Revisione del certificato IBM Data Science Professional su Coursera

Il certificato IBM Data Science Professional su Coursera è uno dei tanti trampolini di lancio nel tuo percorso per diventare un data scientist. Questo programma di certificazione è composto da nove corsi che portano gli studenti dai fondamenti della scienza dei dati allo sviluppo del proprio progetto capstone personalizzato. È un programma di formazione online ben noto e ben realizzato che esiste da molto tempo, con 234,952 iscritti quando è stato scritto questo articolo. Questo Certificazione è un ottimo punto di partenza se vuoi cambiare carriera e lavorare nella scienza dei dati.

Lo consiglio a chiunque, principiante o intermedio. I principianti avranno un'ampia panoramica dei fondamenti della scienza dei dati. Gli studenti di livello intermedio trarranno vantaggio dal progetto capstone perché consente loro di sviluppare il proprio progetto, reperire i propri dati e scrivere il proprio codice. Avviare il tuo portfolio con un account GitHub obbligatorio, scrivere un documento di ricerca e scrivere un articolo sul blog è un ulteriore vantaggio.

Se arrivano alla fine, soprattutto se apprezzano gli ultimi due corsi, gli studenti curiosi sapranno se una carriera nella scienza dei dati è adatta.

Perché dovresti prendere in considerazione il certificato IBM Data Science Professional su Coursera

Negli ultimi anni, c'è stato un aumento significativo della domanda di data scientist esperti e qualificati. Ciò è dovuto alla crescente adozione della scienza dei dati in vari settori e all'impatto positivo che il dominio ha avuto sul settore. Esistono numerosi modi per ottenere competenze e certificazioni appropriate nella scienza dei dati, che vanno dai mini-corsi ai percorsi fai-da-te. Tuttavia, si presume generalmente che ricevere formazione e certificazione da fonti affidabili sia più vantaggioso. Vale la pena ottenere il certificato IBM Data Science Professional?

La scienza dei dati IBM Piloti Il certificato vale il tuo tempo e denaro. Il corso offre una guida esperta, aiuta a sviluppare ampie capacità e competenze e si concentra su ciò che è necessario per ottenere un vantaggio competitivo nel mercato del lavoro. È anche conveniente, flessibile e disponibile online, senza prerequisiti per la partecipazione. Esistono molti altri modi per apprendere la scienza dei dati e soddisfare i requisiti funzionali per entrare nel mercato del lavoro di questo campo.

Di conseguenza, gli aspiranti data scientist ora hanno una vasta gamma di corsi e certificazioni per diventare data scientist. Resta sintonizzato per discutere alcune delle caratteristiche più distintive di un certificato IBM Data Science Professional più avanti in questo articolo. Sono fiducioso che la lettura di questo articolo ti aiuterà a determinare se questo certificato è più adatto alle tue esigenze specifiche, consentendoti di prendere una decisione informata sull'opportunità o meno di perseguirlo.

Che cos'è il certificato IBM Data Science Professional?

Attualmente ci sono 2.5 milioni di offerte di lavoro nella scienza dei dati e nei campi correlati, molte delle quali sono posizioni ben pagate con stipendi iniziali di oltre $ 80,000 negli Stati Uniti. È innegabilmente la professione più calda del decennio e molte persone si sono rivolte a persone più prestigiose per essere meglio preparate ad assumere questi ruoli. L'IBM Science Data Il programma di certificazione professionale è completo, con nove corsi di sviluppo delle competenze che coprono tutto ciò che devi sapere per ottenere un buon lavoro di base nella scienza dei dati. Gli studenti acquisiscono abilità e competenze nelle seguenti aree attraverso l'uso di tecniche di apprendimento applicate teoriche e pratiche:

Modulo 1: Che cos'è la scienza dei dati?

Beh, non so cos'altro dire. È un corso introduttivo standard che svolge un lavoro eccellente: comporta il completamento di progetti e la pubblicazione di report utilizzando varie competenze, tecniche e strumenti di data science e machine learning. Fornisce un'ampia panoramica dell'argomento e aiuta a rimuovere alcuni dubbi iniziali. La definizione distinta di chi è un data scientist è stata la mia principale osservazione. Mi ha anche fatto conoscere questo libro sulla scienza dei dati, che ti consiglio caldamente di leggere.

