Überprüfung des IBM Data Science Professional-Zertifikats auf Coursera

Das IBM Data Science Professional Certificate auf Coursera ist einer von vielen Meilensteinen auf Ihrem Weg zum Data Scientist. Dieses Zertifikatsprogramm besteht aus neun Kursen, die Studenten von den Grundlagen der Datenwissenschaft zur Entwicklung ihres eigenen benutzerdefinierten Abschlussprojekts führen. Es ist ein bekanntes, gut ausgearbeitetes Online-Bildungsprogramm, das es schon lange gibt, mit 234,952 Teilnehmern, als dieser Artikel geschrieben wurde. Das Zertifizierung ist ein ausgezeichneter Ausgangspunkt, wenn Sie sich beruflich verändern und in der Datenwissenschaft arbeiten möchten.

Ich würde es jedem empfehlen, egal ob Anfänger oder Fortgeschrittener. Anfänger erhalten einen breiten Überblick über die Grundlagen der Datenwissenschaft. Fortgeschrittene Studenten werden vom Capstone-Projekt profitieren, da es ihnen ermöglicht, ihr eigenes Projekt zu entwickeln, ihre eigenen Daten zu beschaffen und ihren eigenen Code zu schreiben. Das Starten Ihres Portfolios mit einem obligatorischen GitHub-Konto, das Schreiben einer Forschungsarbeit und das Schreiben eines Blogartikels ist ein zusätzlicher Bonus.

Wenn sie es bis zum Ende schaffen, insbesondere wenn ihnen die letzten beiden Kurse gefallen, werden neugierige Studenten wissen, ob eine Data-Science-Karriere das Richtige für sie ist.

Warum Sie das IBM Data Science Professional-Zertifikat auf Coursera in Betracht ziehen sollten

In den letzten Jahren ist die Nachfrage nach erfahrenen und qualifizierten Data Scientists deutlich gestiegen. Dies ist auf die zunehmende Einführung von Data Science in verschiedenen Branchen und die positiven Auswirkungen der Domäne auf die Branche zurückzuführen. Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, die entsprechenden Fähigkeiten und Zertifizierungen in Data Science zu erwerben, von Minikursen bis hin zu Do-It-Yourself-Routen. Es wird jedoch allgemein davon ausgegangen, dass es vorteilhafter ist, Schulungen und Zertifizierungen von seriösen Quellen zu erhalten. Lohnt es sich, das IBM Data Science Professional Certificate zu erwerben?

Die IBM Data Science Professionell Das Zertifikat ist Ihre Zeit und Ihr Geld wert. Der Kurs bietet fachkundige Anleitung, hilft bei der Entwicklung umfassender Fähigkeiten und Fachkenntnisse und konzentriert sich auf das, was erforderlich ist, um einen Wettbewerbsvorteil auf dem Arbeitsmarkt zu erlangen. Es ist außerdem kostengünstig, flexibel und online verfügbar, ohne Teilnahmevoraussetzungen. Es gibt viele andere Möglichkeiten, Data Science zu lernen und die funktionalen Anforderungen zu erfüllen, um in den Arbeitsmarkt dieses Bereichs einzusteigen.

Infolgedessen haben angehende Data Scientists jetzt eine breite Palette von Kursen und Zertifizierungen, um Data Scientists zu werden. Bleiben Sie dran, um später in diesem Artikel einige der herausragendsten Merkmale eines IBM Data Science Professional-Zertifikats zu besprechen. Ich bin zuversichtlich, dass die Lektüre dieses Artikels Ihnen dabei helfen wird, festzustellen, ob dieses Zertifikat für Ihre spezifischen Bedürfnisse am besten geeignet ist, sodass Sie eine fundierte Entscheidung darüber treffen können, ob Sie es anstreben oder nicht.

Was ist das IBM Data Science Professional Certificate?

