कौरसेरा पर आईबीएम डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट की समीक्षा

कौरसेरा पर आईबीएम डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट आपके डेटा वैज्ञानिक बनने की राह में कई कदमों में से एक है। इस प्रमाणपत्र कार्यक्रम में नौ पाठ्यक्रम शामिल हैं जो छात्रों को डेटा विज्ञान के बुनियादी सिद्धांतों से लेकर अपने स्वयं के कस्टम कैपस्टोन प्रोजेक्ट विकसित करने तक ले जाते हैं। यह एक सुप्रसिद्ध, अच्छी तरह से तैयार किया गया ऑनलाइन शिक्षा कार्यक्रम है जो लंबे समय से चल रहा है, जब यह लेख लिखा गया था तब इसमें 234,952 लोग नामांकित थे। यह प्रमाणीकरण यदि आप करियर बदलना चाहते हैं और डेटा साइंस में काम करना चाहते हैं तो शुरुआत करने के लिए यह एक उत्कृष्ट जगह है।

मैं इसे किसी को भी सुझाऊंगा, चाहे वे शुरुआती हों या मध्यवर्ती। शुरुआती लोगों को डेटा विज्ञान की बुनियादी बातों का व्यापक अवलोकन मिलेगा। इंटरमीडिएट के छात्रों को कैपस्टोन प्रोजेक्ट से लाभ होगा क्योंकि यह उन्हें अपना प्रोजेक्ट विकसित करने, अपना डेटा स्रोत करने और अपना कोड लिखने की अनुमति देता है। एक अनिवार्य GitHub खाते के साथ अपना पोर्टफोलियो शुरू करना, एक शोध पत्र लिखना और एक ब्लॉग लेख लिखना एक अतिरिक्त बोनस है।

यदि वे इसे अंत तक बनाते हैं, खासकर यदि वे पिछले दो पाठ्यक्रमों का आनंद लेते हैं, तो जिज्ञासु छात्रों को पता चल जाएगा कि डेटा साइंस करियर एक अच्छा फिट है या नहीं।

आपको कोर्टेरा पर आईबीएम डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट पर विचार क्यों करना चाहिए?

पिछले कुछ वर्षों में कुशल और योग्य डेटा वैज्ञानिकों की मांग में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है। यह विभिन्न उद्योगों में डेटा विज्ञान को अपनाने और उद्योग पर डोमेन के सकारात्मक प्रभाव के कारण है। डेटा विज्ञान में उपयुक्त कौशल और प्रमाणन प्राप्त करने के कई तरीके हैं, जिसमें मिनी-पाठ्यक्रम से लेकर DIY मार्ग शामिल हैं। हालांकि, सम्मानित स्रोतों से प्रशिक्षण और प्रमाणन प्राप्त करना आम तौर पर अधिक फायदेमंद माना जाता है। क्या आईबीएम डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट प्राप्त करना इसके लायक है?

आईबीएम डेटा साइंस पेशेवर प्रमाणपत्र आपके समय और धन के लायक है। यह पाठ्यक्रम विशेषज्ञ मार्गदर्शन प्रदान करता है, व्यापक कौशल और विशेषज्ञता विकसित करने में सहायता करता है, और नौकरी बाजार में प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल करने के लिए क्या आवश्यक है, इस पर ध्यान केंद्रित करता है। यह लागत प्रभावी, लचीला और ऑनलाइन उपलब्ध है, जिसमें भागीदारी के लिए कोई शर्त नहीं है। डेटा विज्ञान सीखने और इस क्षेत्र के नौकरी बाजार में प्रवेश करने के लिए कार्यात्मक आवश्यकताओं को पूरा करने के कई अन्य तरीके हैं।

नतीजतन, इच्छुक डेटा वैज्ञानिकों के पास अब डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए पाठ्यक्रमों और प्रमाणपत्रों की एक विस्तृत श्रृंखला है। इस लेख में बाद में आईबीएम डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट की कुछ सबसे विशिष्ट विशेषताओं पर चर्चा करने के लिए बने रहें। मुझे विश्वास है कि इस लेख को पढ़ने से आपको यह निर्धारित करने में मदद मिलेगी कि यह प्रमाणपत्र आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त है या नहीं, जिससे आप इसे आगे बढ़ाने या न करने के बारे में एक सूचित निर्णय ले सकते हैं।

IBM डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट क्या है?