Modulo 2: Strumenti per la scienza dei dati

Questo ti lascerà a bocca aperta se sei un principiante assoluto in questo spazio come me. Ciò comporta l'acquisizione di esperienza con strumenti di data science comuni come i notebook Jupyter. Il modulo ti inonda di strumenti che puoi applicare a vari casi d'uso che potresti incontrare durante la tua carriera nella scienza dei dati. Non è necessario memorizzarli tutti, ma è un buon punto di partenza se ci si trova di fronte a una nuova sfida.

Modulo 3: Metodologia della scienza dei dati

Scoprirai come organizzare il tuo lavoro. Sembra noioso perché hai finalmente deciso di imparare a programmare? Sì, suona familiare, ma credimi quando dico che non vuoi perderlo. Quando si analizzano e si codificano progetti più grandi, è facile perdersi. Sapere come attenersi a un framework è fondamentale per raggiungere il tuo obiettivo. Ciò implica acquisire la conoscenza dei passaggi e delle metodologie fondamentali coinvolti nella risoluzione dei problemi di scienza dei dati.

Modulo 4: Python per la scienza dei dati, l'intelligenza artificiale e lo sviluppo

Il titolo è più intrigante del contenuto. Ciò implica iniziare con Python utilizzando un notebook Jupyter. Imparerai i fondamenti di Python e come lavorare con tipi di dati comuni. Questo è tutto ciò che c'è da fare; nessuna IA elegante, no programmazione esperienza, solo un po' più di teoria e un po' di programmazione di base.

Modulo 5: Progetto Python per Data Science

Finalmente qualcosa da fare! In questo progetto, metterai a frutto ciò che hai imparato in classe in una situazione un po' più reale. Direi che è fattibile per chiunque e ti dà un po' di fiducia nelle tue nuove abilità: ottimo modulo e molto divertente da completare!

Modulo 6: Database e SQL per Data Science con Python

Non hai mai usato SQL prima? Allora questo è il corso che fa per te. È un'eccellente introduzione alla teoria e ti fornirà molta esperienza di programmazione. Ciò comporta l'esecuzione di query sui database con codice SQL e l'apprendimento dei database relazionali.

Modulo 7: Analisi dei dati con Python

Questo modulo ti farà sentire come se andassi da 0 a 100. Ti insegna come manipolare i dati, analizzare i dati e creare modelli. L'importazione e la pulizia dei set di dati, l'analisi dei set di dati e la creazione e la valutazione di modelli di dati e pipeline sono tutti possibili con Python. I moduli 5 e 6 non ti preparano a questo, quindi potresti sentirti sopraffatto se non l'hai mai fatto prima. Prenditi il ​​tuo tempo, leggilo attentamente e digeriscilo riga per riga, visiva per visiva. Ti tornerà utile in seguito.

Modulo 8: Visualizzazione dei dati con Python

Niente è meglio di vedere i tuoi dati in un formato visivo. Ciò comporta l'utilizzo di vari strumenti, tecniche e librerie di visualizzazione dei dati per apprendere la visualizzazione dei dati. Ti aiuterà a comprenderlo e questo modulo ti mostrerà come farlo. Non mentirò: disprezzo Python per la visualizzazione dei dati. Ci vuole molto tempo, ma le intuizioni che ottieni sono inestimabili, quindi fai attenzione.

Modulo 9: Apprendimento automatico con Python

Un altro titolo stravagante che promette più di quanto offre. Questo modulo ti fornirà una panoramica delle tecniche di apprendimento automatico più comuni e fondamentali che puoi utilizzare con Python. Ciò implica la comprensione e l'applicazione di vari algoritmi di Machine Learning supervisionati e non supervisionati per risolvere problemi del mondo reale utilizzando Python. Questo non ti condurrà nella tana del coniglio. Tuttavia, se non hai precedenti esperienze con l'argomento, credo che sia un'ottima introduzione.

