Revisão do IBM Data Science Professional Certificate no Coursera

O Certificado IBM Data Science Professional no Coursera é um dos muitos degraus no seu caminho para se tornar um cientista de dados. Este programa de certificação consiste em nove cursos que levam os alunos dos fundamentos da ciência de dados ao desenvolvimento de seu próprio projeto de conclusão personalizado. É um programa de educação online bem conhecido e bem elaborado que existe há muito tempo, com 234,952 inscritos quando este artigo foi escrito. Esse certificação é um excelente lugar para começar se você deseja mudar de carreira e trabalhar em ciência de dados.

Recomendo a todos, sejam iniciantes ou intermediários. Os iniciantes terão uma ampla visão geral dos fundamentos da ciência de dados. Os alunos intermediários se beneficiarão do projeto capstone porque permite que eles desenvolvam seu próprio projeto, obtenham seus próprios dados e escrevam seu próprio código. Iniciar seu portfólio com uma conta obrigatória no GitHub, escrever um artigo de pesquisa e escrever um artigo de blog é um bônus adicional.

Se eles chegarem ao fim, especialmente se gostarem dos dois últimos cursos, os alunos curiosos saberão se uma carreira em ciência de dados é uma boa opção.

Por que você deve considerar o IBM Data Science Professional Certificate no Coursera

Nos últimos anos, houve um aumento significativo na demanda por cientistas de dados qualificados e qualificados. Isso se deve à crescente adoção da ciência de dados em vários setores e ao impacto positivo que o domínio teve no setor. Existem inúmeras maneiras de obter habilidades e certificações adequadas em ciência de dados, desde minicursos até rotas de bricolage. No entanto, receber treinamento e certificação de fontes respeitáveis ​​geralmente é considerado mais benéfico. Vale a pena obter o IBM Data Science Professional Certificate?

A ciência de dados da IBM Aprovação Certificado vale bem o seu tempo e dinheiro. O curso oferece orientação especializada, auxilia no desenvolvimento de amplas habilidades e conhecimentos e se concentra no que é necessário para obter uma vantagem competitiva no mercado de trabalho. Também é econômico, flexível e disponível online, sem pré-requisitos para participação. Existem muitas outras maneiras de aprender ciência de dados e atender aos requisitos funcionais para entrar no mercado de trabalho desse campo.

Como resultado, os aspirantes a cientistas de dados agora têm uma ampla variedade de cursos e certificações para se tornarem cientistas de dados. Fique atento para discutir alguns dos recursos mais distintos de um IBM Data Science Professional Certificate posteriormente neste artigo. Estou confiante de que a leitura deste artigo o ajudará a determinar se este certificado é o mais adequado para suas necessidades específicas, permitindo que você tome uma decisão informada sobre se deve ou não buscá-lo.

O que é o Certificado Profissional IBM Data Science?

Atualmente, existem 2.5 milhões de vagas de emprego em ciência de dados e áreas afins, muitas das quais são cargos bem remunerados com salários iniciais de mais de US$ 80,000 nos Estados Unidos. É inegavelmente a profissão mais quente da década, e muitas pessoas se voltaram para mais prestigiadas para estarem melhor preparadas para assumir esses papéis. A IBM Ciência dados O programa de Certificação Profissional é abrangente, com nove cursos de desenvolvimento de habilidades que abrangem tudo o que você precisa saber para conseguir um bom emprego de nível básico em ciência de dados. Os alunos adquirem habilidades e conhecimentos nas seguintes áreas por meio do uso de técnicas de aprendizado aplicadas na teoria e na prática:

Módulo 1: O que é Ciência de Dados?

Bem, eu não sei mais o que dizer. É um curso introdutório padrão que faz um excelente trabalho: envolve a conclusão de projetos e a publicação de relatórios usando várias habilidades, técnicas e ferramentas de ciência de dados e aprendizado de máquina. Ele fornece uma visão ampla do assunto e auxilia na remoção de algumas dúvidas iniciais. A definição distinta de quem é um cientista de dados foi minha principal lição. Também me apresentou a este livro de ciência de dados, que sugiro fortemente que você leia.

Módulo 2: Ferramentas para Ciência de Dados

Este vai explodir sua mente se você for um novato total neste espaço como eu. Isso envolve ganhar experiência com ferramentas comuns de ciência de dados, como notebooks Jupyter. O módulo o inunda com ferramentas que você pode aplicar a vários casos de uso que você pode encontrar durante sua carreira em ciência de dados. Não é necessário memorizar todos eles, mas é um bom lugar para começar se você se deparar com um novo desafio.