वर्तमान में डेटा विज्ञान और संबंधित क्षेत्रों में 2.5 मिलियन नौकरियों के अवसर हैं, जिनमें से कई संयुक्त राज्य अमेरिका में 80,000 डॉलर से अधिक के शुरुआती वेतन के साथ उच्च भुगतान वाले पद हैं। यह निर्विवाद रूप से दशक का सबसे लोकप्रिय पेशा है, और कई लोग इन भूमिकाओं को निभाने के लिए बेहतर ढंग से तैयार होने के लिए और अधिक प्रतिष्ठित बन गए हैं। आईबीएम डाटा विज्ञान व्यावसायिक प्रमाणपत्र कार्यक्रम व्यापक है, जिसमें नौ कौशल-निर्माण पाठ्यक्रम शामिल हैं जो एक अच्छी डेटा विज्ञान प्रवेश-स्तर की नौकरी पाने के लिए आपको जो कुछ भी जानना आवश्यक है उसे कवर करते हैं। छात्र सिद्धांत और व्यावहारिक शिक्षण तकनीकों के उपयोग के माध्यम से निम्नलिखित क्षेत्रों में कौशल और विशेषज्ञता हासिल करते हैं:

मॉड्यूल 1: डेटा साइंस क्या है?

खैर, मुझे नहीं पता कि और क्या कहना है। यह एक मानक परिचयात्मक पाठ्यक्रम है जो एक उत्कृष्ट कार्य करता है: इसमें विभिन्न डेटा विज्ञान और मशीन सीखने के कौशल, तकनीकों और उपकरणों का उपयोग करके परियोजनाओं को पूरा करना और रिपोर्ट प्रकाशित करना शामिल है। यह विषय का व्यापक अवलोकन प्रदान करता है और कुछ प्रारंभिक शंकाओं को दूर करने में सहायता करता है। डेटा वैज्ञानिक कौन है, इसकी विशिष्ट परिभाषा मेरी मुख्य उपलब्धि थी। इसने मुझे इस डेटा विज्ञान पुस्तक से भी परिचित कराया, जिसे मैं दृढ़ता से आपको पढ़ने की सलाह देता हूं।

मॉड्यूल 2: डेटा विज्ञान के लिए उपकरण

यदि आप मेरे जैसे इस स्थान के लिए पूरी तरह से नौसिखिया हैं तो यह आपके दिमाग को उड़ा देगा। इसमें जुपिटर नोटबुक जैसे सामान्य डेटा विज्ञान उपकरणों के साथ अनुभव प्राप्त करना शामिल है। मॉड्यूल आपको उन उपकरणों से भर देता है जिन्हें आप अपने डेटा साइंस करियर के दौरान विभिन्न उपयोग के मामलों में लागू कर सकते हैं। उन सभी को याद रखना जरूरी नहीं है, लेकिन अगर आप एक नई चुनौती का सामना कर रहे हैं तो यह शुरू करने के लिए एक अच्छी जगह है।

मॉड्यूल 3: डेटा विज्ञान पद्धति

आप अपने काम को व्यवस्थित करने का तरीका जानेंगे। थकाऊ लगता है क्योंकि आपने आखिरकार कोड सीखने का फैसला कर लिया है? हां, यह परिचित लगता है, लेकिन मेरा विश्वास करो जब मैं कहता हूं कि आप इसे याद नहीं करना चाहते हैं। बड़ी परियोजनाओं का विश्लेषण और कोडिंग करते समय, खो जाना आसान होता है। अपने लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए एक ढांचे से चिपके रहना जानना महत्वपूर्ण है। इसमें डेटा विज्ञान की समस्याओं को हल करने में शामिल मूलभूत चरणों और कार्यप्रणाली का ज्ञान प्राप्त करना शामिल है।