Derzeit gibt es in den Vereinigten Staaten 2.5 Millionen Stellenangebote in der Datenwissenschaft und verwandten Bereichen, von denen viele hochbezahlte Positionen mit Anfangsgehältern von über 80,000 US-Dollar sind. Es ist unbestreitbar der heißeste Beruf des Jahrzehnts, und viele Menschen haben sich angeseheneren Berufen zugewandt, um besser darauf vorbereitet zu sein, diese Rollen zu übernehmen. Die IBM Daten Wissenschaft Das Professional Certificate-Programm ist umfassend und umfasst neun Kurse zum Aufbau von Fähigkeiten, die alles abdecken, was Sie wissen müssen, um einen guten Einstiegsjob in Data Science zu finden. Die Studierenden erwerben Fähigkeiten und Fachwissen in den folgenden Bereichen durch den Einsatz von Theorie und Praxis angewandter Lerntechniken:

Modul 1: Was ist Data Science?

Nun, ich weiß nicht, was ich sonst noch sagen soll. Es ist ein Standard-Einführungskurs, der hervorragende Arbeit leistet: Dazu gehören das Abschließen von Projekten und das Veröffentlichen von Berichten unter Verwendung verschiedener Fähigkeiten, Techniken und Tools für Data Science und maschinelles Lernen. Es bietet einen breiten Überblick über das Thema und hilft, einige anfängliche Zweifel auszuräumen. Die herausragende Definition dessen, wer ein Data Scientist ist, war meine wichtigste Erkenntnis. Es hat mich auch mit diesem datenwissenschaftlichen Buch bekannt gemacht, das ich Ihnen dringend zur Lektüre empfehle.

Modul 2: Tools für Data Science

Dieser wird Sie umhauen, wenn Sie wie ich ein absoluter Neuling in diesem Bereich sind. Dazu gehört das Sammeln von Erfahrungen mit gängigen Data-Science-Tools wie Jupyter-Notebooks. Das Modul überschwemmt Sie mit Tools, die Sie auf verschiedene Anwendungsfälle anwenden können, denen Sie während Ihrer Data-Science-Karriere begegnen können. Es ist nicht notwendig, sie alle auswendig zu lernen, aber es ist ein guter Ausgangspunkt, wenn Sie vor einer neuen Herausforderung stehen.

Modul 3: Data Science-Methodik

Sie erfahren, wie Sie Ihre Arbeit organisieren. Klingt langweilig, weil Sie sich endlich entschieden haben, Programmieren zu lernen? Ja, es kommt Ihnen bekannt vor, aber glauben Sie mir, wenn ich sage, dass Sie es nicht missen möchten. Bei der Analyse und Codierung größerer Projekte kann man sich leicht verirren. Zu wissen, wie man sich an ein Framework hält, ist entscheidend, um sein Ziel zu erreichen. Dies beinhaltet das Erlernen der grundlegenden Schritte und Methoden zur Lösung von Data-Science-Problemen.

Modul 4: Python für Data Science, KI & Entwicklung

Der Titel ist spannender als der Inhalt. Dazu gehört der Einstieg in Python mithilfe eines Jupyter-Notebooks. Sie lernen die Grundlagen von Python kennen und lernen, wie Sie mit gängigen Datentypen arbeiten. Das ist alles dazu; keine ausgefallene KI, nein Programmierung Erfahrung, nur ein wenig mehr Theorie und etwas grundlegendes Programmieren.

Modul 5: Python-Projekt für Data Science

Endlich etwas zu tun! In diesem Projekt werden Sie das, was Sie im Unterricht gelernt haben, in einer Situation anwenden, die etwas realer ist. Ich würde sagen, es ist für jeden machbar und gibt Ihnen etwas Selbstvertrauen in Ihre neuen Fähigkeiten – ein großartiges Modul und es macht viel Spaß, es abzuschließen!

Modul 6: Datenbank und SQL für Data Science mit Python

Sie haben noch nie mit SQL gearbeitet? Dann ist dies der richtige Kurs für Sie. Es ist eine hervorragende Einführung in die Theorie und wird Ihnen viel Programmiererfahrung vermitteln. Dazu gehört das Abfragen von Datenbanken mit SQL-Code und das Erlernen relationaler Datenbanken.

