Обзор сертификата IBM Data Science Professional Certificate на Coursera

Сертификат IBM Data Science Professional Certificate на Coursera — один из многих шагов на пути к тому, чтобы стать специалистом по данным. Эта сертификационная программа состоит из девяти курсов, которые знакомят студентов с основами науки о данных и разрабатывают их собственный проект. Это хорошо известная, хорошо продуманная онлайн-образовательная программа, которая существует уже давно, и на момент написания этой статьи в ней приняли участие 234,952 XNUMX человека. Этот сертификация это отличное место для начала, если вы хотите сменить карьеру и работать в области науки о данных.

Я бы порекомендовал его всем, будь то новичок или средний уровень. Новички получат широкий обзор основ науки о данных. Учащиеся среднего уровня получат выгоду от проекта Capstone, поскольку он позволяет им разрабатывать собственные проекты, получать собственные данные и писать собственный код. Дополнительным бонусом будет создание своего портфолио с обязательной учетной записью GitHub, написание исследовательской работы и статьи в блоге.

Если они дойдут до конца, особенно если им понравятся последние два курса, любопытные студенты узнают, подходит ли им карьера в области науки о данных.

Почему вам стоит рассмотреть сертификат IBM Data Science Professional на Coursera

За последние несколько лет значительно увеличился спрос на квалифицированных и квалифицированных специалистов по данным. Это связано с растущим внедрением науки о данных в различных отраслях и положительным влиянием, которое эта область оказала на отрасль. Существует множество способов получить соответствующие навыки и сертификацию в области науки о данных, начиная от мини-курсов и заканчивая маршрутами «сделай сам». Однако, как правило, считается более выгодным пройти обучение и сертификацию из авторитетных источников. Стоит ли получать сертификат IBM Data Science Professional Certificate?

IBM Data Science Professional Сертификат стоит потраченного времени и денег. Курс предлагает экспертное руководство, помогает развить обширные навыки и опыт и фокусируется на том, что требуется для получения конкурентного преимущества на рынке труда. Это также экономично, гибко и доступно в Интернете без каких-либо предварительных условий для участия. Есть много других способов изучить науку о данных и выполнить функциональные требования, чтобы выйти на рынок труда в этой области.

В результате начинающие специалисты по данным теперь имеют широкий спектр курсов и сертификатов, чтобы стать специалистами по данным. Оставайтесь с нами, чтобы обсудить некоторые из наиболее отличительных особенностей сертификата IBM Data Science Professional Certificate далее в этой статье. Я уверен, что чтение этой статьи поможет вам определить, подходит ли этот сертификат лучше всего для ваших конкретных потребностей, что позволит вам принять обоснованное решение о том, стоит ли его приобретать.

Что такое профессиональный сертификат IBM Data Science?

В настоящее время существует 2.5 миллиона вакансий в области науки о данных и смежных областях, многие из которых являются высокооплачиваемыми должностями с начальной зарплатой более 80,000 XNUMX долларов США в Соединенных Штатах. Это, несомненно, самая популярная профессия десятилетия, и многие люди обратились к более престижным, чтобы лучше подготовиться к этим ролям. IBM Наука данных Программа профессионального сертификата является комплексной и включает девять курсов по развитию навыков, которые охватывают все, что вам нужно знать, чтобы получить хорошую работу начального уровня в области науки о данных. Студенты приобретают навыки и опыт в следующих областях посредством использования теории и практики прикладных методов обучения:

Модуль 1: Что такое наука о данных?

Ну, я не уверен, что еще сказать. Это стандартный вводный курс, который отлично справляется со своей задачей: он включает в себя выполнение проектов и публикацию отчетов с использованием различных навыков, методов и инструментов в области науки о данных и машинного обучения. Он дает широкий обзор предмета и помогает устранить некоторые первоначальные сомнения. Выдающееся определение того, кто такой специалист по данным, было моим главным выводом. Это также познакомило меня с этой книгой по науке о данных, которую я настоятельно рекомендую вам прочитать.

Модуль 2: Инструменты для науки о данных

Это поразит вас, если вы новичок в этом пространстве, как я. Это включает в себя получение опыта работы с распространенными инструментами обработки данных, такими как блокноты Jupyter. Модуль предоставляет вам инструменты, которые вы можете применить к различным вариантам использования, с которыми вы можете столкнуться в своей карьере в области науки о данных. Нет необходимости запоминать их все, но это хорошее место для начала, если вы столкнулись с новой задачей.

