Examen du certificat professionnel IBM Data Science sur Coursera

Le certificat IBM Data Science Professional sur Coursera est l'un des nombreux tremplins sur votre chemin pour devenir un scientifique des données. Ce programme de certificat se compose de neuf cours qui amènent les étudiants des principes fondamentaux de la science des données au développement de leur propre projet de synthèse personnalisé. Il s'agit d'un programme d'éducation en ligne bien connu et bien conçu qui existe depuis longtemps, avec 234,952 XNUMX inscrits au moment de la rédaction de cet article. Cette certificat est un excellent point de départ si vous souhaitez changer de carrière et travailler dans la science des données.

Je le recommande à tous, qu'ils soient débutants ou intermédiaires. Les débutants auront un large aperçu des principes fondamentaux de la science des données. Les étudiants intermédiaires bénéficieront du projet Capstone car il leur permet de développer leur propre projet, de sourcer leurs propres données et d'écrire leur propre code. Commencer votre portfolio avec un compte GitHub obligatoire, rédiger un document de recherche et rédiger un article de blog est un bonus supplémentaire.

S'ils arrivent à la fin, surtout s'ils apprécient les deux derniers cours, les étudiants curieux sauront si une carrière en science des données leur convient.

Pourquoi devriez-vous envisager le certificat IBM Data Science Professional sur Coursera

Au cours des dernières années, il y a eu une augmentation significative de la demande de data scientists compétents et qualifiés. Cela est dû à l'adoption croissante de la science des données dans diverses industries et à l'impact positif que le domaine a eu sur l'industrie. Il existe de nombreuses façons d'obtenir les compétences et la certification appropriées en science des données, allant des mini-cours aux itinéraires de bricolage. Cependant, recevoir une formation et une certification de sources fiables est généralement supposé être plus bénéfique. L'obtention du certificat professionnel IBM Data Science en vaut-elle la peine ?

La science des données IBM Professional Le certificat vaut bien votre temps et votre argent. Le cours offre des conseils d'experts, aide à développer des compétences et une expertise approfondies et se concentre sur ce qui est nécessaire pour acquérir un avantage concurrentiel sur le marché du travail. Il est également rentable, flexible et disponible en ligne, sans conditions préalables de participation. Il existe de nombreuses autres façons d'apprendre la science des données et de répondre aux exigences fonctionnelles pour percer sur le marché du travail de ce domaine.

En conséquence, les aspirants scientifiques des données disposent désormais d'un large éventail de cours et de certifications pour devenir des scientifiques des données. Restez à l'écoute pour discuter de certaines des caractéristiques les plus distinctives d'un certificat IBM Data Science Professional plus loin dans cet article. Je suis convaincu que la lecture de cet article vous aidera à déterminer si ce certificat est le mieux adapté à vos besoins spécifiques, vous permettant de prendre une décision éclairée quant à savoir si vous souhaitez ou non le poursuivre.

Qu'est-ce que le certificat professionnel IBM Data Science ?

Il existe actuellement 2.5 millions d'offres d'emploi dans le domaine de la science des données et des domaines connexes, dont beaucoup sont des postes bien rémunérés avec des salaires de départ de plus de 80,000 XNUMX $ aux États-Unis. C'est indéniablement le métier le plus en vogue de la décennie, et de nombreuses personnes se sont tournées vers des postes plus prestigieux pour être mieux préparés à assumer ces rôles. L'IBM Sciences des données Le programme de certificat professionnel est complet, avec neuf cours de renforcement des compétences qui couvrent tout ce que vous devez savoir pour décrocher un bon emploi d'entrée de gamme en science des données. Les étudiants acquièrent des compétences et une expertise dans les domaines suivants grâce à l'utilisation de techniques d'apprentissage appliquées théoriques et pratiques :

Module 1 : Qu'est-ce que la science des données ?

Eh bien, je ne sais pas quoi dire d'autre. Il s'agit d'un cours d'introduction standard qui fait un excellent travail : il s'agit de mener à bien des projets et de publier des rapports à l'aide de diverses compétences, techniques et outils en science des données et en apprentissage automatique. Il donne un large aperçu du sujet et aide à lever certains doutes initiaux. La définition distinguée de qui est un scientifique des données était ma principale leçon. Cela m'a également présenté ce livre de science des données, que je vous suggère fortement de lire.

