Coursera'da IBM Data Science Professional Sertifikasının İncelenmesi

Coursera'daki IBM Data Science Professional Sertifikası, veri bilimcisi olma yolunda atacağınız birçok adımdan biridir. Bu sertifika programı, öğrencileri veri biliminin temellerinden kendi özel capstone projelerini geliştirmeye götüren dokuz dersten oluşur. Bu makale yazıldığı sırada 234,952 kayıtlı kişiyle uzun süredir piyasada olan, iyi bilinen, iyi hazırlanmış bir çevrimiçi eğitim programıdır. Bu belgeleme kariyer değiştirmek ve veri biliminde çalışmak istiyorsanız başlamak için mükemmel bir yerdir.

İster başlangıç ​​seviyesinde ister orta seviyede olsun herkese tavsiye ederim. Yeni başlayanlar, veri biliminin temelleri hakkında geniş bir genel bakış elde edecekler. Orta seviye öğrenciler, kendi projelerini geliştirmelerine, kendi verilerini elde etmelerine ve kendi kodlarını yazmalarına olanak tanıdığı için, bitirme projesinden faydalanacaktır. Portföyünüzü zorunlu bir GitHub hesabıyla başlatmak, bir araştırma makalesi yazmak ve bir blog makalesi yazmak ek bir avantajdır.

Eğer sonuna kadar giderlerse, özellikle de son iki dersi seviyorlarsa, meraklı öğrenciler veri bilimi kariyerinin uygun olup olmadığını anlayacaklardır.

Coursera'da IBM Data Science Professional Sertifikasını Neden Düşünmelisiniz?

Son birkaç yılda, yetenekli ve nitelikli veri bilimcilere olan talepte önemli bir artış oldu. Bunun nedeni, çeşitli endüstrilerde veri biliminin artan oranda benimsenmesi ve alanın endüstri üzerindeki olumlu etkisidir. Mini kurslardan DIY yollarına kadar, veri biliminde uygun beceri ve sertifika almanın sayısız yolu vardır. Ancak, saygın kaynaklardan eğitim ve sertifika almanın genellikle daha faydalı olduğu varsayılır. IBM Data Science Professional Certificate almaya değer mi?

IBM Veri Bilimi Profesyonel Sertifika, harcadığınız zamana ve paraya değer. Kurs, uzman rehberliği sunar, kapsamlı beceri ve uzmanlık geliştirmeye yardımcı olur ve iş piyasasında rekabet avantajı elde etmek için neyin gerekli olduğuna odaklanır. Ayrıca uygun maliyetlidir, esnektir ve katılım için herhangi bir ön koşul olmaksızın çevrimiçi olarak kullanılabilir. Bu alanın iş piyasasına girmek için veri bilimini öğrenmenin ve işlevsel gereksinimleri karşılamanın başka birçok yolu vardır.

Sonuç olarak, hevesli veri bilimcileri artık veri bilimcisi olmak için çok çeşitli kurslara ve sertifikalara sahiptir. Bu makalenin ilerleyen bölümlerinde bir IBM Data Science Professional Sertifikasının en ayırt edici özelliklerinden bazılarını tartışmak için bizi izlemeye devam edin. Bu makaleyi okumanın, bu sertifikanın özel ihtiyaçlarınıza en uygun olup olmadığını belirlemenize yardımcı olacağından ve onu takip edip etmeme konusunda bilinçli bir karar vermenize olanak sağlayacağından eminim.

IBM Veri Bilimi Profesyonel Sertifikası Nedir?

Şu anda veri bilimi ve ilgili alanlarda 2.5 milyon iş ilanı var ve bunların çoğu Amerika Birleşik Devletleri'nde 80,000 doların üzerinde başlangıç ​​maaşları ile yüksek maaşlı pozisyonlar. İnkar edilemez bir şekilde on yılın en sıcak mesleği ve birçok insan bu rolleri üstlenmeye daha iyi hazırlanmak için daha prestijli mesleklere yöneldi. IBM Veri Bilim Profesyonel Sertifika programı, iyi bir veri bilimi giriş seviyesi işe girmek için bilmeniz gereken her şeyi kapsayan dokuz beceri geliştirme kursu ile kapsamlıdır. Öğrenciler teori ve uygulamalı öğrenme tekniklerini kullanarak aşağıdaki alanlarda beceri ve uzmanlık kazanırlar:

Modül 1: Veri Bilimi Nedir?

