In order to be successful in Data Science, you need to be skilled with using tools that Data Science professionals employ as part of their jobs. This course teaches you about the popular tools in Data Science and how to use them.
IBM 기술 네트워크이 강좌에 대하여
최근 조회 923,092회
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
직원에게 수요가 높은 기술을 교육하면 회사가 이점을 얻을 수 있습니까?
비즈니스를 위한 Coursera 경험해 보기배울 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
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초급 단계
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비즈니스를 위한 Coursera 경험해 보기
제공자:
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
완료하는 데 3시간 필요
Data Scientist's Toolkit
완료하는 데 3시간 필요
17개 동영상 (총 84분)
완료하는 데 10시간 필요
Open Source Tools
완료하는 데 10시간 필요
12개 동영상 (총 54분)
완료하는 데 5시간 필요
IBM Tools for Data Science
완료하는 데 5시간 필요
15개 동영상 (총 72분)
완료하는 데 2시간 필요
Final Assignment: Create and Share Your Jupyter Notebook
완료하는 데 2시간 필요
1 개의 읽기 자료
검토
- 5 stars66.89%
- 4 stars22.22%
- 3 stars6.73%
- 2 stars2.18%
- 1 star1.94%
TOOLS FOR DATA SCIENCE의 최상위 리뷰
LD 제공2021년 4월 25일
Great course, I would really encourage everyone to go through, however videos about Jupyter Notebook or other tools were so fast I wasn't able to remember all the information. Anyway great course.
YK 제공2020년 3월 24일
There was a problem with the connection to R lab, never fixed. Also, some tutorials are outdated. These are the negative parts and why I give four stars. Other than that I like the course so far.
GC 제공2020년 4월 12일
It serves perfecty its aim that is giving a first glance of the open course tools for data science. Of course each tool is briefly touched and it hands over the student the duty to deepen each tool.
MM 제공2022년 8월 16일
The course contents are verry good and well structured except that Watson Studio tools and services options need to be explaind more, specially those used in the lab steps or explained in the videos.
자주 묻는 질문
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