Ana içeriğe atla
SkillsBuild

Uygulamada kurumsal veri bilimi

Giriş

İster dolandırıcılıkla mücadele edin, ister kanseri tespit edin veya bir kasırgayı tahmin edin, veriye ve yapay zekaya ihtiyacınız var. Piyasada mevcut milyonlarca işe erişerek veri meraklısı profesyonellerden oluşan yeni bir dalgaya katılın.

Akademi için IBM SkillsBuild
Kendi hızınızda kurs

Daha fazla bilgi edinin
Veri bilimi E-öğrenme Kurumsal Uygulamada veri bilimi

Bu, gerçek hayattaki kurumsal iş problemlerini ele almak için öğrenciyi Veri bilimi metodolojisine maruz bırakan bir anket kursudur.

İş mi arıyorsunuz?

Yeni bir dizi veri analizi becerisi kazanın, bunları düşük kodlu yapay zeka destekli teknolojilerle ve sektör bilginizle tamamlayın ve piyasadaki milyonlarca işe erişimi olan veri meraklısı profesyonellerden oluşan yeni bir türün parçası olarak bir veri bilimi ekibine katılma yolunda ilerleyin.

Daha iyi bir iş mi arıyorsunuz?

Halihazırda bir işiniz ve hatta veri analitiği konusunda biraz deneyiminiz varsa, bu kursu bir uzmanlık seçmek ve kariyerinizi ilerletmek için kullanın.

Hedefler

Bir Veri Bilimi ekibinde farklı roller oynayın, kurum içindeki gerçek zorlukları çözün ve yapay zeka destekli teknolojilerden yararlanın.

Kapsam

  • Veri bilimi ekip rolleri
  • Veri bilimi yöntemi
  • Veri analiz araçları
  • Gerçek dünya kullanım örnekleri

Öğrenme çıktıları:

  • Farklı roller, süreçler ve araçlar da dahil olmak üzere bir Veri bilimi ekibinin yapısını ve işleyişini anlamak
  • Verilerdeki yapıyı bulmak ve tahminler yapmak için gerekli temel istatistik kavramları ve yöntemleri
  • Veri bilimi metodolojisini öğrenerek içselleştirin: (a) Bir iş problemini tanımlama; (b) Bir hipotez formüle etme; (c) Analitik döngüsünde metodolojilerin kullanımını gösterme; (d) Uygulama için plan yapma
  • Gerekli verileri belirleyip toplayarak ve verileri manipüle ederek, dönüştürerek ve temizleyerek kullanılabilir veri setleri oluşturmak; eksik değerler, aykırı değerler, dengesiz veriler ve veri normalizasyonu gibi veri anormallikleriyle başa çıkma becerisini göstermek
  • IBM Watson Studio, Data Refinery Spark, Jupyter Notebooks ve Python kütüphaneleri ile uygulamalı deneyim
  • İstatistiksel analizleri görselleştirin, kalıpları belirleyin ve iş odaklı karar verme için bulguları yönetici sponsorlara etkili bir şekilde iletin.

Kurs deneyimi

Bu kurs hakkında

Bu kurs üç uygulama seviyesine ayrılmıştır. Her seviye daha ileri konuları kapsamakta ve önceki uygulama seviyelerinde ele alınan kavram, uygulama ve becerilerin üzerine inşa edilmektedir.

Seviye 1 - Veri bilimi yöntemi

Etkili bir veri bilimi ekibi oluşturmak için gereken insanları, süreçleri ve araçları keşfedin.

  1. 1. Veri bilimi ortamı
  2. 2. Bulut üzerinde veri bilimi
  3. 3. Veri bilimi metodolojisi

Seviye 2 - Veri düzenleme

Kalıpları belirlemek ve içgörüleri çıkarmak için veri manipülasyon teknikleri uygulayın.

  1. 1. Verileri keşfedin ve hazırlayın
  2. 2. Sigorta hasar verilerini keşfedin (interaktif vaka çalışması)
  3. 3. Verileri temsil etme ve dönüştürme
  4. 4. Talep dolandırıcılığındaki kalıpları keşfedin (interaktif vaka çalışması)

Seviye 3 - Karar desteği

İş etki analizi ve desteği sağlamak için görselleştirme tekniklerinden yararlanın.

  1. 1. Veri görselleştirme ve sunumu
  2. 2. Suistimal teşhis analizi (interaktif vaka çalışması)

Ön Koşullar

Bu kurs teklifine katılmadan önce sahip olmanız gereken beceriler:

Veri Bilimi Uygulayıcısı serisinden Kurumsal Veri bilimine başlangıç kursunu tamamlayın.

Alternatif olarak, aşağıdaki konular hakkında önceden bilgi sahibi olmanız gerekecektir:

  • Veri bilimi projelerinin birçok sektörde işletmelerin dijital dönüşümünü desteklemedeki önemi
  • İstatistik, bilgisayar programlama ve alan uzmanlığının kesiştiği noktada bulunan veri bilimi disiplinler arası beceri seti
  • Bir Veri Bilimi ekibinin rolleri: Veri bilimci, Veri Mühendisi, Veri analisti ve Yapay zeka geliştiricisi
  • IBM Watson Studio ve Data Refinery dahil olmak üzere bulutta veri bilimi işbirliği platformları
  • CSV veri kümesi kullanarak veri alımı ve manipülasyonu.

Dijital kimlik bilgisi

Orta seviye

Uygulamada Kurumsal Veri Bilimi Rozeti

Uygulamada Kurumsal Veri Bilimi

Rozeti görün

Bu rozet hakkında

Bu rozet sahibi, veri bilimi metodolojisiyle ilgili uygulamalı laboratuvarlar, kavramlar, yöntemler ve araçlar dahil olmak üzere bu çevrimiçi öğrenme deneyiminde yer alan tüm öğrenme etkinliklerini tamamlamıştır. Gerçek dünya senaryolarına katılarak ve bir veri bilimi ekibi tarafından kullanılan süreçleri/araçları canlandırarak Veri bilimi metodolojisine ilişkin beceri ve anlayışlarını gösterirler; öğrenme örneği: En son dolandırıcılık analitiği yaklaşımları ve teknolojilerinden yararlanan bir sigorta sektörü senaryosu.

Beceriler

Veri analisti, Veri Mühendisi, Veri Rafinerisi, Veri bilimi, Veri görselleştirme, Veri düzenleme, Sigorta dolandırıcılığı, Jupyter Notebooks, PixieDust, Python kütüphaneleri, Watson Studio.

Kriterler

  • IBM Skills Academy programını uygulayan bir yükseköğretim kurumunda bir eğitim oturumuna katılmalıdır.
  • Kendi kendine ilerleyen çevrimiçi kurs etkinliklerini ve kapsanan konuların anlaşıldığını doğrulayan bilgi kontrollerini tamamlamış olmalıdır.