Modul 7: Datenanalyse mit Python

Dieses Modul wird Ihnen das Gefühl geben, von 0 auf 100 zu gehen. Es lehrt Sie, wie Sie Daten manipulieren, Daten analysieren und Modelle erstellen. Das Importieren und Bereinigen von Datensätzen, das Analysieren von Datensätzen sowie das Erstellen und Auswerten von Datenmodellen und Pipelines ist mit Python möglich. Die Module 5 und 6 bereiten Sie nicht darauf vor, sodass Sie sich möglicherweise überfordert fühlen, wenn Sie dies noch nie zuvor getan haben. Nehmen Sie sich Zeit, lesen Sie es sorgfältig durch und verdauen Sie es Zeile für Zeile, Bild für Bild. Es wird sich später als nützlich erweisen.

Modul 8: Datenvisualisierung mit Python

Nichts ist besser, als Ihre Daten in einem visuellen Format zu sehen. Dies beinhaltet die Verwendung verschiedener Datenvisualisierungstools, -techniken und -bibliotheken, um die Datenvisualisierung zu erlernen. Es wird Ihnen dabei helfen, es zu verstehen, und dieses Modul wird Ihnen zeigen, wie das geht. Ich werde nicht lügen: Ich verachte Python für die Datenvisualisierung. Es dauert lange, aber die Erkenntnisse, die Sie gewinnen, sind von unschätzbarem Wert, also achten Sie darauf.

Modul 9: Maschinelles Lernen mit Python

Ein weiterer schicker Titel, der mehr verspricht, als er hält. Dieses Modul gibt Ihnen einen Überblick über die gängigsten und grundlegendsten maschinellen Lerntechniken, die Sie mit Python verwenden können. Dies beinhaltet das Verständnis und die Anwendung verschiedener überwachter und nicht überwachter Algorithmen für maschinelles Lernen, um reale Probleme mit Python zu lösen. Das wird dich nicht in den Kaninchenbau führen. Wenn Sie jedoch noch keine Erfahrung mit dem Thema haben, glaube ich, dass es eine ausgezeichnete Einführung ist.

Modul 10: Angewandte Datenwissenschaft Schlussstein

Dies war ohne Zweifel mein Lieblingsmodul. Sie können all Ihre neu erworbenen Fähigkeiten in einem großen Projekt einsetzen. Sie demonstrieren zuerst, wie es geht, dann müssen Sie es duplizieren. Es liegt ganz bei Ihnen, wie schwer Sie es sich machen. Sie können entweder den Code aus dem Modul kopieren und einfügen und ihn etwas anders anwenden, oder Sie können etwas Neues erstellen. So oder so bekommen Sie, was Sie wollen: Das Zertifikat am Ende.

Jupyter Notebook, Künstliche Intelligenz, Watson, Studio, IBM Cloud, Db2, Pandas, Numpy, Bokeh, Matplotlib, Folium, Seaborn, Scikit-learn, SCIPy, RStudio, Zeppelin, Regression, Clustering, Klassifizierung, Standort, Methodik, Foursquare und mehr Empfehlungssysteme gehören zu den zusätzlichen Tools und Lernbereichen, die abgedeckt werden. Neben diesen Themen behandelt der Kurs auch Themen, die den Studierenden den Übergang in die Rolle eines Data Scientists oder einer verwandten Einstiegsposition erleichtern.

Zu diesen Fähigkeiten gehört das Erlernen der Anwendung von Problemlösungsmethoden, um wie ein Datenwissenschaftler zu denken und zu arbeiten, und der Umgang mit den täglichen Aktivitäten eines Datenwissenschaftlers in der realen Welt. Wenn Sie 3 bis 5 Stunden pro Woche in das Programm investieren, kann die gesamte Programmdauer zwischen 10 und 13 Monaten betragen, je nachdem, an welchem ​​Standort Sie sich für den Kurs anmelden. Ohne Zweifel werden diese Fristen je nach dem eingeschriebenen Studenten, seiner Lerngeschwindigkeit und dem Studienplan erheblich variieren.