Modulo 10: Capstone della scienza dei dati applicata

Questo era, senza dubbio, il mio modulo preferito. Puoi mettere tutte le tue abilità appena acquisite da utilizzare in un grande progetto. Dimostrano prima come farlo, quindi devi duplicarlo. Dipende interamente da te quanto lo rendi difficile per te stesso. Puoi copiare e incollare il codice dal modulo e applicarlo in modo leggermente diverso, oppure puoi creare qualcosa di nuovo. Otterrai ciò che desideri in entrambi i casi: il certificato alla fine.

Jupyter Notebook, Intelligenza artificiale, Watson, Studio, IBM Cloud, Db2, Pandas, Numpy, Bokeh, Matplotlib, Folium, Seaborn, Scikit-learn, SCIPy, RStudio, Zeppelin, Regression, Clustering, Classification, Location, Methodology, Foursquare e I sistemi di raccomandazione sono tra gli strumenti aggiuntivi e le aree di apprendimento coperte. Oltre a questi argomenti, il corso tratta anche argomenti che aiuteranno gli studenti a passare al ruolo di data scientist o a una posizione di livello base correlata.

Queste abilità includono l'apprendimento di come applicare metodologie di risoluzione dei problemi per pensare e lavorare come un data scientist e l'essere esposti alle attività quotidiane di un data scientist nel mondo reale. Investendo da 3 a 5 ore settimanali nel programma, l'intera durata del programma può richiedere dai 10 ai 13 mesi, a seconda del sito utilizzato per iscriversi al corso. Senza dubbio, queste tempistiche varieranno in modo significativo a seconda dello studente iscritto, della sua velocità di apprendimento e del programma di studio.

Se uno studente a tempo pieno ha imparato un modulo al giorno, l'intero corso potrebbe essere completato in 2-3 mesi. Completare tutti i corsi del programma e soddisfare i criteri di valutazione minimi in vari quiz, compiti pratici e progetti costituisce il completamento con successo del corso. Se questi requisiti sono soddisfatti e lo studente ha rispettato tutti i termini e le condizioni di iscrizione, lo studente riceverà un certificato professionale in Data Science e un badge IBM.

Qual è il prezzo di un certificato IBM Data Science Professional su Coursera?

Il prezzo intero del corso offerto da edX è di $ 411, ma è ridotto a circa $ 369.90 quando è in vendita. Dopo il periodo di prova gratuito di 7 giorni, Coursera addebita $ 39 al mese per un abbonamento Coursera. Il fatto che il corso sia offerto online consente agli studenti di risparmiare denaro su spese aggiuntive.

Vale la pena ottenere un certificato IBM Data Science Professional?

Il certificato IBM Data Science Professional su Coursera vale i soldi spesi. Il corso combina un lavoro teorico approfondito con tecniche di apprendimento pratiche per aiutare gli studenti a sviluppare efficienza nelle aree più critiche dei ruoli di scienza dei dati di oggi. Inoltre, questo corso ha lo scopo di fornire ai partecipanti una solida base per un ulteriore apprendimento della scienza dei dati. Circa il 46% di coloro che hanno completato questo corso di specializzazione ha iniziato una nuova carriera nella scienza dei dati e il 19% ha ricevuto una promozione o un aumento di stipendio.

Attualmente, c'è un'enorme richiesta di professionisti qualificati della scienza dei dati in grado di analizzare i dati e comunicare efficacemente i risultati per prendere decisioni basate sui dati in vari settori e datori di lavoro. Nonostante questa richiesta, un pool relativamente piccolo di individui può soddisfare pienamente i requisiti di queste aziende. Questo perché la scienza dei dati è un campo così ampio e le esigenze di un datore di lavoro specifico potrebbero richiedere che questi professionisti siano esperti in più di alcuni strumenti di scienza dei dati.