Módulo 3: Metodologia de Ciência de Dados

Você descobrirá como organizar seu trabalho. Parece tedioso porque você finalmente decidiu aprender a codificar? Sim, soa familiar, mas acredite em mim quando digo que você não quer perder. Ao analisar e codificar projetos maiores, é fácil se perder. Saber como manter uma estrutura é crucial para alcançar seu objetivo. Isso envolve obter conhecimento das etapas e metodologias fundamentais envolvidas na resolução de problemas de ciência de dados.

Módulo 4: Python para Ciência de Dados, IA e Desenvolvimento

O título é mais intrigante do que o conteúdo. Isso envolve começar com o Python usando um notebook Jupyter. Você aprenderá os fundamentos do Python e como trabalhar com tipos de dados comuns. Isso é tudo; sem IA extravagante, não programação experiência, apenas um pouco mais de teoria e alguma codificação básica.

Módulo 5: Projeto Python para Ciência de Dados

Enfim, algo para fazer! Neste projeto, você usará o que aprendeu em sala de aula em uma situação um pouco mais real. Eu diria que é factível para qualquer um e lhe dá alguma confiança em suas novas habilidades - ótimo módulo e muito divertido de concluir!

Módulo 6: Banco de dados e SQL para ciência de dados com Python

Você nunca usou SQL antes? Então este é o curso para você. É uma excelente introdução à teoria e fornecerá muita experiência em codificação. Isso envolve consultar bancos de dados com código SQL e aprender sobre bancos de dados relacionais.

Módulo 7: Análise de dados com Python

Este módulo fará você sentir vontade de ir de 0 a 100. Ele ensina como manipular dados, analisar dados e criar modelos. Importar e limpar conjuntos de dados, analisar conjuntos de dados e criar e avaliar modelos de dados e pipelines são possíveis com o Python. Os módulos 5 e 6 não o preparam para isso, então você pode se sentir sobrecarregado se nunca o fez antes. Tome seu tempo, leia com atenção e digira linha por linha, visual por visual. Será útil mais tarde.

Módulo 8: Visualização de dados com Python

Nada melhor do que ver seus dados em formato visual. Isso envolve o uso de várias ferramentas, técnicas e bibliotecas de visualização de dados para aprender a visualização de dados. Ele irá ajudá-lo a compreendê-lo, e este módulo irá mostrar-lhe como fazê-lo. Não vou mentir: desprezo Python para visualização de dados. Leva muito tempo, mas os insights que você obtém são inestimáveis, então preste atenção.

Módulo 9: aprendizado de máquina com Python

Outro título chique que promete mais do que entrega. Este módulo fornecerá uma visão geral das técnicas de aprendizado de máquina mais comuns e fundamentais que você pode usar com o Python. Isso envolve entender e aplicar vários algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados para resolver problemas do mundo real usando Python. Isso não vai te levar para a toca do coelho. No entanto, se você não tem experiência prévia com o assunto, acredito que seja uma excelente introdução.

Módulo 10: Capstone da Ciência de Dados Aplicada

Este foi, sem dúvida, o meu módulo favorito. Você pode colocar todas as suas habilidades recém-adquiridas para usar em um grande projeto. Eles demonstram como fazê-lo primeiro, então você deve duplicá-lo. Depende inteiramente de você o quão difícil você torna isso para si mesmo. Você pode copiar e colar o código do módulo e aplicá-lo de forma ligeiramente diferente, ou pode criar algo novo. Você obterá o que deseja de qualquer maneira: O certificado no final.

Jupyter Notebook, Inteligência Artificial, Watson, Studio, IBM Cloud, Db2, Pandas, Numpy, Bokeh, Matplotlib, Folium, Seaborn, Scikit-learn, SCIPy, RStudio, Zeppelin, Regression, Clustering, Classificação, Localização, Metodologia, Foursquare e Os Sistemas de Recomendação estão entre as ferramentas adicionais e áreas de aprendizado cobertas. Além desses tópicos, o curso também abrange tópicos que ajudarão os alunos a fazer a transição para a função de cientista de dados ou uma posição de nível básico relacionada.

Essas habilidades incluem aprender como aplicar metodologias de resolução de problemas para pensar e trabalhar como um cientista de dados e ser exposto às atividades diárias de um cientista de dados no mundo real. Ao investir de 3 a 5 horas semanais no programa, a duração total do programa pode levar entre 10 e 13 meses, dependendo de qual site é usado para se inscrever no curso. Sem dúvida, esses prazos variam significativamente de acordo com o aluno matriculado, sua velocidade de aprendizado e o cronograma de estudos.

Se um aluno em tempo integral aprendesse um módulo por dia, todo o curso poderia ser concluído em 2 a 3 meses. Concluir todos os cursos do programa e atender aos critérios mínimos de classificação em vários questionários, tarefas práticas e projetos constitui a conclusão bem-sucedida do curso. Se esses requisitos forem atendidos e o aluno tiver cumprido todos os termos e condições de inscrição, o aluno receberá um Certificado Profissional em Ciência de Dados, bem como um selo IBM.