Модуль 3: Методология науки о данных

Вы узнаете, как организовать свою работу. Звучит утомительно, потому что вы, наконец, решили научиться программировать? Да, это звучит знакомо, но поверьте мне, когда я говорю, что вы не захотите это пропустить. При анализе и кодировании больших проектов легко заблудиться. Знание того, как придерживаться структуры, имеет решающее значение для достижения вашей цели. Это включает в себя получение знаний об основных шагах и методологиях, связанных с решением проблем науки о данных.

Модуль 4: Python для науки о данных, искусственного интеллекта и разработки

Название интригует больше, чем содержание. Это включает в себя начало работы с Python с помощью блокнота Jupyter. Вы изучите основы Python и узнаете, как работать с распространенными типами данных. Вот и все; нет причудливого ИИ, нет Программирование опыт, еще немного теории и немного базового кодирования.

Модуль 5: Проект Python для науки о данных

Наконец-то есть чем заняться! В этом проекте вы будете использовать то, чему научились в классе, в ситуации, которая будет немного более реальной. Я бы сказал, что это выполнимо для всех и дает вам некоторую уверенность в ваших новых навыках — отличный модуль и очень весело!

Модуль 6: База данных и SQL для науки о данных с Python

Вы никогда раньше не использовали SQL? Тогда это курс для вас. Это отличное введение в теорию, которое даст вам большой опыт кодирования. Это включает в себя запросы к базам данных с помощью кода SQL и изучение реляционных баз данных.

Модуль 7: Анализ данных с помощью Python

Этот модуль заставит вас почувствовать, что вы хотите перейти от 0 к 100. Он научит вас манипулировать данными, анализировать данные и создавать модели. Импорт и очистка наборов данных, анализ наборов данных, создание и оценка моделей данных и конвейеров — все это возможно с Python. Модули 5 и 6 не подготовят вас к этому, поэтому вы можете чувствовать себя перегруженными, если никогда раньше этого не делали. Не торопитесь, прочитайте его внимательно и усвойте его строка за строкой, визуальное представление за визуальным. Это пригодится позже.

Модуль 8: Визуализация данных с помощью Python

Ничто не сравнится с просмотром ваших данных в визуальном формате. Это включает в себя использование различных инструментов, методов и библиотек визуализации данных для обучения визуализации данных. Это поможет вам понять его, и этот модуль покажет вам, как это сделать. Не буду врать: я презираю Python за визуализацию данных. Это занимает много времени, но полученные знания бесценны, поэтому будьте внимательны.

Модуль 9: Машинное обучение с Python

Еще одно модное название, которое обещает больше, чем дает. Этот модуль даст вам обзор наиболее распространенных и фундаментальных методов машинного обучения, которые вы можете использовать с Python. Это включает в себя понимание и применение различных контролируемых и неконтролируемых алгоритмов машинного обучения для решения реальных проблем с использованием Python. Это не приведет вас в кроличью нору. Однако, если у вас нет опыта работы с этой темой, я считаю, что это отличное введение.

Модуль 10: Краеугольный камень прикладной науки о данных

Это был, без сомнения, мой любимый модуль. Вы можете использовать все свои недавно приобретенные навыки в большом проекте. Сначала они демонстрируют, как это сделать, а затем вы должны повторить это. Это полностью зависит от вас, насколько сложно вы сделаете это для себя. Вы можете либо скопировать и вставить код из модуля и применить его немного по-другому, либо создать что-то новое. Вы получите то, что хотите, в любом случае: сертификат в конце.

Jupyter Notebook, искусственный интеллект, Watson, Studio, IBM Cloud, Db2, Pandas, Numpy, Bokeh, Matplotlib, Folium, Seaborn, Scikit-learn, SCIPy, RStudio, Zeppelin, регрессия, кластеризация, классификация, местоположение, методология, Foursquare и Рекомендательные системы входят в число дополнительных инструментов и областей обучения. Помимо этих тем, курс также охватывает темы, которые помогут учащимся перейти на роль специалиста по данным или на соответствующую должность начального уровня.

Эти навыки включают в себя изучение того, как применять методологии решения проблем, чтобы думать и работать как специалист по данным, а также знакомиться с повседневной деятельностью специалиста по данным в реальном мире. Вкладывая в программу от 3 до 5 часов в неделю, полная продолжительность программы может занять от 10 до 13 месяцев, в зависимости от того, какой сайт используется для регистрации на курс. Без сомнения, эти сроки будут значительно различаться в зависимости от зачисленного студента, его или ее скорости обучения и графика обучения.

Если студент очного отделения изучал по одному модулю в день, весь курс можно пройти за 2–3 месяца. Завершение всех курсов программы и соответствие минимальным критериям оценки в различных викторинах, практических заданиях и проектах означает успешное завершение курса. Если эти требования соблюдены и учащийся выполнил все условия зачисления, он получит профессиональный сертификат в области науки о данных, а также значок IBM.