Wenn ein Vollzeitstudent ein Modul pro Tag lernte, konnte der gesamte Kurs in 2–3 Monaten abgeschlossen werden. Der Abschluss aller Kurse des Programms und die Erfüllung der Mindestbenotungskriterien in verschiedenen Quizfragen, praktischen Aufgaben und Projekten stellen den erfolgreichen Abschluss des Kurses dar. Wenn diese Voraussetzungen erfüllt sind und der Student alle Teilnahmebedingungen erfüllt hat, erhält der Student ein Professional Certificate in Data Science sowie ein IBM Badge.

Was kostet ein IBM Data Science Professional-Zertifikat auf Coursera?

Der volle Preis des von edX angebotenen Kurses beträgt 411 US-Dollar, wird jedoch im Angebot auf etwa 369.90 US-Dollar reduziert. Nach der 7-tägigen kostenlosen Testphase berechnet Coursera 39 $ pro Monat für ein Coursera-Abonnement. Dadurch, dass der Kurs online angeboten wird, sparen die Studierenden zusätzliche Ausgaben.

Lohnt es sich, ein IBM Data Science Professional Certificate zu erwerben?

Das IBM Data Science Professional Certificate auf Coursera ist sein Geld wert. Der Kurs kombiniert tiefgreifende theoretische Arbeit mit praktischen Lerntechniken, um den Studenten zu helfen, die Effizienz in den heute kritischsten Bereichen der Data Science-Rollen zu entwickeln. Darüber hinaus soll dieser Kurs den Teilnehmern eine solide Grundlage für das weitere Data-Science-Lernen bieten. Ungefähr 46 % der Absolventen dieses spezialisierten Kurses begannen eine neue Karriere in der Datenwissenschaft, und 19 % erhielten eine Beförderung oder Gehaltserhöhung.

Derzeit besteht eine große Nachfrage nach qualifizierten Data-Science-Experten, die Daten analysieren und Ergebnisse effektiv kommunizieren können, um datengesteuerte Entscheidungen in verschiedenen Branchen und Arbeitgebern zu treffen. Trotz dieser Nachfrage kann ein relativ kleiner Pool von Personen die Anforderungen dieser Unternehmen vollständig erfüllen. Dies liegt daran, dass Data Science ein so weites Feld ist und die Bedürfnisse eines bestimmten Arbeitgebers erfordern können, dass diese Fachleute mehr als nur ein paar Data Science-Tools beherrschen.

Zertifizierungen wie das IBM Data Science Professional Certificate geben Arbeitgebern das nötige Vertrauen in die Kompetenz von Bewerbern, die sie einstellen möchten. Das IBM Data Science-Programm wurde entwickelt, um diejenigen zu unterstützen, die karriererelevante Fähigkeiten, Tools und ein Portfolio von Projekten erlernen und entwickeln möchten, um sich bei der Stellensuche auf Einstiegsebene einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Studenten, die den Kurs absolvieren, sind besser auf diesen Beruf vorbereitet, da sie ihre Fähigkeit unter Beweis gestellt haben, reale Probleme zu lösen und verschiedene datenwissenschaftliche Methoden effektiv anzuwenden.

Trotz der Tatsache, dass das Programm wenig mit Statistiken zu tun hat, betont es durchgehend Python. Dies ist der bekannteste Hauptaspekt des Feldes, und von potenziellen Mitarbeitern wird erwartet, dass sie in diesem Bereich effizient sind. Dank eines umfangreichen Kurses, der sich auf die neuesten berufstauglichen Tools und Fähigkeiten konzentriert, lernen die Schüler Data Science durch relative Theorie und praktische Praxis in der IBM Cloud unter Verwendung echter Data Science und Datensätze aus der realen Welt. Alle IBM Data Science-Kurse, mit Ausnahme des ersten, legen einen starken Schwerpunkt auf angewandte Lernprojekte.

Der Kurs umfasst auch eine Reihe von praktischen Übungen, die es den Teilnehmern ermöglichen, praktische Fähigkeiten zu entwickeln und diese auf reale Data-Science-Probleme anzuwenden. Das Programm unterstützt seine Teilnehmer aufgrund dieses Elements des Erfahrungslernens erheblich bei ihrem Übergang in eine Geschäftsrolle im Bereich der Datenwissenschaft. Der Kurs ist auch komplett online. Auf diese Weise können die Schüler flexible Fristen festlegen und einhalten, die für sie am besten geeignet sind, was es für sie unglaublich bequem und bequem macht, den Unterricht in ihrem eigenen Tempo zu besuchen und sich gleichzeitig an den Programmsitzungen zu beteiligen.