मॉड्यूल 4: डेटा साइंस, एआई और डेवलपमेंट के लिए पायथन

शीर्षक सामग्री से अधिक दिलचस्प है। इसमें ज्यूपिटर नोटबुक का उपयोग करके पायथन के साथ शुरुआत करना शामिल है। आप पायथन के मूल सिद्धांतों और सामान्य डेटा प्रकारों के साथ कैसे काम करें सीखेंगे। इसके लिए यही सब कुछ है; कोई फैंसी एआई नहीं, नहीं प्रोग्रामिंग अनुभव, बस थोड़ा और सिद्धांत, और कुछ बुनियादी कोडिंग।

मॉड्यूल 5: डेटा साइंस के लिए पायथन प्रोजेक्ट

अंत में, कुछ करना है! इस परियोजना में, आप कक्षा में जो कुछ भी सीखा है उसे उस स्थिति में उपयोग करने के लिए रखेंगे जो थोड़ा अधिक वास्तविक जीवन है। मैं कहूंगा कि यह किसी के लिए भी करने योग्य है और आपको अपने नए कौशल में कुछ आत्मविश्वास देता है - महान मॉड्यूल और पूरा करने में बहुत मज़ा!

मॉड्यूल 6: पायथन के साथ डेटा साइंस के लिए डेटाबेस और एसक्यूएल

आपने पहले कभी SQL का उपयोग नहीं किया है? तो यह आपके लिए कोर्स है। यह सिद्धांत के लिए एक उत्कृष्ट परिचय है और आपको बहुत सारे कोडिंग अनुभव प्रदान करेगा। इसमें SQL कोड के साथ डेटाबेस को क्वेरी करना और रिलेशनल डेटाबेस के बारे में सीखना शामिल है।

मॉड्यूल 7: पायथन के साथ डेटा विश्लेषण

यह मॉड्यूल आपको 0 से 100 तक जाने का अनुभव कराएगा। यह आपको डेटा में हेरफेर करना, डेटा का विश्लेषण करना और मॉडल बनाना सिखाता है। डेटासेट आयात करना और साफ करना, डेटासेट का विश्लेषण करना, और डेटा मॉडल और पाइपलाइनों का निर्माण और मूल्यांकन पायथन के साथ संभव है। मॉड्यूल 5 और 6 आपको इसके लिए तैयार नहीं करते हैं, इसलिए यदि आपने इसे पहले कभी नहीं किया है तो आप अभिभूत महसूस कर सकते हैं। अपना समय लें, इसे ध्यान से पढ़ें, और इसे लाइन से लाइन, विजुअल द्वारा विजुअल को डाइजेस्ट करें। यह बाद में काम आएगा।

मॉड्यूल 8: पायथन के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

आपके डेटा को विज़ुअल प्रारूप में देखने से बेहतर कुछ नहीं है। इसमें डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सीखने के लिए विभिन्न डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल, तकनीकों और पुस्तकालयों का उपयोग करना शामिल है। यह इसे समझने में आपकी सहायता करेगा, और यह मॉड्यूल आपको दिखाएगा कि यह कैसे करना है। मैं झूठ नहीं बोलने वाला: मैं डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए पायथन को तुच्छ जानता हूं। इसमें लंबा समय लगता है, लेकिन आपको जो अंतर्दृष्टि मिलती है वह अमूल्य है, इसलिए ध्यान दें।

मॉड्यूल 9: पायथन के साथ मशीन लर्निंग

एक और फैंसी शीर्षक जो जितना देता है उससे कहीं अधिक वादा करता है। यह मॉड्यूल आपको सबसे आम और मौलिक मशीन लर्निंग तकनीकों का अवलोकन देगा जिनका उपयोग आप पायथन के साथ कर सकते हैं। इसमें पाइथन का उपयोग करके वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए विभिन्न पर्यवेक्षित और अनुपयोगी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को समझना और लागू करना शामिल है। यह आपको खरगोश के छेद से नीचे नहीं ले जाएगा। हालांकि, यदि आपके पास इस विषय के साथ कोई पूर्व अनुभव नहीं है, तो मेरा मानना ​​है कि यह एक उत्कृष्ट परिचय है।

