이 전문 분야 정보

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This action-packed Specialization is for data science enthusiasts who want to acquire practical skills for real world data problems. If you’re interested in pursuing a career in data science, and already have foundational skills or have completed the Introduction to Data Science Specialization, this program is for you! This 4-course Specialization will give you the tools you need to analyze data and make data driven business decisions leveraging computer science and statistical analysis. You will learn Python–no prior programming knowledge necessary–and discover methods of data analysis and data visualization. You’ll utilize tools used by real data scientists like Numpy and Pandas, practice predictive modeling and model selection, and learn how to tell a compelling story with data to drive decision making. Through guided lectures, labs, and projects in the IBM Cloud, you’ll get hands-on experience tackling interesting data problems from start to finish. Take this Specialization to solidify your Python and data science skills before diving deeper into big data, AI, and deep learning. In addition to earning a Specialization completion certificate from Coursera, you’ll also receive a digital badge from IBM recognizing you as a specialist in applied data science. This Specialization can also be applied toward the IBM Data Science Professional Certificate.
학습자 경력 결과
45%
이 특화 과정을(를) 수료한 후 새로운 경력을 시작함
11%
급여 인상 또는 승진하기
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
초급 단계
완료하는 데 약 5개월 필요
매주 5시간 권장
영어
자막: 영어, 한국어, 베트남어, 독일어, 아랍어, 터키어...
학습자 경력 결과
45%
이 특화 과정을(를) 수료한 후 새로운 경력을 시작함
11%
급여 인상 또는 승진하기
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
초급 단계
완료하는 데 약 5개월 필요
매주 5시간 권장
영어
자막: 영어, 한국어, 베트남어, 독일어, 아랍어, 터키어...

이 전문 분야에는 4개의 강좌가 있습니다.

강좌1

강좌 1

Python for Data Science and AI

4.6
별점
18,058개의 평가
2,791개의 리뷰
강좌2

강좌 2

Python을 사용한 데이터 분석

4.7
별점
11,678개의 평가
1,680개의 리뷰
강좌3

강좌 3

Data Visualization with Python

4.6
별점
7,998개의 평가
1,083개의 리뷰
강좌4

강좌 4

Applied Data Science Capstone

4.7
별점
4,518개의 평가
532개의 리뷰

제공자:

IBM 로고

IBM

자주 묻는 질문

  • If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

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  • 네! 시작하려면 관심 있는 강좌 카드를 클릭하여 등록합니다. 강좌를 등록하고 완료하면 공유할 수 있는 인증서를 얻거나 강좌를 청강하여 강좌 자료를 무료로 볼 수 있습니다. 전문 분야 과정에 있는 강좌에 등록하면, 전체 전문 분야에 등록하게 됩니다. 학습자 대시보드에서 진행 사항을 추적할 수 있습니다.

  • 예, Coursera에서는 수업료를 낼 수 없는 학습자를 위해 재정 지원을 제공합니다. 왼쪽에 있는 등록 버튼 아래 재정 지원 링크를 클릭하면 지원할 수 있습니다. 신청서를 작성하라는 메시지가 표시되며 승인되면 알림을 받습니다. 성취 프로젝트를 포함하여 전문 분야의 각 강좌에서 이 단계를 완료해야 합니다. 자세히 알아보기.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있으며 강좌를 완료하면 인증서가 발급됩니다. 강좌 내용을 읽고 보기만 원한다면 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다. 수업료를 지급하기 어려운 경우, 재정 지원을 신청할 수 있습니다.

  • 이 강좌는 100% 온라인으로 진행되므로 강의실에 직접 참석할 필요가 없습니다. 웹 또는 모바일 장치를 통해 언제 어디서든 강의, 읽기 자료, 과제에 접근할 수 있습니다.

  • D​ata science is the process of collecting, storing, and analyzing data. Data scientists use data to tell compelling stories to inform business decisions. Learn more about what data science is and what data scientists do in the IBM Course, "What is Data Science?"

  • An understanding of data science and the ability to make data driven decisions is useful in any career, but some careers specifically require a data science background. Some examples of careers in data science include: 

    -​ Business Intelligence Analyst

    -​ Data Analyst

    -​ Data Architect

    -​ Data Engineer

    -​ Data Scientist

    -​ Machine Learning Engineer

    -​ Marketing Analyst

    -​ Operations Analyst

    -​ Quantitative Analyst

  • The Specialization consists of 4 courses. The recommended time to complete each course is 3-4 weeks. If you follow recommended timelines, it would take 3 to 4 months to complete the entire Specialization.

  • No prior experience in data science or programming is required. However it is recommended that you have some foundational knowledge about data science, which can be developed by taking the the IBM Introduction to Data Science Specialization.

  • It is strongly recommended that you take the Python for Data Science course first. Then you can take either the Visualization or the Data Science course - whichever you prefer – and end with the Capstone course.

  • No, there is no university credit associated with completing this Specialization.

  • You will be able to exercise practical Python skills, and apply them to interesting data visualization and data analysis problems.

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