Başka ne diyeceğimden emin değilim. Mükemmel bir iş çıkaran standart bir giriş dersidir: Bu, çeşitli veri bilimi ve makine öğrenimi becerileri, teknikleri ve araçları kullanarak projeleri tamamlamayı ve raporlar yayınlamayı içerir. Konuya geniş bir genel bakış sağlar ve başlangıçtaki bazı şüphelerin giderilmesine yardımcı olur. Bir veri bilimcisinin kim olduğunun seçkin tanımı benim ana çıkarımımdı. Ayrıca okumanızı şiddetle tavsiye ettiğim bu veri bilimi kitabıyla beni tanıştırdı.

Modül 2: Veri Bilimi için Araçlar

Benim gibi bu alana tamamen yeni başlayan biriyseniz, bu aklınızı başınızdan alacak. Bu, Jupyter not defterleri gibi yaygın veri bilimi araçlarıyla deneyim kazanmayı içerir. Modül, veri bilimi kariyeriniz boyunca karşılaşabileceğiniz çeşitli kullanım durumlarına uygulayabileceğiniz araçlarla dolu. Hepsini ezberlemek gerekli değildir, ancak yeni bir zorlukla karşı karşıya kalırsanız başlamak için iyi bir yerdir.

Modül 3: Veri Bilimi Metodolojisi

İşinizi nasıl organize edeceğinizi keşfedeceksiniz. Sonunda kodlamayı öğrenmeye karar verdiğiniz için sıkıcı mı geliyor? Evet, tanıdık geliyor ama bunu kaçırmak istemediğinizi söylediğimde bana inanın. Daha büyük projeleri analiz ederken ve kodlarken, kaybolmak kolaydır. Bir çerçeveye nasıl bağlı kalacağınızı bilmek, hedefinize ulaşmak için çok önemlidir. Bu, veri bilimi problemlerinin çözümünde yer alan temel adımlar ve metodolojiler hakkında bilgi edinmeyi içerir.

Modül 4: Veri Bilimi, Yapay Zeka ve Geliştirme için Python

Başlık, içerikten daha ilgi çekici. Bu, bir Jupyter not defteri kullanarak Python'a başlamayı içerir. Python'un temellerini ve yaygın veri türleri ile nasıl çalışılacağını öğreneceksiniz. Hepsi bu kadar; süslü AI yok, hayır programlama deneyim, sadece biraz daha teori ve bazı temel kodlama.

Modül 5: Veri Bilimi için Python projesi

Sonunda, yapacak bir şey var! Bu projede, sınıfta öğrendiklerinizi biraz daha gerçek hayatta kullanmak için kullanacaksınız. Bunun herkes için yapılabilir olduğunu ve yeni becerileriniz konusunda size biraz güven verdiğini söyleyebilirim - harika bir modül ve tamamlaması çok eğlenceli!

Modül 6: Python ile Veri Bilimi için Veritabanı ve SQL

Daha önce hiç SQL kullanmadın mı? O zaman bu kurs tam size göre. Teoriye mükemmel bir giriş niteliğindedir ve size birçok kodlama deneyimi sağlayacaktır. Bu, veritabanlarını SQL koduyla sorgulamayı ve ilişkisel veritabanlarını öğrenmeyi içerir.

Modül 7: Python ile Veri Analizi

Bu modül size 0'dan 100'e gidiyormuş gibi hissettirecek. Size verileri nasıl manipüle edeceğinizi, verileri analiz etmeyi ve modeller oluşturmayı öğretiyor. Python ile veri kümelerini içe aktarmak ve temizlemek, veri kümelerini analiz etmek ve veri modelleri ve işlem hatları oluşturmak ve değerlendirmek mümkündür. Modül 5 ve 6 sizi buna hazırlamaz, bu nedenle daha önce hiç yapmadıysanız bunalmış hissedebilirsiniz. Acele etmeyin, dikkatlice okuyun ve satır satır, görsel görsel sindirin. Daha sonra kullanışlı olacaktır.