Сколько стоит сертификат IBM Data Science Professional на Coursera?

Полная стоимость курса, предлагаемого edX, составляет 411 долларов, но при распродаже она снижается примерно до 369.90 долларов. После 7-дневного бесплатного пробного периода Coursera взимает 39 долларов в месяц за подписку Coursera. Тот факт, что курс предлагается онлайн, экономит деньги студентов на дополнительных расходах.

Стоит ли получать сертификат IBM Data Science Professional?

Сертификат IBM Data Science Professional Certificate на Coursera стоит своих денег. Курс сочетает в себе глубокую теоретическую работу с практическими методами обучения, чтобы помочь студентам повысить эффективность в наиболее важных на сегодняшний день областях науки о данных. Кроме того, этот курс призван предоставить участникам прочную основу для дальнейшего изучения науки о данных. Примерно 46% прошедших этот специализированный курс начали новую карьеру в науке о данных, а 19% получили повышение по службе или прибавку к зарплате.

В настоящее время существует огромный спрос на квалифицированных специалистов по науке о данных, которые могут анализировать данные и эффективно сообщать результаты для принятия обоснованных решений в различных отраслях и у работодателей. Несмотря на такой спрос, относительно небольшой пул людей может полностью удовлетворить потребности этих компаний. Это связано с тем, что наука о данных является такой широкой областью, и потребности конкретного работодателя могут потребовать, чтобы эти специалисты владели более чем несколькими инструментами обработки данных.

Сертификаты, такие как сертификат IBM Data Science Professional Certificate, дают работодателям необходимую им уверенность в компетентности соискателей, которых они рассматривают при приеме на работу. Программа IBM Data Science предназначена для того, чтобы помочь тем, кто хочет учиться и развивать необходимые для карьеры навыки, инструменты и портфолио проектов, чтобы получить конкурентное преимущество при поиске работы начального уровня. Студенты, завершившие курс, лучше подготовлены к этой профессии, продемонстрировав способность решать реальные задачи и эффективно применять различные методологии обработки данных.

Несмотря на то, что программа мало использует статистику, она делает упор на Python во всем. Это наиболее известный основной аспект в этой области, и ожидается, что потенциальные сотрудники будут эффективны в этой области. Студенты изучают науку о данных с помощью относительной теории и практической практики в IBM Cloud, используя реальную науку о данных и наборы данных из реального мира, благодаря обширному курсу, который фокусируется на новейших готовых к работе инструментах и ​​наборе навыков. Во всех курсах IBM Data Science, за исключением первого, большое внимание уделяется проектам прикладного обучения.

Курс также включает в себя серию практических занятий, которые позволяют участникам развивать практические навыки и применять их для решения реальных задач науки о данных. Программа очень помогает ее участникам в их переходе к бизнес-роли в области науки о данных из-за этого элемента экспериментального обучения. Курс также полностью онлайн. Это позволяет учащимся устанавливать и поддерживать гибкие сроки в зависимости от того, что лучше всего подходит для них, что делает для них невероятно удобным и комфортным посещение занятий в своем собственном темпе, оставаясь при этом вовлеченными в занятия по программе.

Участники программы также могут присоединиться к IBM Talent Network после прохождения курса. Эта сеть может быть очень полезна для любого претендента на карьеру в области науки о данных, поскольку она предоставляет множество инструментов, необходимых для получения работы мечты в IBM, а также рекомендации и прямой доступ ко многим возможностям IBM. Несколько сайтов в настоящее время предлагают курс, каждый с небольшими различиями в ожидаемом времени завершения и доступных функциях. Несмотря на то, что различия незначительны, вы должны их проверить, потому что, в зависимости от вашей конкретной ситуации, одна платформа может быть лучше и экономичнее, чем другая.

Coursera предлагает курс примерно на десять месяцев по 5 часов в неделю, а edX предлагает курс примерно на год и один месяц по 3–5 часов в неделю. Кроме того, Coursera взимает плату за подписку на программу, тогда как edX взимает единовременную плату за эту сертификацию. Это дает вам больше возможностей для планирования учебы, что дает вам еще большую гибкость и адаптируемость. Кроме того, Coursera немного улучшила программу, сделав ее еще более доступной для широкой публики.

