이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

17%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

20%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
초급 단계

Anyone can complete this course in a self-paced manner without any prior programming or Data Science experience. 

완료하는 데 약 20시간 필요
영어

배울 내용

  • Describe the Data Scientist’s tool kit which includes: Libraries & Packages, Data sets, Machine learning models, and Big Data tools 

  • Utilize languages commonly used by data scientists like Python, R, and SQL 

  • Demonstrate working knowledge of tools such as Jupyter notebooks and RStudio and utilize their various features  

  • Create and manage source code for data science using Git repositories and GitHub. 

귀하가 습득할 기술

  • Data Science
  • Github
  • Python Programming
  • Jupyter notebooks
  • Rstudio

학습자 경력 결과

17%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

20%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
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완료하는 데 약 20시간 필요
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제공자:

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IBM 기술 네트워크

학사 학위 취득 시작

이 강좌은(는) IBM 기술 네트워크의 100% 온라인 Bachelor of Science in Computer Science 중 일부입니다. 전체 프로그램을 수료하면 귀하의 강좌가 학위 취득에 반영됩니다.

강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up85%(48,738개의 평가)
1
1
완료하는 데 3시간 필요

Data Scientist's Toolkit

완료하는 데 3시간 필요
17개 동영상 (총 84분)
2
2
완료하는 데 10시간 필요

Open Source Tools

완료하는 데 10시간 필요
12개 동영상 (총 54분)
3
3
완료하는 데 5시간 필요

IBM Tools for Data Science 

완료하는 데 5시간 필요
15개 동영상 (총 72분)
4
4
완료하는 데 2시간 필요

Final Assignment: Create and Share Your Jupyter Notebook

완료하는 데 2시간 필요
1 개의 읽기 자료

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