Modül 8: Python ile Veri Görselleştirme

Verilerinizi görsel bir biçimde görmek gibisi yoktur. Bu, veri görselleştirmeyi öğrenmek için çeşitli veri görselleştirme araçlarını, tekniklerini ve kitaplıklarını kullanmayı içerir. Bunu anlamanıza yardımcı olacak ve bu modül size bunu nasıl yapacağınızı gösterecek. Yalan söylemeyeceğim: Veri görselleştirmesi için Python'dan nefret ediyorum. Uzun zaman alıyor, ancak kazandığınız içgörüler çok değerli, bu yüzden dikkat edin.

Modül 9: Python ile makine öğrenimi

Sunduğundan daha fazlasını vaat eden başka bir süslü başlık. Bu modül size Python ile kullanabileceğiniz en yaygın ve temel makine öğrenimi tekniklerine genel bir bakış sağlayacaktır. Bu, Python kullanarak gerçek dünya sorunlarını çözmek için çeşitli denetimli ve denetimsiz Makine Öğrenimi Algoritmalarını anlamayı ve uygulamayı içerir. Bu seni tavşan deliğinden aşağı indirmeyecek. Ancak, konuyla ilgili daha önce deneyiminiz yoksa, bunun mükemmel bir giriş olduğuna inanıyorum.

Modül 10: Uygulamalı Veri Bilimi Capstone

Bu şüphesiz en sevdiğim modüldü. Yeni edindiğiniz tüm becerilerinizi büyük bir projede kullanmak üzere kullanabilirsiniz. Önce nasıl yapılacağını gösterirler, sonra kopyalamanız gerekir. Bunu kendin için ne kadar zorlaştıracağın tamamen sana kalmış. Modülden kodu kopyalayıp yapıştırabilir ve biraz farklı bir şekilde uygulayabilir veya yeni bir şey oluşturabilirsiniz. Her iki şekilde de istediğinizi alacaksınız: Sonunda sertifika.

Jupyter Notebook, Yapay Zeka, Watson, Studio, IBM Cloud, Db2, Pandas, Numpy, Bokeh, Matplotlib, Folium, Seaborn, Scikit-learn, SCIPy, RStudio, Zeppelin, Regresyon, Kümeleme, Sınıflandırma, Konum, Metodoloji, Foursquare ve Öneri Sistemleri, kapsanan ek araçlar ve öğrenme alanları arasındadır. Bu konuların yanı sıra kurs, öğrencilerin bir veri bilimcisi rolüne veya ilgili bir giriş seviyesi pozisyonuna geçişlerine yardımcı olacak konuları da kapsar.

Bu beceriler, bir veri bilimci gibi düşünmek ve çalışmak için problem çözme metodolojilerinin nasıl uygulanacağını öğrenmeyi ve gerçek dünyadaki bir veri bilimcisinin günlük faaliyetlerine maruz kalmayı içerir. Programa haftada 3 ila 5 saat ayırarak, programın tam süresi, kursa kaydolmak için hangi sitenin kullanıldığına bağlı olarak 10 ila 13 ay arasında sürebilir. Şüphesiz, bu zaman çizelgeleri kayıtlı öğrenciye, öğrenme hızına ve çalışma programına bağlı olarak önemli ölçüde değişecektir.

Tam zamanlı bir öğrenci günde bir modül öğrendiyse, kursun tamamı 2-3 ayda tamamlanabilir. Programın tüm derslerini bitirmek ve çeşitli sınavlarda, uygulamalı ödevlerde ve projelerde asgari not kriterlerini karşılamak, kursu başarıyla tamamlamış sayılır. Bu gereksinimler karşılanırsa ve öğrenci tüm kayıt hüküm ve koşullarına uymuşsa, öğrenci Veri Biliminde Profesyonel Sertifikanın yanı sıra bir IBM rozeti alır.

Coursera'da IBM Veri Bilimi Profesyonel Sertifikasının Fiyatı Nedir?

edX tarafından sunulan kursun tam fiyatı 411$'dır, ancak indirime girdiğinde 369.90$ civarına düşmektedir. 7 günlük ücretsiz deneme süresinden sonra Coursera, Coursera aboneliği için ayda 39 ABD doları ücret alır. Kursun çevrimiçi olarak sunulması, öğrencilerin ek masraflardan tasarruf etmesini sağlar.