Qual é o preço de um certificado profissional de ciência de dados da IBM no Coursera?

O preço total do curso oferecido pela edX é de $ 411, mas é reduzido para cerca de $ 369.90 quando está à venda. Após o período de avaliação gratuita de 7 dias, o Coursera cobra US$ 39 por mês por uma assinatura do Coursera. O fato de o curso ser oferecido online economiza dinheiro dos alunos em despesas adicionais.

Vale a pena obter um certificado profissional de ciência de dados da IBM?

O Certificado Profissional de Ciência de Dados da IBM no Coursera vale bem o dinheiro. O curso combina um trabalho teórico aprofundado com técnicas de aprendizado prático para ajudar os alunos a desenvolver eficiência nas áreas mais críticas atuais das funções de ciência de dados. Além disso, este curso destina-se a fornecer aos participantes uma base sólida para o aprendizado adicional de ciência de dados. Aproximadamente 46% dos que concluíram este curso especializado iniciaram uma nova carreira em ciência de dados e 19% receberam uma promoção ou aumento salarial.

Atualmente, há uma enorme demanda por profissionais de ciência de dados qualificados que possam analisar dados e comunicar resultados de forma eficaz para informar decisões orientadas por dados em vários setores e empregadores. Apesar dessa demanda, um grupo relativamente pequeno de indivíduos pode atender plenamente aos requisitos dessas empresas. Isso ocorre porque a ciência de dados é um campo tão amplo e as necessidades específicas de um empregador podem exigir que esses profissionais sejam proficientes em mais do que algumas ferramentas de ciência de dados.

Certificações, como o IBM Data Science Professional Certificate, fornecem aos empregadores a confiança de que precisam na competência dos candidatos a emprego que estão considerando contratar. O programa IBM Data Science foi desenvolvido para ajudar aqueles que desejam aprender e desenvolver habilidades, ferramentas e um portfólio de projetos relevantes para a carreira a obter uma vantagem competitiva durante a procura de emprego de nível básico. Os alunos que concluem o curso estão mais bem preparados para esta profissão, tendo demonstrado sua capacidade de resolver problemas do mundo real e aplicar efetivamente várias metodologias de ciência de dados.

Apesar do fato de que o programa é leve em estatísticas, ele enfatiza o Python por toda parte. Este é o aspecto primário mais conhecido do campo, e espera-se que os funcionários em potencial sejam eficientes nessa área. Os alunos aprendem ciência de dados por meio de teoria relativa e prática prática no IBM Cloud usando ciência de dados real e conjuntos de dados do mundo real, graças a um curso extenso que se concentra nas ferramentas e no conjunto de habilidades mais recentes prontos para o trabalho. Todos os cursos de Ciência de Dados da IBM, com exceção do primeiro, enfatizam fortemente os projetos de aprendizagem aplicada.

O curso também inclui uma série de laboratórios práticos que permitem aos participantes desenvolver habilidades práticas e aplicá-las a problemas de ciência de dados do mundo real. O programa ajuda muito seus participantes em sua transição para uma função de negócios no domínio da ciência de dados devido a esse elemento de aprendizado experimental. O curso também é totalmente online. Isso permite que os alunos definam e mantenham prazos flexíveis com base no que funciona melhor para eles, tornando incrivelmente conveniente e confortável para eles assistir às aulas em seu próprio ritmo enquanto permanecem envolvidos nas sessões do programa.

Os participantes do programa também podem ingressar no Talent Network da IBM após a conclusão do curso. Essa rede pode ser altamente benéfica para qualquer aspirante a carreira em ciência de dados porque fornece muitas das ferramentas necessárias para conseguir um emprego dos sonhos na IBM e recomendações e acesso direto a muitas oportunidades da IBM. Atualmente, vários sites oferecem o curso, cada um com pequenas diferenças no tempo de conclusão esperado e nos recursos disponíveis. Mesmo que as diferenças sejam pequenas, você deve verificá-las porque, dependendo da sua situação específica, uma plataforma pode ser melhor e mais econômica que a outra.

O Coursera oferece o curso por aproximadamente dez meses com 5 horas por semana, enquanto o edX oferece o curso por cerca de um ano e um mês com 3 a 5 horas por semana. Além disso, o Coursera cobra uma taxa baseada em assinatura para o programa, enquanto o edX cobra uma taxa única para esta certificação. Isso oferece mais opções para agendar seus estudos, oferecendo ainda mais flexibilidade e adaptabilidade. Além disso, o Coursera melhorou um pouco o programa, tornando-o ainda mais acessível ao público em geral.

