이 전문 분야 정보

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Interested in learning more about data science, but don’t know where to start? This 4-course Specialization from IBM will provide you with the key foundational skills any data scientist needs to prepare you for a career in data science or further advanced learning in the field. This Specialization will introduce you to what data science is and what data scientists do. You’ll discover the applicability of data science across fields, and learn how data analysis can help you make data driven decisions. You’ll find that you can kickstart your career path in the field without prior knowledge of computer science or programming languages: this Specialization will give you the foundation you need for more advanced learning to support your career goals. You’ll grasp concepts like big data, statistical analysis, and relational databases, and gain familiarity with various open source tools and data science programs used by data scientists, like Jupyter Notebooks, RStudio, GitHub, and SQL. You'll complete hands-on labs and projects to learn the methodology involved in tackling data science problems and apply your newly acquired skills and knowledge to real world data sets. 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 data science foundations. This Specialization can also be applied toward the IBM Data Science Professional Certificate.
학습자 경력 결과
46%
이 특화 과정을(를) 수료한 후 새로운 경력을 시작함
19%
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 4개월 필요
매주 4시간 권장
영어
자막: 영어, 러시아어, 한국어, 페르시아어, 아랍어
학습자 경력 결과
46%
이 특화 과정을(를) 수료한 후 새로운 경력을 시작함
19%
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 4개월 필요
매주 4시간 권장
영어
자막: 영어, 러시아어, 한국어, 페르시아어, 아랍어

이 전문 분야에는 4개의 강좌가 있습니다.

강좌1

강좌 1

데이터 과학이란 무엇인가요?

4.7
별점
38,286개의 평가
7,100개의 리뷰
강좌2

강좌 2

Tools for Data Science

4.5
별점
18,826개의 평가
2,777개의 리뷰
강좌3

강좌 3

Data Science Methodology

4.6
별점
14,458개의 평가
1,662개의 리뷰
강좌4

강좌 4

Databases and SQL for Data Science

4.7
별점
11,650개의 평가
1,283개의 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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  • 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. 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.

  • This Specialization is intended for learners wanting to build foundational skills in data science. No prior background in data science or programming is required.

  • In order to get the most out of this Specialization, it is recommended to take the courses in the order they are listed.

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

  • In this Specialization, learners will develop foundational data science skills to prepare them for a career or further learning that involves more advanced topics in data science.

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