IBM Data Science Professional Sertifikası Almaya Değer mi?

Coursera'daki IBM Data Science Professional Certificate, paraya değer. Kurs, öğrencilerin günümüzün en kritik veri bilimi rol alanlarında verimlilik geliştirmelerine yardımcı olmak için derinlemesine teorik çalışmayı uygulamalı öğrenme teknikleriyle birleştirir. Ayrıca, bu kurs, katılımcılara daha fazla veri bilimi öğrenimi için sağlam bir temel sağlamayı amaçlamaktadır. Bu özel kursu tamamlayanların yaklaşık %46'sı veri bilimi alanında yeni bir kariyere başladı ve %19'u terfi veya maaş artışı aldı.

Şu anda, çeşitli endüstrilerde ve işverenlerde veriye dayalı kararları bilgilendirmek için verileri analiz edebilen ve sonuçları etkili bir şekilde iletebilen yetenekli veri bilimi uzmanlarına büyük bir talep var. Bu talebe rağmen, nispeten küçük bir birey havuzu bu şirketlerin gereksinimlerini tam olarak karşılayabilir. Bunun nedeni, veri biliminin çok geniş bir alan olması ve belirli bir işverenin gereksinimlerinin, bu profesyonellerin birkaç veri bilimi aracından daha fazlasında yetkin olmasını gerektirebilmesidir.

IBM Data Science Professional Certificate gibi sertifikalar, işverenlere işe almayı düşündükleri işe başvuran adayların yetkinliği konusunda ihtiyaç duydukları güveni sağlar. IBM Veri Bilimi programı, kariyerle ilgili becerileri, araçları ve bir proje portföyünü öğrenmek ve geliştirmek isteyenlere, giriş düzeyinde iş arama sırasında rekabet avantajı elde etmek için yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır. Kursu tamamlayan öğrenciler, gerçek dünya problemlerini çözme ve çeşitli veri bilimi metodolojilerini etkili bir şekilde uygulama yeteneklerini göstererek bu mesleğe daha iyi hazırlanırlar.

Programın istatistiklere açık olmasına rağmen, baştan sona Python'u vurgular. Bu, alanın en iyi bilinen birincil yönüdür ve potansiyel çalışanların bu alanda verimli olması beklenir. Öğrenciler, işe hazır en yeni araçlara ve beceri setine odaklanan kapsamlı bir kurs sayesinde, gerçek veri bilimi ve gerçek dünya veri kümelerini kullanarak IBM Cloud'da göreli teori ve uygulamalı uygulama yoluyla veri bilimini öğrenirler. İlki hariç tüm IBM Veri Bilimi kursları, uygulamalı öğrenme projelerine büyük önem verir.

Kurs ayrıca, katılımcıların pratik beceriler geliştirmelerine ve bunları gerçek dünyadaki veri bilimi problemlerine uygulamalarına olanak tanıyan bir dizi uygulamalı laboratuvar içerir. Program, deneyimsel öğrenmenin bu unsuru nedeniyle katılımcılarına veri bilimi alanında bir iş rolüne geçişlerinde büyük ölçüde yardımcı olur. Kurs ayrıca tamamen çevrimiçi. Bu, öğrencilerin kendileri için en iyi olanı temel alarak esnek son tarihler belirlemelerini ve sürdürmelerini sağlayarak, program oturumlarına katılmaya devam ederken derslere kendi hızlarında katılmalarını inanılmaz derecede uygun ve rahat hale getirir.

Programa katılanlar, kursu tamamladıktan sonra IBM'in Yetenek Ağı'na da katılabilirler. Bu ağ, IBM'de rüya gibi bir işe girmek için gereken araçların birçoğunu sağladığı ve birçok IBM fırsatına doğrudan erişim sağladığı için, herhangi bir veri bilimi kariyeri adayı için son derece faydalı olabilir. Şu anda, her biri beklenen tamamlanma süresinde ve mevcut özelliklerde küçük farklılıklar olan birkaç site kursu sunmaktadır. Farklılıklar küçük olsa da, bunları kontrol etmelisiniz çünkü özel durumunuza bağlı olarak bir platform diğerinden daha iyi ve daha uygun maliyetli olabilir.