Le certificazioni, come l'IBM Data Science Professional Certificate, forniscono ai datori di lavoro la fiducia di cui hanno bisogno nella competenza dei candidati che stanno valutando di assumere. Il programma IBM Data Science è progettato per aiutare coloro che desiderano apprendere e sviluppare competenze, strumenti e un portafoglio di progetti rilevanti per la carriera per ottenere un vantaggio competitivo durante la ricerca di lavoro di livello base. Gli studenti che completano il corso sono meglio preparati per questa professione, avendo dimostrato la loro capacità di risolvere problemi del mondo reale e applicare efficacemente varie metodologie di scienza dei dati.

Nonostante il fatto che il programma sia leggero sulle statistiche, enfatizza Python in tutto. Questo è l'aspetto primario più noto del campo e ci si aspetta che i potenziali dipendenti siano efficienti in quest'area. Gli studenti apprendono la scienza dei dati attraverso la teoria relativa e la pratica pratica in IBM Cloud utilizzando la scienza dei dati reale e i set di dati del mondo reale, grazie a un corso completo incentrato sugli ultimi strumenti pronti per il lavoro e sul set di competenze. Tutti i corsi IBM Data Science, ad eccezione del primo, pongono una forte enfasi sui progetti di apprendimento applicato.

Il corso include anche una serie di laboratori pratici che consentono ai partecipanti di sviluppare abilità pratiche e applicarle a problemi di scienza dei dati del mondo reale. Grazie a questo elemento di apprendimento esperienziale, il programma aiuta notevolmente i suoi partecipanti nella loro transizione verso un ruolo aziendale all'interno del dominio della scienza dei dati. Il corso è anche interamente online. Ciò consente agli studenti di impostare e mantenere scadenze flessibili in base a ciò che funziona meglio per loro, rendendo incredibilmente conveniente e comodo per loro frequentare le lezioni al proprio ritmo rimanendo impegnati nelle sessioni del programma.

I partecipanti al programma possono anche unirsi a Talent Network di IBM dopo aver completato il corso. Questa rete può essere estremamente vantaggiosa per qualsiasi aspirante alla carriera nella scienza dei dati perché fornisce molti degli strumenti necessari per ottenere un lavoro da sogno con IBM, consigli e accesso diretto a molte opportunità IBM. Attualmente diversi siti offrono il corso, ciascuno con lievi differenze nei tempi di completamento previsti e nelle funzionalità disponibili. Anche se le differenze sono minori, dovresti verificarle perché, a seconda della tua situazione specifica, una piattaforma potrebbe essere migliore e più conveniente dell'altra.

Coursera offre il corso per circa dieci mesi a 5 ore a settimana, mentre edX offre il corso per circa un anno e un mese a 3–5 ore a settimana. Inoltre, Coursera addebita una tariffa basata sull'abbonamento per il programma, mentre edX addebita una tariffa una tantum per questa certificazione. Questo ti offre più opzioni per programmare i tuoi studi, offrendoti ancora più flessibilità e adattabilità. Inoltre, Coursera ha leggermente migliorato il programma, rendendolo ancora più accessibile al grande pubblico.

Sono disponibili sottotitoli in inglese, russo, coreano, persiano, vietnamita, tedesco, spagnolo, arabo, turco, francese e portoghese (brasiliano). Inoltre, Coursera offre una prova gratuita di sette giorni, mentre edX offre una prova gratuita di un corso, ideale per avere un'idea del programma prima di impegnarsi per l'intero programma e il suo costo. Sebbene qualsiasi conoscenza precedente del settore o del dominio della scienza dei dati sarà utile, non è richiesta alcuna esperienza precedente per iscriversi a questo corso e completarlo con successo. Il requisito più importante è il desiderio di imparare e crescere sul campo, il che lo rende semplice e diretto per chiunque sia interessato a intraprendere una carriera nella scienza dei dati.

Il corso è progettato per aiutare gli studenti ad avanzare nella loro carriera. Gli studenti avranno creato un portafoglio di progetti di scienza dei dati impressionante e completo entro la fine del corso e il completamento di tutti i corsi correlati all'interno, dando loro fiducia nei requisiti funzionali del ruolo quando entrano nel mercato del lavoro. Gli studenti ricevono un badge digitale da IBM e un certificato professionale al termine del corso, che riconosce e attesta la loro competenza in data science.