Teilnehmer des Programms können nach Abschluss des Kurses auch dem IBM Talent Network beitreten. Dieses Netzwerk kann für jeden Karriereanwärter im Bereich Data Science von großem Nutzen sein, da es viele der Tools bietet, die erforderlich sind, um einen Traumjob bei IBM zu bekommen, sowie Empfehlungen und direkten Zugang zu vielen IBM-Stellenangeboten. Der Kurs wird derzeit von mehreren Websites angeboten, die jeweils geringfügige Unterschiede in der erwarteten Abschlusszeit und den verfügbaren Funktionen aufweisen. Auch wenn die Unterschiede gering sind, sollten Sie sie prüfen, denn je nach Ihrer spezifischen Situation kann eine Plattform besser und kostengünstiger sein als die andere.

Coursera bietet den Kurs für ungefähr zehn Monate mit 5 Stunden pro Woche an, während edX den Kurs für ungefähr ein Jahr und einen Monat mit 3–5 Stunden pro Woche anbietet. Darüber hinaus erhebt Coursera eine abonnementbasierte Gebühr für das Programm, während edX eine einmalige Gebühr für diese Zertifizierung erhebt. Dadurch haben Sie mehr Möglichkeiten, Ihr Studium zu planen, und erhalten dadurch noch mehr Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Darüber hinaus hat Coursera das Programm leicht verbessert, um es für die breite Öffentlichkeit noch zugänglicher zu machen.

Englische, russische, koreanische, persische, vietnamesische, deutsche, spanische, arabische, türkische, französische und portugiesische Untertitel sind verfügbar (Brasilien). Darüber hinaus bietet Coursera eine siebentägige kostenlose Testversion an, während edX eine kostenlose Testversion für einen Kurs anbietet, die ideal ist, um ein Gefühl für das Programm zu bekommen, bevor Sie sich auf das vollständige Programm und seine Kosten festlegen. Vorkenntnisse in der Branche oder im Data-Science-Bereich sind zwar von Vorteil, es sind jedoch keine Vorkenntnisse erforderlich, um sich für diesen Kurs anzumelden und ihn erfolgreich abzuschließen. Die wichtigste Voraussetzung ist der Wunsch, in diesem Bereich zu lernen und zu wachsen, was es für alle, die an einer Karriere in der Datenwissenschaft interessiert sind, einfach und unkompliziert macht.

Der Studiengang soll den Studierenden helfen, ihre Karriere voranzutreiben. Die Studierenden haben bis zum Ende des Kurses und dem Abschluss aller damit verbundenen Kurse ein beeindruckendes und gründliches Data-Science-Projektportfolio aufgebaut, das ihnen Vertrauen in die funktionalen Anforderungen der Rolle beim Eintritt in den Arbeitsmarkt gibt. Studenten erhalten nach Abschluss des Kurses ein digitales Badge von IBM und ein Professional Certificate, das ihre Data Science-Kenntnisse anerkennt und bestätigt.

Wie lange dauert es, bis ich ein Zertifikat bekomme?

Abends und am Wochenende für 17 Tage zu arbeiten, kostete mich 106 Stunden. Laut Kursunterlagen dauert es durchschnittlich 195 Stunden und bis zu 10 Monate, um das Programm zu absolvieren (6 Wochen allein für den Abschlusskurs). Ist das die Zeit, die Sie brauchen werden? Das ist umstritten. Es hängt davon ab, wie viel Sie bereits wissen, wie viele Verpflichtungen Sie haben und wie schwierig Ihr Abschlussprojekt ist. Ich habe wahrscheinlich drei Monate an meinem verbracht.

Basierend auf den anderen Capstone-Projekten, die ich gesehen habe, verbringen die meisten Leute zwei oder drei Wochen mit ihren Capstone-Projekten. Außerdem haben viele der im Studiengang eingeschriebenen Studierenden deutlich mehr Freizeit als diejenigen, die arbeiten. Wenn Sie also etwas Python-Erfahrung, viel Freizeit und die Neigung haben, Probleme schnell zu lösen, sollten Sie das Zertifikat in weniger als drei Monaten abschließen können.