Legendas em inglês, russo, coreano, persa, vietnamita, alemão, espanhol, árabe, turco, francês e português estão disponíveis (Brasil). Além disso, o Coursera oferece uma avaliação gratuita de sete dias, enquanto o edX oferece uma avaliação gratuita de um curso, ideal para conhecer o programa antes de se comprometer com o programa completo e seu custo. Embora qualquer conhecimento prévio do setor ou do domínio da ciência de dados seja benéfico, não há exigência de experiência prévia para se inscrever neste curso e concluí-lo com sucesso. O requisito mais importante é o desejo de aprender e crescer na área, o que o torna simples e direto para qualquer pessoa interessada em seguir uma carreira em ciência de dados.

O curso é projetado para ajudar os alunos a progredir em suas carreiras. Os alunos terão construído um portfólio de projetos de ciência de dados impressionante e completo até o final do curso e a conclusão de todos os cursos relacionados, dando-lhes confiança nos requisitos funcionais da função ao entrar no mercado de trabalho. Os alunos recebem um crachá digital da IBM e um Certificado Profissional após a conclusão do curso, que reconhece e atesta sua proficiência em ciência de dados.

Quanto tempo leva para obter um certificado?

Trabalhar à noite e fins de semana por 17 dias me levou 106 horas. De acordo com os materiais do curso, leva em média 195 horas e até 10 meses para concluir o programa (6 semanas apenas para o curso de conclusão). É esse o tempo que você vai levar? Isso é discutível. Depende de quanto você já sabe, quantos compromissos você tem e da dificuldade do seu projeto principal. Eu provavelmente passei três meses no meu.

Com base nos outros projetos de conclusão que já vi, a maioria das pessoas passa duas ou três semanas em seus projetos de conclusão. Além disso, muitos dos alunos matriculados no curso têm muito mais tempo livre do que aqueles que trabalham. Portanto, se você tiver alguma experiência em Python, muito tempo livre e uma tendência a resolver problemas rapidamente, poderá concluir o certificado em menos de três meses.

Vale a pena seu tempo e dinheiro para obter um certificado?

Absolutamente! Ao longo do programa, você cobre muito material e pratica suas habilidades de ciência de dados. O curso Capstone permite que você coloque em prática o que aprendeu. A pedra angular também exige que você crie um portfólio do GitHub, que eu estava adiando, mas estou feliz por ter que fazer (meu GitHub). Você também deve escrever um blog ou criar uma apresentação resumindo suas descobertas como parte da conclusão.

Que tipos de emblemas de mídia social são distribuídos?

Por meio da Acclaim, a IBM fornece crachás atraentes para cada curso individual (pela Credly). Estes são digitalmente verificáveis ​​e abertos ao público. Para ver um exemplo de como eles funcionam, acesse meu link Acclaim. O certificado final emitido pelo Coursera significa a conclusão de todo o programa. Embora não seja tão atraente quanto os crachás de cursos individuais da IBM, este certificado é o que você deve compartilhar nas mídias sociais.

Existem certificações melhores?

Certo. Os certificados de estatística e ciência de dados estão disponíveis no EdX de Harvard e MIT e Coursera de Johns Hopkins. Na Duke University, na University of Michigan, na University of Washington e em outras grandes instituições, existem várias excelentes certificações focadas em Python/R/Statistics. A questão, na minha opinião, não é se um certificado é melhor ou pior. Em vez disso, o objetivo é abordar o material de vários ângulos, cada um dos quais reforçando o anterior.

Por exemplo, apesar de ter concluído recentemente uma pós-graduação nessa área, pude obter muitas novas ideias, ferramentas e técnicas com essa certificação – principalmente com a pedra angular. A aprendizagem nunca termina; você simplesmente obtém uma melhor compreensão de mais abordagens e é capaz de executá-las mais rapidamente ao longo do tempo. Como resultado, recomendo pensar nesta certificação como um ótimo ponto de partida em uma longa jornada para quem já possui uma base sólida em matemática, estatística, análise de dados ou desenvolvimento de software.

Se você não tem experiência anterior na área, existem certificações mais simples com menos cursos a partir dos quais você pode começar. Alguns cursos avançados e certificações devem ser seguidos após este.

Conclusão

O IBM Data Science Professional Certificate no Coursera vale o investimento, pois oferece vários benefícios ao longo do processo de aprendizado – principalmente com o Coursera. Também é simples de se comprometer, acessível e completamente flexível. Como com qualquer coisa, o valor que você ganha com este curso será determinado pelo que você faz dele e pelo que você tira do programa. Por fim, o programa IBM Data Science Professional Certificate é um excelente programa para iniciantes interessados ​​em seguir uma carreira em ciência de dados.

Se você optar por seguir este programa, não apenas estará preparado para os requisitos funcionais de curto prazo de uma posição de ciência de dados de nível básico, mas também poderá construir uma base sólida no domínio e continuar sua educação com mais cursos avançados.

Perguntas frequentes sobre