Module 2 : Outils pour la science des données

Celui-ci vous épatera si vous êtes un débutant total dans cet espace comme moi. Cela implique d'acquérir de l'expérience avec des outils de science des données courants tels que les blocs-notes Jupyter. Le module vous inonde d'outils que vous pouvez appliquer à divers cas d'utilisation que vous pourriez rencontrer au cours de votre carrière en science des données. Il n'est pas nécessaire de tous les mémoriser, mais c'est un bon point de départ si vous êtes confronté à un nouveau défi.

Module 3 : Méthodologie de la science des données

Vous découvrirez comment organiser votre travail. Cela semble fastidieux parce que vous avez finalement décidé d'apprendre à coder ? Oui, cela semble familier, mais croyez-moi quand je dis que vous ne voulez pas le manquer. Lors de l'analyse et du codage de projets plus importants, il est facile de se perdre. Savoir s'en tenir à un cadre est crucial pour atteindre votre objectif. Cela implique d'acquérir des connaissances sur les étapes fondamentales et les méthodologies impliquées dans la résolution de problèmes de science des données.

Module 4 : Python pour la science des données, l'IA et le développement

Le titre est plus intéressant que le contenu. Cela implique de démarrer avec Python en utilisant un notebook Jupyter. Vous apprendrez les bases de Python et comment travailler avec des types de données courants. C'est tout ce qu'on peut en dire; pas d'IA sophistiquée, non programmation expérience, juste un peu plus de théorie et un peu de codage de base.

Module 5 : Projet Python pour la science des données

Enfin quelque chose à faire ! Dans ce projet, vous mettrez en pratique ce que vous avez appris en classe dans une situation un peu plus réelle. Je dirais que c'est faisable pour n'importe qui et que cela vous donne une certaine confiance dans vos nouvelles compétences - un excellent module et très amusant à compléter !

Module 6 : Base de données et SQL pour la science des données avec Python

Vous n'avez jamais utilisé SQL auparavant ? Alors ce cours est fait pour vous. C'est une excellente introduction à la théorie et vous fournira une grande expérience de codage. Cela implique d'interroger des bases de données avec du code SQL et de se familiariser avec les bases de données relationnelles.

Module 7 : Analyse de données avec Python

Ce module vous donnera envie de passer de 0 à 100. Il vous apprend à manipuler des données, à analyser des données et à créer des modèles. L'importation et le nettoyage d'ensembles de données, l'analyse d'ensembles de données, ainsi que la création et l'évaluation de modèles de données et de pipelines sont tous possibles avec Python. Les modules 5 et 6 ne vous préparent pas à cela, vous pouvez donc vous sentir dépassé si vous ne l'avez jamais fait auparavant. Prenez votre temps, lisez-le attentivement et digérez-le ligne par ligne, visuel par visuel. Cela vous sera utile plus tard.

Module 8 : Visualisation des données avec Python

Rien ne vaut de voir vos données dans un format visuel. Cela implique l'utilisation de divers outils, techniques et bibliothèques de visualisation de données pour apprendre la visualisation de données. Il vous aidera à le comprendre, et ce module vous montrera comment le faire. Je ne vais pas mentir : je déteste Python pour la visualisation de données. Cela prend beaucoup de temps, mais les informations que vous obtenez sont inestimables, alors faites attention.

Module 9 : Apprentissage automatique avec Python

Un autre titre fantaisiste qui promet plus qu'il ne livre. Ce module vous donnera un aperçu des techniques d'apprentissage automatique les plus courantes et les plus fondamentales que vous pouvez utiliser avec Python. Cela implique de comprendre et d'appliquer divers algorithmes d'apprentissage automatique supervisés et non supervisés pour résoudre des problèmes du monde réel à l'aide de Python. Cela ne vous mènera pas dans le terrier du lapin. Cependant, si vous n'avez aucune expérience préalable sur le sujet, je pense que c'est une excellente introduction.