मॉड्यूल 10: एप्लाइड डेटा साइंस कैपस्टोन

निःसंदेह यह मेरा पसंदीदा मॉड्यूल था। आपको अपने सभी नए अर्जित कौशल को एक बड़े प्रोजेक्ट पर उपयोग करने के लिए मिलता है। वे प्रदर्शित करते हैं कि पहले इसे कैसे करना है, फिर आपको इसकी नकल करनी होगी। यह पूरी तरह आप पर निर्भर करता है कि आप इसे अपने लिए कितना कठिन बनाते हैं। आप या तो मॉड्यूल से कोड को कॉपी और पेस्ट कर सकते हैं और इसे थोड़ा अलग तरीके से लागू कर सकते हैं, या आप कुछ नया बना सकते हैं। आप किसी भी तरह से जो चाहते हैं वह आपको मिलेगा: अंत में प्रमाण पत्र।

जुपिटर नोटबुक, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, वाटसन, स्टूडियो, आईबीएम क्लाउड, डीबी 2, पांडा, नम्पी, बोकेह, मैटप्लोटलिब, फोलियम, सीबोर्न, स्किकिट-लर्न, एससीआईपीवाई, आरस्टूडियो, ज़ेपेलिन, रिग्रेशन, क्लस्टरिंग, क्लासिफिकेशन, लोकेशन, मेथडोलॉजी, फोरस्क्वेयर, और सिफ़ारिशकर्ता सिस्टम अतिरिक्त टूल और कवर किए गए सीखने के क्षेत्रों में से हैं। इन विषयों के अलावा, पाठ्यक्रम में उन विषयों को भी शामिल किया गया है जो छात्रों को डेटा वैज्ञानिक की भूमिका या संबंधित प्रवेश-स्तर की स्थिति में बदलने में मदद करेंगे।

इन कौशलों में एक डेटा वैज्ञानिक की तरह सोचने और काम करने के लिए समस्या-समाधान के तरीकों को लागू करना सीखना और वास्तविक दुनिया में डेटा वैज्ञानिक की दिन-प्रतिदिन की गतिविधियों से अवगत होना शामिल है। कार्यक्रम में प्रति सप्ताह 3 से 5 घंटे का निवेश करके, कार्यक्रम की पूरी अवधि 10 से 13 महीने के बीच लग सकती है, यह इस बात पर निर्भर करता है कि पाठ्यक्रम के लिए नामांकन के लिए किस साइट का उपयोग किया जाता है। निस्संदेह, ये समय-सीमा नामांकित छात्र, उसकी सीखने की गति और अध्ययन कार्यक्रम के आधार पर महत्वपूर्ण रूप से भिन्न होगी।

यदि एक पूर्णकालिक छात्र प्रतिदिन एक मॉड्यूल सीखता है, तो पूरा पाठ्यक्रम 2-3 महीनों में पूरा किया जा सकता है। कार्यक्रम के सभी पाठ्यक्रमों को पूरा करना और विभिन्न प्रश्नोत्तरी, व्यावहारिक कार्यों और परियोजनाओं में न्यूनतम ग्रेडिंग मानदंडों को पूरा करना पाठ्यक्रम के सफल समापन का गठन करता है। यदि इन आवश्यकताओं को पूरा किया जाता है, और छात्र ने सभी नामांकन नियमों और शर्तों का अनुपालन किया है, तो छात्र को डेटा साइंस में एक व्यावसायिक प्रमाणपत्र के साथ-साथ एक आईबीएम बैज प्राप्त होगा।

कौरसेरा पर आईबीएम डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट की कीमत क्या है?

