Начало работы с корпоративной наукой о данных
Введение
Будь то борьба с мошенничеством, выявление рака или предсказание урагана, вам нужны данные и искусственный интеллект. Присоединяйтесь к новой волне профессионалов, знающих толк в данных, и получите доступ к миллионам вакансий, доступных на рынке.
IBM SkillsBuild для академических кругов
Самостоятельный курс
Познакомиться с основами роли Data science и использованием технологии применительно к корпоративным проектам.
Ищете работу?
Получив новый набор навыков анализа данных, дополнив их технологиями искусственного интеллекта, работающими на основе низкоуровневого кода, и знаниями об отрасли, вы сможете присоединиться к команде специалистов по науке о данных, став частью новой породы профессионалов, знающих толк в данных и имеющих доступ к миллионам вакансий, доступных на рынке.
Ищете лучшую работу?
Если у вас уже есть работа и некоторый опыт работы с аналитикой данных, используйте этот курс для выбора специализации и продвижения по карьерной лестнице.
Цели
Играйте различные роли в команде специалистов по науке о данных, решайте реальные задачи в рамках предприятия и используйте технологии, основанные на искусственном интеллекте.
Область применения
- Роли команды специалистов по науке о данных
- Инструменты анализа данных
- Реальные примеры использования
Результаты обучения:
- Понимание значимости проектов Data science в поддержке цифровой трансформации бизнеса в различных отраслях промышленности
- Приобретение междисциплинарных навыков Data science на стыке статистики, компьютерного программирования и знаний о предметной области.
- Познакомьтесь со следующими ролями в команде Data Science: Data scientist, Data Engineer, Data analyst и AI developer
- Доступ к облачным платформам для совместной работы в области Data science, включая IBM Watson Studio и Data Refinery
- Опыт ввода и манипулирования данными с использованием набора данных CSV.
Опыт прохождения курса
Об этом курсе
Данный курс состоит из двух практических уровней. Каждый уровень охватывает более сложные темы и основывается на концепциях, практике и навыках, рассмотренных в предыдущих уровнях.
Уровень 1 - команды специалистов по науке о данных
Определение областей науки о данных и их согласование с ролями и технологиями проектной команды.
- 1. Ландшафт науки о данных
- 2. Наука о данных в облаке
Уровень 2 - Инструменты науки о данных
Изучение преимуществ использования облачных технологий для расширения возможностей проектных команд Data science.
- 1. Визуализации Watson Studio для переработки данных (интерактивный пример)
Пререквизиты
Навыки, которыми вы должны обладать, прежде чем присоединиться к этому курсу.
- Базовые навыки ИТ-грамотности*
*Базовая ИТ-грамотность - навыки, необходимые для работы на уровне пользователя в среде графических операционных систем, таких как Microsoft Windows® или Linux Ubuntu®, выполнения основных команд, таких как запуск приложений, копирование и вставка информации, использование меню, окон и периферийных устройств, таких как мышь и клавиатура. Кроме того, пользователи должны быть знакомы с интернет-браузерами, поисковыми системами, навигацией по страницам и формами.
Цифровое удостоверение
Промежуточный
Начало работы с корпоративной Data Science
Видеть значокОб этом бейдже
Обладатель этого значка выполнил все учебные мероприятия, включенные в данный онлайн-курс, в том числе практический опыт, концепции, методы и инструменты, связанные с ролями Data Science и использованием технологий в корпоративных проектах. Человек продемонстрировал знание и понимание основ Data Science, включая роли команды Data science, инструменты анализа данных и реальные примеры применения метода Data science.
Навыки
Data analyst, Data Engineer, Data exploration, Data refinery, Data Science, Data scientist, Data visualization, Fraud analytics, Watson Studio.
Критерии
- Пройдите самостоятельный онлайн-курс Getting Started with Enterprise Data Science, который доступен на портале IBM Academic Initiative.
- Пройти итоговую аттестацию по курсу.