Module 10 : Capstone appliqué à la science des données

C'était sans aucun doute mon module préféré. Vous pouvez mettre toutes vos compétences nouvellement acquises à profit sur un grand projet. Ils montrent comment le faire d'abord, puis vous devez le dupliquer. C'est entièrement à vous de décider à quel point vous vous rendez la tâche difficile. Vous pouvez soit copier et coller le code du module et l'appliquer légèrement différemment, soit créer quelque chose de nouveau. Vous obtiendrez ce que vous voulez de toute façon : Le certificat à la fin.

Jupyter Notebook, Intelligence artificielle, Watson, Studio, IBM Cloud, Db2, Pandas, Numpy, Bokeh, Matplotlib, Folium, Seaborn, Scikit-learn, SCIPy, RStudio, Zeppelin, Régression, Clustering, Classification, Localisation, Méthodologie, Foursquare et Les systèmes de recommandation font partie des outils et des domaines d'apprentissage supplémentaires couverts. Outre ces sujets, le cours couvre également des sujets qui aideront les étudiants à faire la transition vers le rôle d'un scientifique des données ou vers un poste d'entrée de gamme connexe.

Ces compétences comprennent l'apprentissage de l'application de méthodologies de résolution de problèmes pour penser et travailler comme un scientifique des données et être exposé aux activités quotidiennes d'un scientifique des données dans le monde réel. En investissant 3 à 5 heures par semaine dans le programme, la durée complète du programme peut prendre entre 10 et 13 mois, selon le site utilisé pour s'inscrire au cours. Sans aucun doute, ces délais varieront considérablement en fonction de l'étudiant inscrit, de sa vitesse d'apprentissage et du calendrier d'études.

Si un étudiant à temps plein apprenait un module par jour, l'intégralité du cours pourrait être achevée en 2 à 3 mois. Terminer tous les cours du programme et satisfaire aux critères de notation minimaux dans divers quiz, travaux pratiques et projets constitue la réussite du cours. Si ces exigences sont remplies et que l'étudiant s'est conformé à toutes les conditions d'inscription, l'étudiant recevra un certificat professionnel en science des données ainsi qu'un badge IBM.

Quel est le prix d'un certificat IBM Data Science Professional sur Coursera ?

Le prix total du cours proposé par edX est de 411 $, mais il est réduit à environ 369.90 $ lorsqu'il est en vente. Après la période d'essai gratuite de 7 jours, Coursera facture 39 $ par mois pour un abonnement Coursera. Le fait que le cours soit offert en ligne permet aux étudiants d'économiser de l'argent sur des dépenses supplémentaires.

Vaut-il la peine d'obtenir un certificat IBM Data Science Professional ?

Le certificat IBM Data Science Professional sur Coursera vaut bien l'argent. Le cours combine un travail théorique approfondi avec des techniques d'apprentissage pratiques pour aider les étudiants à développer leur efficacité dans les domaines les plus critiques d'aujourd'hui des rôles en science des données. De plus, ce cours vise à fournir aux participants une base solide pour un apprentissage approfondi de la science des données. Environ 46 % de ceux qui ont terminé ce cours spécialisé ont commencé une nouvelle carrière en science des données et 19 % ont reçu une promotion ou une augmentation de salaire.

Actuellement, il existe une énorme demande de professionnels qualifiés en science des données capables d'analyser les données et de communiquer efficacement les résultats pour éclairer les décisions fondées sur les données dans divers secteurs et employeurs. Malgré cette demande, un bassin relativement restreint d'individus peut pleinement répondre aux besoins de ces entreprises. En effet, la science des données est un domaine très vaste et les besoins spécifiques d'un employeur peuvent nécessiter que ces professionnels maîtrisent plus que quelques outils de science des données.