edX द्वारा पेश किए जाने वाले पाठ्यक्रम की पूरी कीमत $411 है, लेकिन जब यह बिक्री पर होता है तो इसे घटाकर लगभग $369.90 कर दिया जाता है। 7-दिवसीय नि: शुल्क परीक्षण अवधि के बाद, कौरसेरा सदस्यता के लिए कौरसेरा प्रति माह $ 39 का शुल्क लेता है। तथ्य यह है कि पाठ्यक्रम ऑनलाइन पेश किया जाता है, अतिरिक्त खर्चों पर छात्रों के पैसे बचाता है।

क्या आईबीएम डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट प्राप्त करना इसके लायक है?

कौरसेरा पर आईबीएम डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट पैसे के लायक है। पाठ्यक्रम डेटा विज्ञान भूमिकाओं के आज के सबसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में दक्षता विकसित करने में छात्रों की मदद करने के लिए हाथों से सीखने की तकनीकों के साथ गहन सैद्धांतिक कार्य को जोड़ता है। इसके अलावा, इस पाठ्यक्रम का उद्देश्य प्रतिभागियों को आगे डेटा विज्ञान सीखने के लिए एक ठोस आधार प्रदान करना है। इस विशेष पाठ्यक्रम को पूरा करने वालों में से लगभग 46% ने डेटा विज्ञान में एक नया करियर शुरू किया, और 19% को पदोन्नति या वेतन वृद्धि मिली।

वर्तमान में, कुशल डेटा विज्ञान पेशेवरों की भारी मांग है जो डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं और विभिन्न उद्योगों और नियोक्ताओं में डेटा-संचालित निर्णयों को सूचित करने के लिए परिणामों को प्रभावी ढंग से संप्रेषित कर सकते हैं। इस मांग के बावजूद, व्यक्तियों का एक अपेक्षाकृत छोटा समूह इन कंपनियों की आवश्यकताओं को पूरी तरह से पूरा कर सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि डेटा विज्ञान इतना व्यापक क्षेत्र है, और एक विशिष्ट नियोक्ता की जरूरतों के लिए आवश्यक हो सकता है कि ये पेशेवर कुछ डेटा विज्ञान उपकरणों से अधिक में कुशल हों।

प्रमाणन, जैसे कि IBM डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट, नियोक्ताओं को यह विश्वास प्रदान करते हैं कि उन्हें नौकरी के आवेदकों की योग्यता की आवश्यकता है जो वे काम पर रखने पर विचार कर रहे हैं। आईबीएम डेटा साइंस प्रोग्राम को उन लोगों की मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो प्रवेश स्तर की नौकरी खोज के दौरान प्रतिस्पर्धात्मक लाभ हासिल करने के लिए करियर-संबंधित कौशल, उपकरण और परियोजनाओं के पोर्टफोलियो को सीखना और विकसित करना चाहते हैं। पाठ्यक्रम पूरा करने वाले छात्र इस पेशे के लिए बेहतर तरीके से तैयार होते हैं, वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने की अपनी क्षमता का प्रदर्शन करते हैं और विभिन्न डेटा विज्ञान पद्धतियों को प्रभावी ढंग से लागू करते हैं।

इस तथ्य के बावजूद कि कार्यक्रम आंकड़ों पर हल्का है, यह पूरे पायथन पर जोर देता है। यह क्षेत्र का सबसे प्रसिद्ध प्राथमिक पहलू है, और संभावित कर्मचारियों से इस क्षेत्र में कुशल होने की उम्मीद है। छात्र वास्तविक डेटा विज्ञान और वास्तविक दुनिया के डेटा सेट का उपयोग करके आईबीएम क्लाउड में सापेक्ष सिद्धांत और व्यावहारिक अभ्यास के माध्यम से डेटा विज्ञान सीखते हैं, एक व्यापक पाठ्यक्रम के लिए धन्यवाद जो नवीनतम नौकरी के लिए तैयार टूल और कौशल-सेट पर केंद्रित है। सभी आईबीएम डेटा साइंस पाठ्यक्रम, पहले के अपवाद के साथ, लागू शिक्षण परियोजनाओं पर जोर देते हैं।