Quanto tempo ci vuole per ottenere un certificato?

Le serate lavorative e i fine settimana per 17 giorni mi hanno impiegato 106 ore. Secondo i materiali del corso, ci vogliono in media 195 ore e fino a 10 mesi per completare il programma (6 settimane solo per il corso capstone). È questa la quantità di tempo che ti ci vorrà? Questo è discutibile. Dipende da quanto sai già, da quanti impegni hai e dalla difficoltà del tuo progetto capstone. Probabilmente ho passato tre mesi sul mio.

Sulla base degli altri progetti capstone che ho visto, la maggior parte delle persone trascorre due o tre settimane sui propri progetti capstone. Inoltre, molti degli studenti iscritti al corso hanno molto più tempo libero rispetto a quelli che lavorano. Quindi, se hai un po' di esperienza con Python, molto tempo libero e la tendenza a risolvere i problemi rapidamente, dovresti essere in grado di completare il certificato in meno di tre mesi.

Vale la pena spendere tempo e denaro per ottenere un certificato?

Assolutamente! Durante tutto il programma, copri molto materiale e metti in pratica le tue abilità di scienza dei dati. Il corso Capstone ti permette di mettere in pratica ciò che hai imparato. Il capstone richiede anche la creazione di un portfolio GitHub, cosa che avevo rimandato ma sono contento di aver dovuto fare (il mio GitHub). Devi anche scrivere un blog o creare una presentazione che riassuma le tue scoperte come parte del capstone.

Quali tipi di badge per i social media vengono distribuiti?

Attraverso Acclaim, IBM fornisce badge interessanti per ogni singolo corso (di Credly). Questi sono entrambi verificabili digitalmente e aperti al pubblico. Per vedere un esempio di come funzionano, vai al mio link Acclaim. Il certificato finale rilasciato da Coursera significa il completamento dell'intero programma. Sebbene non sia attraente come i badge dei singoli corsi IBM, questo certificato è quello che dovresti condividere sui social media.

Esistono certificazioni migliori?

Sicuro. I certificati di statistica e scienza dei dati sono disponibili su EdX di Harvard e MIT e Coursera di Johns Hopkins. Alla Duke University, all'Università del Michigan, all'Università di Washington e ad altre grandi istituzioni, ci sono diverse eccellenti certificazioni incentrate su Python/R/Statistiche. Il punto, secondo me, non è se un certificato sia meglio o peggio. L'obiettivo è invece quello di avvicinarsi al materiale da varie angolazioni, ognuna delle quali rafforza la precedente.

Ad esempio, nonostante abbia recentemente completato una laurea in questo campo, sono stato in grado di ottenere molte nuove idee, strumenti e tecniche da questa certificazione, in particolare dal capstone. L'apprendimento non finisce mai; acquisisci semplicemente una migliore comprensione di più approcci e sei in grado di eseguirli più rapidamente nel tempo. Di conseguenza, consiglio di pensare a questa certificazione come un ottimo punto di partenza per un lungo viaggio per coloro che hanno già solide basi in matematica, statistica, analisi dei dati o sviluppo di software.

Se non hai precedenti esperienze nel campo, ci sono certificazioni più semplici con meno corsi da cui potresti iniziare. Alcuni corsi avanzati e certificazioni dovrebbero essere perseguiti dopo questo.

Conclusione

L'IBM Data Science Professional Certificate su Coursera vale l'investimento, poiché offre numerosi vantaggi durante tutto il processo di apprendimento, in particolare con Coursera. È anche semplice impegnarsi, conveniente e completamente flessibile. Come per qualsiasi cosa, il valore che guadagni da questo corso sarà in definitiva determinato da ciò che ne fai e da ciò che porti via dal programma. Infine, il programma IBM Data Science Professional Certificate è un programma eccellente per i principianti interessati a intraprendere una carriera nella scienza dei dati.

Se scegli di perseguire questo programma, non solo sarai preparato per i requisiti funzionali a breve termine di una posizione di base nella scienza dei dati, ma sarai anche in grado di costruire una solida base nel dominio e continuare la tua formazione con più corsi avanzati.

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