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 6시간 권장
영어
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 6시간 권장
영어

이 전문 분야에는 4개의 강좌가 있습니다.

강좌1

강좌 1

Python for Data Science and AI

4.6
별점
18,996개의 평가
2,963개의 리뷰
강좌2

강좌 2

Python을 사용한 데이터 분석

4.7
별점
12,263개의 평가
1,773개의 리뷰
강좌3

강좌 3

Data Visualization with Python

4.5
별점
8,381개의 평가
1,159개의 리뷰
강좌4

강좌 4

Applied Data Science Capstone

4.7
별점
4,829개의 평가
597개의 리뷰

제공자:

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IBM

자주 묻는 질문

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