पाठ्यक्रम में व्यावहारिक प्रयोगशालाओं की एक श्रृंखला भी शामिल है जो प्रतिभागियों को व्यावहारिक कौशल विकसित करने और उन्हें वास्तविक दुनिया डेटा विज्ञान समस्याओं पर लागू करने की अनुमति देती है। कार्यक्रम अपने प्रतिभागियों को अनुभवात्मक सीखने के इस तत्व के कारण डेटा विज्ञान डोमेन के भीतर एक व्यावसायिक भूमिका में उनके संक्रमण में सहायता करता है। कोर्स भी पूरी तरह से ऑनलाइन है। यह छात्रों को उनके लिए सबसे अच्छा काम करने के आधार पर लचीली समय सीमा निर्धारित करने और बनाए रखने की अनुमति देता है, जिससे उन्हें कार्यक्रम सत्रों में लगे रहने के दौरान अपनी गति से कक्षाओं में भाग लेने के लिए अविश्वसनीय रूप से सुविधाजनक और आरामदायक बना दिया जाता है।

कार्यक्रम के प्रतिभागी पाठ्यक्रम पूरा करने के बाद आईबीएम के टैलेंट नेटवर्क से भी जुड़ सकते हैं। यह नेटवर्क किसी भी डेटा साइंस करियर के इच्छुक लोगों के लिए अत्यधिक फायदेमंद हो सकता है क्योंकि यह आईबीएम के साथ एक सपनों की नौकरी पाने के लिए आवश्यक कई उपकरण प्रदान करता है और आईबीएम के कई अवसरों के लिए सिफारिशें और सीधी पहुंच प्रदान करता है। कई साइटें वर्तमान में पाठ्यक्रम की पेशकश करती हैं, जिनमें से प्रत्येक में अपेक्षित पूर्णता समय और उपलब्ध सुविधाओं में मामूली अंतर है। भले ही मतभेद मामूली हों, आपको उनकी जांच करनी चाहिए, क्योंकि आपकी विशिष्ट स्थिति के आधार पर, एक मंच दूसरे की तुलना में बेहतर और अधिक लागत प्रभावी हो सकता है।

कौरसेरा लगभग दस महीनों के लिए प्रति सप्ताह 5 घंटे पर पाठ्यक्रम प्रदान करता है, जबकि एडएक्स लगभग एक वर्ष और एक महीने के लिए प्रति सप्ताह 3-5 घंटे पर पाठ्यक्रम प्रदान करता है। इसके अलावा, कौरसेरा कार्यक्रम के लिए सदस्यता-आधारित शुल्क लेता है, जबकि एडएक्स इस प्रमाणन के लिए एकमुश्त शुल्क लेता है। यह आपको अपनी पढ़ाई का समय निर्धारित करने के लिए अधिक विकल्प देता है, जिससे आपको और भी अधिक लचीलापन और अनुकूलन क्षमता मिलती है। इसके अलावा, कौरसेरा ने कार्यक्रम में थोड़ा सुधार किया है, जिससे यह आम जनता के लिए और भी अधिक सुलभ हो गया है।

अंग्रेजी, रूसी, कोरियाई, फारसी, वियतनामी, जर्मन, स्पेनिश, अरबी, तुर्की, फ्रेंच और पुर्तगाली उपशीर्षक उपलब्ध हैं (ब्राजील)। इसके अलावा, कौरसेरा सात-दिवसीय नि: शुल्क परीक्षण प्रदान करता है, जबकि एडएक्स एक-कोर्स नि: शुल्क परीक्षण प्रदान करता है, जो पूर्ण कार्यक्रम और इसकी लागत के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले कार्यक्रम के लिए एक अनुभव प्राप्त करने के लिए आदर्श है। जबकि उद्योग या डेटा विज्ञान डोमेन का कोई पूर्व ज्ञान फायदेमंद होगा, इस पाठ्यक्रम में नामांकन करने और इसे सफलतापूर्वक पूरा करने के लिए पूर्व अनुभव की कोई आवश्यकता नहीं है। सबसे महत्वपूर्ण आवश्यकता इस क्षेत्र में सीखने और बढ़ने की इच्छा है, जो डेटा विज्ञान में करियर बनाने में रुचि रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए इसे सरल और सीधा बनाती है।

