이 전문 분야 정보
최근 조회 18,552

100% 온라인 강좌

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 일정

유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.

초급 단계

완료하는 데 약 2개월 필요

매주 12시간 권장

영어

자막: 영어, 한국어, 독일어, 터키어, 아랍어

귀하가 습득할 기술

Data AnalysisPython ProgrammingData Visualization (DataViz)Matplotlib

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유동적 일정

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영어

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Specialization을(를) 수강하는 학습자

  • Data Analysts
  • Data Scientists
  • Business Analysts
  • Risk Managers
  • Process Analysts

전문분야 이용 방법

강좌 수강

Coursera 전문 분야는 기술을 완벽하게 습득하는 데 도움이 되는 일련의 강좌입니다. 시작하려면 전문 분야에 직접 등록하거나 강좌를 둘러보고 원하는 강좌를 선택하세요. 하나의 전문 분야에 속하는 강좌에 등록하면 해당 전문 분야 전체에 자동으로 등록됩니다. 단 하나의 강좌만 수료해도 됩니다. — 학습을 일시 중지하거나 언제든 구독을 종료할 수 있습니다. 학습자 대시보드를 방문하여 강좌 등록 상태와 진도를 추적해 보세요.

실습 프로젝트

모든 전문 분야에는 실습 프로젝트가 포함되어 있습니다. 전문 분야를 완료하고 수료증을 받으려면 프로젝트를 성공적으로 마쳐야 합니다. 전문 분야에 별도의 실습 프로젝트 강좌가 포함되어 있는 경우 각 강좌를 완료해야 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

수료증 취득

모든 강좌를 마치고 실습 프로젝트를 완료하면 취업할 때나 전문가 네트워크에 진입할 때 제시할 수 있는 수료증을 취득할 수 있습니다.

how it works

이 전문 분야에는 4개의 강좌가 있습니다.

강좌1

Python for Data Science and AI

4.6
8,496개의 평가
1,153개의 리뷰
강좌2

Python을 사용한 데이터 분석

4.6
5,715개의 평가
712개의 리뷰
강좌3

Data Visualization with Python

4.6
4,101개의 평가
451개의 리뷰
강좌4

Applied Data Science Capstone

4.7
2,000개의 평가
184개의 리뷰

강사

Avatar

Joseph Santarcangelo

Ph.D., Data Scientist at IBM
IBM Developer Skills Network
Avatar

Alex Aklson

Ph.D., Data Scientist
IBM Developer Skills Network

IBM 정보

IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame....

자주 묻는 질문

  • 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.

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

  • The specialization consists of 4 courses. Suggested 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 Introduction to Applied Data Science specialization by IBM.

  • 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 Captsone course.

  • No

  • You will be able to learn practical Python skills, and apply them to interesting Data Visualization and Data Analysis problems.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.