danych, mając dostęp do milionów ofert pracy dostępnych na rynku.
IBM SkillsBuild dla środowisk akademickich
Kurs samodzielny
Zapoznanie się z podstawami ról Data Science i wykorzystaniem technologii w projektach korporacyjnych.
Poszukujący pracy
Zdobądź nowy zestaw umiejętności w zakresie analizy danych, uzupełnij je o niskokodowe technologie oparte na sztucznej inteligencji i swoją wiedzę branżową, aby dołączyć do zespołu zajmującego się nauką o danych, jako część nowej rasy profesjonalistów znających się na danych z dostępem do milionów ofert pracy dostępnych na rynku.
Szukasz lepszej pracy?
Jeśli masz już pracę i pewne doświadczenie w analityce danych, skorzystaj z tego kursu, aby wybrać specjalizację i rozwijać swoją karierę.
Cele
Odgrywaj różne role w zespole data science, rozwiązuj prawdziwe wyzwania w przedsiębiorstwie i wykorzystuj technologie oparte na sztucznej inteligencji.
Zakres
- Role w zespole Data Science
- Narzędzia do analizy danych
- Przypadki użycia w świecie rzeczywistym
Efekty kształcenia:
- Rozumienie znaczenia projektów Data science we wspieraniu cyfrowej transformacji biznesu w wielu branżach
- Zdobądź interdyscyplinarny zestaw umiejętności Data Science na przecięciu statystyki, programowania komputerowego i wiedzy o domenie
- Zapoznaj się z następującymi rolami zespołu Data Science: Data scientist, Data Engineer, Data analyst oraz AI developer
- Dostęp do platform współpracy Data Science w chmurze, w tym IBM Watson Studio i Data Refinery
- Doświadczenie w pobieraniu danych i manipulowaniu nimi przy użyciu zbioru danych CSV.
Doświadczenie kursu
O tym kursie
Ten kurs jest podzielony na dwa poziomy ćwiczeń. Każdy poziom obejmuje bardziej zaawansowane tematy i opiera się na koncepcjach, praktyce i umiejętnościach omówionych na poprzednich poziomach praktyki.
Poziom 1 - zespoły Data Science
Zdefiniowanie domen nauki o danych i ich dostosowanie do ról i technologii zespołu projektowego.
- 1. Krajobraz nauki o danych
- 2. Nauka o danych w chmurze
Poziom 2 - Narzędzia data science
Badanie korzyści płynących z wykorzystania technologii chmurowych do wzmocnienia zespołów projektowych Data Science.
- 1. Wizualizacje rafinerii danych Watson Studio (interaktywne studium przypadku)
Wymagania wstępne
Umiejętności, które będziesz musiał posiadać przed przystąpieniem do tej oferty kursów.
- Podstawowe umiejętności informatyczne*
*Podstawowe umiejętności informatyczne - odnoszą się do umiejętności wymaganych do obsługi na poziomie użytkownika graficznego środowiska systemu operacyjnego, takiego jak Microsoft Windows® lub Linux Ubuntu®, wykonywania podstawowych poleceń operacyjnych, takich jak uruchamianie aplikacji, kopiowanie i wklejanie informacji, korzystanie z menu, okien i urządzeń peryferyjnych, takich jak mysz i klawiatura. Ponadto użytkownicy powinni być zaznajomieni z przeglądarkami internetowymi, wyszukiwarkami, nawigacją po stronach i formularzami.
Legitymacja cyfrowa
Pośrednik
Rozpoczęcie nauki o danych w przedsiębiorstwie
Zobacz odznakęO tej odznace
Zdobywca odznaki ukończył wszystkie działania edukacyjne zawarte w tym doświadczeniu edukacyjnym online, w tym praktyczne doświadczenie, koncepcje, metody i narzędzia związane z rolami Data Science i ich wykorzystaniem technologii stosowanej w projektach korporacyjnych. Osoba ta wykazała się wiedzą i zrozumieniem podstaw Data Science, w tym ról zespołu Data Science, narzędzi analizy danych i rzeczywistych przypadków użycia metody Data Science.
Umiejętności
Analityk danych, Inżynier danych, Eksploracja danych, Rafinacja danych, Data Science, Data scientist, Wizualizacja danych, Fraud analytics, Watson Studio.
Kryteria
- Ukończyć samodzielny kurs online Getting Started with Enterprise Data Science, który jest udostępniany w portalu IBM Academic Initiative.
- Zaliczenie końcowej oceny kursu.