Ist es Ihre Zeit und Ihr Geld wert, ein Zertifikat zu erhalten?

Absolut! Während des gesamten Programms decken Sie viel Material ab und können Ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten üben. Der Capstone-Kurs ermöglicht es Ihnen, das Gelernte in die Praxis umzusetzen. Der Schlussstein erfordert auch, dass Sie ein GitHub-Portfolio erstellen, das ich aufgeschoben hatte, aber froh bin, dass ich es tun musste (mein GitHub). Sie müssen auch einen Blog schreiben oder eine Präsentation erstellen, die Ihre Ergebnisse als Teil des Schlusssteins zusammenfasst.

Welche Arten von Social-Media-Abzeichen werden vergeben?

Über Acclaim stellt IBM attraktive Badges für jeden einzelnen Kurs (von Credly) zur Verfügung. Diese sind sowohl digital nachweisbar als auch öffentlich zugänglich. Um ein Beispiel zu sehen, wie sie funktionieren, gehen Sie zu meinem Acclaim-Link. Das von Coursera ausgestellte Abschlusszertifikat bedeutet den Abschluss des gesamten Programms. Dieses Zertifikat ist zwar nicht so attraktiv wie die einzelnen IBM-Kursabzeichen, aber Sie sollten es in den sozialen Medien teilen.

Gibt es bessere Zertifizierungen?

Sicher. Statistik- und Data-Science-Zertifikate sind auf EdX von Harvard und MIT sowie Coursera von Johns Hopkins erhältlich. An der Duke University, der University of Michigan, der University of Washington und anderen großen Institutionen gibt es mehrere ausgezeichnete Python/R/Statistik-fokussierte Zertifizierungen. Es geht meiner Meinung nach nicht darum, ob ein Zertifikat besser oder schlechter ist. Stattdessen geht es darum, sich dem Material aus verschiedenen Blickwinkeln zu nähern, von denen jeder den vorherigen verstärkt.

Obwohl ich beispielsweise kürzlich einen Hochschulabschluss in diesem Bereich abgeschlossen habe, konnte ich aus dieser Zertifizierung viele neue Ideen, Werkzeuge und Techniken gewinnen – insbesondere aus dem Schlussstein. Das Lernen endet nie; Sie gewinnen einfach ein besseres Verständnis für mehr Ansätze und können diese im Laufe der Zeit schneller umsetzen. Daher empfehle ich, diese Zertifizierung als einen großartigen Ausgangspunkt für eine lange Reise für diejenigen zu betrachten, die bereits über eine solide Grundlage in Mathematik, Statistik, Datenanalyse oder Softwareentwicklung verfügen.

Wenn Sie keine Vorkenntnisse auf diesem Gebiet haben, gibt es einfachere Zertifizierungen mit weniger Kursen, mit denen Sie beginnen könnten. Einige weiterführende Kurse und Zertifizierungen sollten nach diesem absolviert werden.

Zusammenfassung

Das IBM Data Science Professional Certificate auf Coursera ist die Investition wert, da es zahlreiche Vorteile während des gesamten Lernprozesses bietet – insbesondere mit Coursera. Es ist außerdem einfach zu vereinbaren, erschwinglich und völlig flexibel. Wie bei allem wird der Wert, den Sie aus diesem Kurs ziehen, letztendlich davon bestimmt, was Sie daraus machen und was Sie aus dem Programm mitnehmen. Schließlich ist das IBM Data Science Professional Certificate-Programm ein hervorragendes Programm für Anfänger, die an einer Karriere in der Datenwissenschaft interessiert sind.

Wenn Sie sich für dieses Programm entscheiden, werden Sie nicht nur auf die kurzfristigen funktionalen Anforderungen einer datenwissenschaftlichen Einstiegsposition vorbereitet, sondern Sie können auch eine starke Grundlage in diesem Bereich aufbauen und sich weiterbilden Fortgeschrittene Kurse.

Häufig gestellte Fragen zu