Початок роботи з наукою про корпоративні дані
Введення
Для боротьби з шахрайством, виявлення раку чи прогнозування ураганів вам потрібні дані та штучний інтелект. Приєднуйтесь до нової хвилі підкованих у сфері даних професіоналів з доступом до мільйонів вакансій на ринку.
IBM SkillsBuild для академічних кіл
Самостійний курс
Ознайомлення з основами ролей Data science та застосуванням технології в корпоративних проектах.
Шукаєте роботу?
Отримайте нові навички аналізу даних, доповніть їх технологіями на основі штучного інтелекту та знаннями про галузь, щоб приєднатися до команди, яка займається наукою про дані, і стати частиною нової генерації професіоналів, які мають доступ до мільйонів вакансій на ринку.
Шукаєте кращу роботу?
Якщо ви вже маєте роботу та певний досвід роботи з аналітикою даних, скористайтеся цим курсом, щоб обрати спеціалізацію та просунутися по кар'єрних сходах.
Цілей
Виконуйте різні ролі в команді data science, вирішуйте реальні завдання в межах підприємства та використовуйте технології на основі штучного інтелекту.
Масштаб
- Ролі команди з науки про дані
- Інструменти аналізу даних
- Реальні варіанти використання
Результати навчання:
- Зрозумійте актуальність проектів Data Science для підтримки цифрової трансформації бізнесу в різних галузях
- Отримайте міждисциплінарний набір навичок науки про дані, знайдений на перетині статистики, комп'ютерного програмування та досвіду в галузі
- Ознайомтеся з наступними ролями команди Data Science: Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst і AI-розробник
- Доступ до платформ для співпраці в галузі науки про дані в хмарі, включаючи IBM Watson Studio і Data Refinery
- Досвід прийому та маніпулювання даними за допомогою набору даних CSV.
Досвід курсу
Про цей курс
Цей курс складається з двох практичних рівнів. Кожен рівень охоплює більш складні теми і ґрунтується на концепціях, практиці та навичках, що розглядалися на попередніх рівнях.
Рівень 1 — Команди з науки про дані
Визначення доменів науки про дані та їх узгодження з ролями та технологіями проектної команди.
- 1. Ландшафт науки про дані
- 2. Наука про дані в хмарі
Рівень 2 — Інструменти науки про дані
Вивчення переваг використання хмарних технологій для розширення можливостей проектних команд Data Science.
- 1. Візуалізація даних Watson Studio (інтерактивне тематичне дослідження)
Передумови
Навички, які вам потрібно буде мати, перш ніж приєднатися до цієї пропозиції курсу.
- Базові навички ІТ-грамотності*
*Базова ІТ-грамотність - стосується навичок, необхідних для роботи на рівні користувача в середовищі графічної операційної системи, такої як Microsoft Windows® або Linux Ubuntu®, виконання основних операційних команд, таких як запуск програми, копіювання та вставка інформації, використання меню, вікон та периферійних пристроїв, таких як миша та клавіатура. Крім того, користувачі повинні бути знайомі з інтернет-браузерами, пошуковими системами, навігацією по сторінках та формами.
Цифрові облікові дані
Проміжні
Початок роботи з корпоративною наукою про дані
Переглянути бейджПро цей значок
Цей учасник завершив усі навчальні заходи, включені до цього онлайн курсу, включаючи практичний досвід, концепції, методи та інструменти, пов'язані з ролями Data Science та використанням технологій, що застосовуються в корпоративних проєктах. Учасник продемонстрував знання та розуміння основ Data Science, включаючи ролі в команді Data Science, інструменти аналізу даних та реальні приклади застосування методу Data Science.
Навички
Аналітик даних, Інженер даних, Дослідження даних, Переробка даних, Наука про дані, Науковець даних, Візуалізація даних, Аналітика шахрайства, Watson Studio.
Критерії
- Пройдіть самостійний онлайн-курс «Початок роботи з корпоративною наукою про дані», який доступний на порталі IBM Academic Initiative.
- Пройти підсумкову оцінку курсу.