Доступны английские, русские, корейские, персидские, вьетнамские, немецкие, испанские, арабские, турецкие, французские и португальские субтитры (бразильские). Кроме того, Coursera предлагает семидневную бесплатную пробную версию, а edX предлагает бесплатную пробную версию с одним курсом, которая идеально подходит для ознакомления с программой, прежде чем переходить к полной программе и ее стоимости. Хотя любые предварительные знания в отрасли или в области науки о данных будут полезны, для зачисления на этот курс и успешного его завершения не требуется предварительный опыт. Наиболее важным требованием является желание учиться и расти в этой области, что делает его простым и понятным для всех, кто заинтересован в карьере в области науки о данных.

Курс разработан, чтобы помочь студентам продвинуться по карьерной лестнице. К концу курса и завершению всех связанных курсов студенты создадут впечатляющий и тщательный портфель проектов по науке о данных, что придаст им уверенности в функциональных требованиях роли при выходе на рынок труда. По окончании курса учащиеся получают цифровой значок от IBM и профессиональный сертификат, который признает и подтверждает их навыки работы с данными.

Сколько времени занимает получение сертификата?

Рабочие вечера и выходные за 17 дней заняли у меня 106 часов. Согласно материалам курса, на прохождение программы уходит в среднем 195 часов и до 10 месяцев (6 недель только на завершающий курс). Это то количество времени, которое вам понадобится? Это спорно. Это зависит от того, как много вы уже знаете, сколько обязательств у вас есть и от сложности вашего завершающего проекта. Я потратил, наверное, три месяца на свой.

Основываясь на других проектах, которые я видел, большинство людей тратят две или три недели на свои проекты. Кроме того, у многих студентов, обучающихся по курсу, гораздо больше свободного времени, чем у тех, кто работает. Итак, если у вас есть некоторый опыт работы с Python, много свободного времени и склонность к быстрому решению проблем, вы сможете получить сертификат менее чем за три месяца.

Стоит ли тратить время и деньги на получение сертификата?

Абсолютно! На протяжении всей программы вы изучаете много материала и получаете возможность практиковать свои навыки работы с данными. Курс Capstone позволяет вам применить полученные знания на практике. Кепстоун также требует, чтобы вы создали портфолио на GitHub, что я откладывал, но рад, что пришлось это сделать (мой GitHub). Вы также должны вести блог или создать презентацию, обобщающую ваши выводы, как часть завершающего камня.

Какие виды значков социальных сетей выдаются?

Через Acclaim IBM предоставляет привлекательные значки для каждого отдельного курса (от Credly). Они оба поддаются цифровой проверке и открыты для общественности. Чтобы увидеть пример того, как они работают, перейдите по моей ссылке Acclaim. Окончательный сертификат, выданный Coursera, означает завершение всей программы. Хотя этот сертификат не так привлекателен, как отдельные значки курса IBM, вы должны поделиться им в социальных сетях.

Есть ли лучшие сертификаты?

Конечно. Сертификаты по статистике и науке о данных доступны на EdX от Гарварда и Массачусетского технологического института и Coursera от Джона Хопкинса. В Университете Дьюка, Мичиганском университете, Вашингтонском университете и других крупных учебных заведениях есть несколько отличных сертификатов по Python/R/статистике. Дело, на мой взгляд, не в том, лучше сертификат или хуже. Вместо этого цель состоит в том, чтобы подойти к материалу с разных сторон, каждая из которых усиливает предыдущую.

Например, несмотря на то, что я недавно получил ученую степень в этой области, я смог почерпнуть много новых идей, инструментов и методов благодаря этой сертификации, в частности, благодаря краеугольному камню. Обучение никогда не заканчивается; вы просто лучше понимаете больше подходов и способны выполнять их быстрее с течением времени. В результате я рекомендую рассматривать эту сертификацию как отличную отправную точку в долгом путешествии для тех, кто уже имеет прочную основу в математике, статистике, анализе данных или разработке программного обеспечения.

Если у вас нет предыдущего опыта в этой области, есть более простые сертификаты с меньшим количеством курсов, с которых вы могли бы начать. Некоторые продвинутые курсы и сертификаты следует пройти после этого.

Заключение

Сертификат IBM Data Science Professional Certificate на Coursera стоит вложений, поскольку он дает множество преимуществ на протяжении всего процесса обучения, особенно на Coursera. Он также прост в использовании, доступен по цене и полностью гибок. Как и во всем, ценность, которую вы получите от этого курса, в конечном итоге будет определяться тем, что вы из него сделаете и что вы вынесете из программы. Наконец, программа сертификации IBM Data Science Professional Certificate — отличная программа для начинающих, заинтересованных в построении карьеры в области науки о данных.

Если вы решите пройти эту программу, вы не только будете готовы к краткосрочным функциональным требованиям должности начального уровня в области науки о данных, но также сможете создать прочную основу в этой области и продолжить свое образование с более продвинутые курсы.

Часто задаваемые вопросы по