पाठ्यक्रम छात्रों को अपने करियर को आगे बढ़ाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। छात्रों ने पाठ्यक्रम के अंत तक और सभी संबंधित पाठ्यक्रमों के पूरा होने तक एक प्रभावशाली और संपूर्ण डेटा विज्ञान परियोजना पोर्टफोलियो का निर्माण किया होगा, जिससे उन्हें नौकरी के बाजार में प्रवेश करते समय भूमिका की कार्यात्मक आवश्यकताओं में विश्वास मिलेगा। छात्रों को पाठ्यक्रम पूरा होने पर आईबीएम से एक डिजिटल बैज और एक व्यावसायिक प्रमाणपत्र प्राप्त होता है, जो उनकी डेटा विज्ञान दक्षता को पहचानता और प्रमाणित करता है।

प्रमाणपत्र प्राप्त करने में कितना समय लगता है?

17 दिनों के लिए काम करने वाली शाम और सप्ताहांत में मुझे 106 घंटे लगे। पाठ्यक्रम सामग्री के अनुसार, कार्यक्रम को पूरा करने में औसतन 195 घंटे और 10 महीने तक का समय लगता है (अकेले कैपस्टोन कोर्स के लिए 6 सप्ताह)। क्या आपको इतना समय लगेगा? यह विचारणीय है। यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप पहले से कितना जानते हैं, आपकी कितनी प्रतिबद्धताएं हैं, और आपके कैपस्टोन प्रोजेक्ट की कठिनाई क्या है। मैंने शायद तीन महीने खान पर बिताए।

अन्य कैपस्टोन परियोजनाओं के आधार पर मैंने देखा है, ज्यादातर लोग अपनी कैपस्टोन परियोजनाओं पर दो या तीन सप्ताह बिताते हैं। इसके अलावा, पाठ्यक्रम में नामांकित कई छात्रों के पास काम करने वालों की तुलना में कहीं अधिक खाली समय है। इसलिए, यदि आपके पास कुछ पायथन अनुभव है, बहुत खाली समय है, और समस्याओं को जल्दी से हल करने की प्रवृत्ति है, तो आपको तीन महीने से कम समय में प्रमाण पत्र पूरा करने में सक्षम होना चाहिए।

क्या प्रमाणपत्र प्राप्त करना आपके समय और धन के लायक है?

बिल्कुल! पूरे कार्यक्रम के दौरान, आप बहुत सारी सामग्री को कवर करते हैं और अपने डेटा विज्ञान कौशल का अभ्यास करते हैं। Capstone पाठ्यक्रम आपको जो सीखा है उसे व्यवहार में लाने की अनुमति देता है। कैपस्टोन के लिए आपको एक गिटहब पोर्टफोलियो बनाने की भी आवश्यकता है, जिसे मैं बंद कर रहा था लेकिन मुझे खुशी है कि मुझे ऐसा करना पड़ा (मेरा गिटहब)। कैपस्टोन के हिस्से के रूप में आपको अपने निष्कर्षों को सारांशित करते हुए एक ब्लॉग भी लिखना चाहिए या एक प्रेजेंटेशन बनाना चाहिए।

किस प्रकार के सोशल मीडिया बैज दिए जाते हैं?