Les certifications, telles que le certificat IBM Data Science Professional, offrent aux employeurs la confiance dont ils ont besoin dans les compétences des candidats qu'ils envisagent d'embaucher. Le programme IBM Data Science est conçu pour aider ceux qui souhaitent acquérir et développer des compétences, des outils et un portefeuille de projets pertinents pour leur carrière afin d'acquérir un avantage concurrentiel lors de la recherche d'un emploi de niveau débutant. Les étudiants qui terminent le cours sont mieux préparés pour cette profession, ayant démontré leur capacité à résoudre des problèmes du monde réel et à appliquer efficacement diverses méthodologies de science des données.

Malgré le fait que le programme est léger sur les statistiques, il met l'accent sur Python tout au long. Il s'agit de l'aspect principal le plus connu du domaine, et les employés potentiels doivent être efficaces dans ce domaine. Les étudiants apprennent la science des données à travers la théorie relative et la pratique pratique dans le Cloud IBM en utilisant la science des données réelles et des ensembles de données du monde réel, grâce à un cours approfondi qui se concentre sur les derniers outils et compétences prêts à l'emploi. Tous les cours IBM Data Science, à l'exception du premier, mettent fortement l'accent sur les projets d'apprentissage appliqué.

Le cours comprend également une série de laboratoires pratiques qui permettent aux participants de développer des compétences pratiques et de les appliquer à des problèmes réels de science des données. Le programme aide grandement ses participants dans leur transition vers un rôle commercial dans le domaine de la science des données en raison de cet élément d'apprentissage par l'expérience. Le cours est également entièrement en ligne. Cela permet aux étudiants de fixer et de maintenir des délais flexibles en fonction de ce qui leur convient le mieux, ce qui les rend incroyablement pratiques et confortables pour suivre les cours à leur propre rythme tout en restant engagés dans les sessions du programme.

Les participants au programme peuvent également rejoindre le Talent Network d'IBM après avoir terminé le cours. Ce réseau peut être très bénéfique pour tout aspirant à une carrière en science des données, car il fournit de nombreux outils nécessaires pour décrocher un emploi de rêve chez IBM, ainsi que des recommandations et un accès direct à de nombreuses opportunités IBM. Plusieurs sites proposent actuellement le cours, chacun avec de légères différences dans le temps d'achèvement prévu et les fonctionnalités disponibles. Même si les différences sont mineures, vous devriez les vérifier car, selon votre situation spécifique, une plate-forme peut être meilleure et plus rentable que l'autre.

Coursera propose le cours pendant environ dix mois à raison de 5 heures par semaine, tandis qu'edX propose le cours pendant environ un an et un mois à raison de 3 à 5 heures par semaine. De plus, Coursera facture des frais d'abonnement pour le programme, tandis qu'edX facture des frais uniques pour cette certification. Cela vous donne plus d'options pour planifier vos études, vous donnant encore plus de flexibilité et d'adaptabilité. De plus, Coursera a légèrement amélioré le programme, le rendant encore plus accessible au grand public.

Des sous-titres anglais, russe, coréen, persan, vietnamien, allemand, espagnol, arabe, turc, français et portugais sont disponibles (brésilien). De plus, Coursera propose un essai gratuit de sept jours, tandis qu'edX propose un essai gratuit d'un cours, idéal pour se faire une idée du programme avant de s'engager dans le programme complet et son coût. Bien que toute connaissance préalable de l'industrie ou du domaine de la science des données soit bénéfique, aucune expérience préalable n'est requise pour s'inscrire à ce cours et le terminer avec succès. L'exigence la plus importante est le désir d'apprendre et de grandir dans le domaine, ce qui le rend simple et direct pour toute personne intéressée à poursuivre une carrière en science des données.

Le cours est conçu pour aider les étudiants à faire progresser leur carrière. Les étudiants auront constitué un portefeuille de projets de science des données impressionnant et approfondi à la fin du cours et auront terminé tous les cours connexes, ce qui leur donnera confiance dans les exigences fonctionnelles du rôle lors de leur entrée sur le marché du travail. Les étudiants reçoivent un badge numérique d'IBM et un certificat professionnel à la fin du cours, qui reconnaît et atteste de leurs compétences en science des données.

Combien de temps faut-il pour obtenir un certificat ?