Acclaim के माध्यम से, IBM प्रत्येक व्यक्तिगत पाठ्यक्रम (Credly द्वारा) के लिए आकर्षक बैज प्रदान करता है। ये दोनों डिजिटल रूप से सत्यापन योग्य हैं और जनता के लिए खुले हैं। वे कैसे काम करते हैं इसका एक उदाहरण देखने के लिए, मेरे प्रशंसा लिंक पर जाएं। कौरसेरा द्वारा जारी अंतिम प्रमाण पत्र पूरे कार्यक्रम के पूरा होने का प्रतीक है। हालांकि व्यक्तिगत आईबीएम पाठ्यक्रम बैज के रूप में आकर्षक नहीं है, यह प्रमाणपत्र वह है जिसे आपको सोशल मीडिया पर साझा करना चाहिए।

क्या कोई बेहतर प्रमाणपत्र हैं?

ज़रूर। हार्वर्ड और एमआईटी से एडएक्स और जॉन्स हॉपकिन्स से कौरसेरा पर सांख्यिकी और डेटा विज्ञान प्रमाण पत्र उपलब्ध हैं। ड्यूक विश्वविद्यालय, मिशिगन विश्वविद्यालय, वाशिंगटन विश्वविद्यालय और अन्य बड़े संस्थानों में, कई उत्कृष्ट पायथन/आर/सांख्यिकी-केंद्रित प्रमाणपत्र हैं। मेरी राय में मुद्दा यह नहीं है कि प्रमाणपत्र बेहतर है या बुरा। इसके बजाय, लक्ष्य विभिन्न कोणों से सामग्री तक पहुंचना है, जिनमें से प्रत्येक पिछले को पुष्ट करता है।

उदाहरण के लिए, हाल ही में इस क्षेत्र में स्नातक की डिग्री पूरी करने के बावजूद, मैं इस प्रमाणन से कई नए विचार, उपकरण और तकनीक हासिल करने में सक्षम था - विशेष रूप से कैपस्टोन से। सीखना कभी खत्म नहीं होता; आप बस अधिक दृष्टिकोणों की बेहतर समझ प्राप्त करते हैं और समय के साथ उन्हें और अधिक तेज़ी से निष्पादित करने में सक्षम होते हैं। नतीजतन, मैं इस प्रमाणीकरण को उन लोगों के लिए एक लंबी यात्रा पर एक महान प्रारंभिक बिंदु के रूप में सोचने की सलाह देता हूं, जिनके पास पहले से ही गणित, सांख्यिकी, डेटा विश्लेषण या सॉफ्टवेयर विकास में एक मजबूत नींव है।

यदि आपके पास क्षेत्र में कोई पूर्व अनुभव नहीं है, तो कम पाठ्यक्रमों के साथ सरल प्रमाणन हैं जिनसे आप शुरू कर सकते हैं। इसके बाद कुछ उन्नत पाठ्यक्रम और प्रमाणन प्राप्त किए जाने चाहिए।

निष्कर्ष

कौरसेरा पर आईबीएम डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट निवेश के लायक है, क्योंकि यह सीखने की प्रक्रिया में कई लाभ प्रदान करता है - विशेष रूप से कौरसेरा के साथ। इसे प्रतिबद्ध करना भी आसान है, किफ़ायती है, और पूरी तरह से लचीला है। किसी भी चीज़ की तरह, इस पाठ्यक्रम से आपको जो मूल्य प्राप्त होगा, वह अंततः इस बात से निर्धारित होगा कि आप इससे क्या बनाते हैं और आप कार्यक्रम से क्या लेते हैं। अंत में, आईबीएम डेटा साइंस प्रोफेशनल सर्टिफिकेट प्रोग्राम डेटा साइंस में करियर बनाने के इच्छुक शुरुआती लोगों के लिए एक उत्कृष्ट कार्यक्रम है।

यदि आप इस कार्यक्रम को आगे बढ़ाने के लिए चुनते हैं, तो आप न केवल प्रवेश स्तर के डेटा विज्ञान की स्थिति की अल्पकालिक कार्यात्मक आवश्यकताओं के लिए तैयार होंगे, बल्कि आप डोमेन में एक मजबूत नींव बनाने और अपनी शिक्षा जारी रखने में भी सक्षम होंगे। उन्नत पाठ्यक्रम।

पर अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न