Travailler les soirs et les week-ends pendant 17 jours m'a pris 106 heures. Selon le matériel de cours, il faut en moyenne 195 heures et jusqu'à 10 mois pour terminer le programme (6 semaines pour le cours Capstone seul). Est-ce le temps qu'il vous faudra ? C'est discutable. Cela dépend de ce que vous savez déjà, du nombre d'engagements que vous avez et de la difficulté de votre projet de synthèse. J'ai probablement passé trois mois sur le mien.

Sur la base des autres projets Capstone que j'ai vus, la plupart des gens passent deux ou trois semaines sur leurs projets Capstone. De plus, beaucoup d'étudiants inscrits au cours ont beaucoup plus de temps libre que ceux qui travaillent. Donc, si vous avez une certaine expérience Python, beaucoup de temps libre et une tendance à résoudre rapidement les problèmes, vous devriez pouvoir terminer le certificat en moins de trois mois.

Vaut-il votre temps et votre argent pour obtenir un certificat ?

Absolument! Tout au long du programme, vous couvrez beaucoup de matériel et mettez en pratique vos compétences en science des données. Le cours Capstone vous permet de mettre en pratique ce que vous avez appris. La pierre angulaire vous oblige également à créer un portefeuille GitHub, ce que j'avais retardé mais je suis content d'avoir dû le faire (mon GitHub). Vous devez également écrire un blog ou créer une présentation résumant vos découvertes dans le cadre de la pierre angulaire.

Quels types de badges de médias sociaux sont distribués ?

Grâce à Acclaim, IBM fournit des badges attrayants pour chaque cours individuel (par Credly). Ceux-ci sont à la fois vérifiables numériquement et ouverts au public. Pour voir un exemple de leur fonctionnement, rendez-vous sur mon lien Acclaim. Le certificat final délivré par Coursera signifie l'achèvement de l'ensemble du programme. Bien qu'il ne soit pas aussi attrayant que les badges de cours IBM individuels, ce certificat est celui que vous devez partager sur les réseaux sociaux.

Existe-t-il de meilleures certifications ?

Bien sûr. Les certificats de statistique et de science des données sont disponibles sur EdX de Harvard et MIT et Coursera de Johns Hopkins. À l'Université Duke, à l'Université du Michigan, à l'Université de Washington et dans d'autres grandes institutions, il existe plusieurs excellentes certifications axées sur Python/R/Statistics. La question, à mon avis, n'est pas de savoir si un certificat est meilleur ou pire. Au lieu de cela, l'objectif est d'aborder le matériau sous différents angles, chacun renforçant le précédent.

Par exemple, bien que j'aie récemment obtenu un diplôme d'études supérieures dans ce domaine, j'ai pu acquérir de nombreuses nouvelles idées, outils et techniques grâce à cette certification - en particulier grâce à la pierre angulaire. L'apprentissage ne se termine jamais; vous acquérez simplement une meilleure compréhension d'un plus grand nombre d'approches et êtes en mesure de les exécuter plus rapidement au fil du temps. Par conséquent, je recommande de considérer cette certification comme un excellent point de départ pour un long voyage pour ceux qui ont déjà une base solide en mathématiques, en statistiques, en analyse de données ou en développement de logiciels.

Si vous n'avez aucune expérience préalable dans le domaine, il existe des certifications plus simples avec moins de cours à partir desquelles vous pourriez commencer. Certains cours avancés et certifications devraient être poursuivis après celui-ci.

Conclusion

Le certificat IBM Data Science Professional sur Coursera vaut bien l'investissement, car il offre de nombreux avantages tout au long du processus d'apprentissage, en particulier avec Coursera. Il est également simple de s'y engager, abordable et totalement flexible. Comme pour tout, la valeur que vous tirerez de ce cours sera finalement déterminée par ce que vous en ferez et ce que vous retirerez du programme. Enfin, le programme IBM Data Science Professional Certificate est un excellent programme pour les débutants intéressés à poursuivre une carrière en science des données.

Si vous choisissez de poursuivre ce programme, vous serez non seulement préparé aux exigences fonctionnelles à court terme d'un poste de débutant en science des données, mais vous pourrez également établir une base solide dans le domaine et poursuivre vos études avec plus cours avancés.

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