Coursera haftada 5 saat yaklaşık on ay kurs sunarken, edX haftada 3-5 saat yaklaşık bir yıl ve bir ay kurs vermektedir. Ayrıca Coursera program için aboneliğe dayalı bir ücret alırken edX bu sertifika için bir kerelik ücret alır. Bu size çalışmalarınızı planlamak için daha fazla seçenek sunarak size daha fazla esneklik ve uyum sağlar. Ayrıca Coursera programı biraz geliştirerek genel halk için daha da erişilebilir hale getirdi.

İngilizce, Rusça, Korece, Farsça, Vietnamca, Almanca, İspanyolca, Arapça, Türkçe, Fransızca ve Portekizce altyazılar mevcuttur (Brezilya). Ayrıca Coursera yedi günlük ücretsiz deneme sunarken edX, tam programa ve maliyetine bağlı kalmadan önce program hakkında fikir edinmek için ideal olan bir kurs ücretsiz deneme sunar. Endüstri veya veri bilimi alanıyla ilgili herhangi bir ön bilgi faydalı olacak olsa da, bu kursa kaydolmak ve başarıyla tamamlamak için önceden deneyime gerek yoktur. En önemli gereklilik, veri bilimi alanında kariyer yapmak isteyen herkes için bunu basit ve anlaşılır kılan bir alanda öğrenme ve büyüme arzusudur.

Kurs, öğrencilerin kariyerlerinde ilerlemelerine yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Öğrenciler, kursun sonunda ve ilgili tüm dersleri tamamlayana kadar etkileyici ve kapsamlı bir veri bilimi proje portföyü oluşturmuş olacak ve iş piyasasına girerken rolün işlevsel gereksinimlerine güven duyacaklardır. Öğrenciler, kursu tamamladıktan sonra, IBM'den bir dijital rozet ve veri bilimi yeterliliklerini tanıyan ve bu yeterlilikleri doğrulayan bir Profesyonel Sertifika alırlar.

Sertifika Almak Ne Kadar Sürer?

17 gün akşamları ve hafta sonları çalışmak 106 saatimi aldı. Kurs materyallerine göre, programı tamamlamak ortalama 195 saat ve 10 aya kadar sürer (yalnızca bitirme kursu için 6 hafta). Seni alacak olan süre bu mu? Bu tartışmalı. Halihazırda ne kadar bildiğinize, kaç taahhütte bulunduğunuza ve bitirme projenizin zorluğuna bağlıdır. Muhtemelen üç ayımı kendimde geçirdim.

Gördüğüm diğer capstone projelerine dayanarak, çoğu insan capstone projelerine iki veya üç hafta harcıyor. Ayrıca, kursa kaydolan öğrencilerin birçoğu, çalışanlardan çok daha fazla boş zamana sahiptir. Bu nedenle, biraz Python deneyiminiz, çok fazla boş zamanınız ve sorunları hızlı çözme eğiliminiz varsa, sertifikayı üç aydan daha kısa sürede tamamlayabilmeniz gerekir.

Sertifika Almak Zamanınıza ve Paranıza Değer mi?

Kesinlikle! Program boyunca birçok materyali ele alıyor ve veri bilimi becerilerinizi geliştiriyorsunuz. Capstone kursu, öğrendiklerinizi uygulamaya koymanıza olanak tanır. Kapak taşı ayrıca, ertelediğim ama yapmak zorunda olduğum için memnun olduğum bir GitHub portföyü oluşturmanızı gerektiriyor (GitHub'ım). Ayrıca, kapak taşının bir parçası olarak bulgularınızı özetleyen bir blog yazmalı veya bir sunum oluşturmalısınız.

Ne Tür Sosyal Medya Rozetleri Verilir?

IBM, Acclaim aracılığıyla her bir kurs için çekici rozetler sağlar (Credly tarafından). Bunlar hem dijital olarak doğrulanabilir hem de halka açıktır. Nasıl çalıştıklarına dair bir örnek görmek için Alkış bağlantıma gidin. Coursera tarafından verilen nihai sertifika, tüm programın tamamlandığını gösterir. Bireysel IBM kurs rozetleri kadar çekici olmasa da, bu sertifika sosyal medyada paylaşmanız gereken sertifikadır.

Daha İyi Sertifikalar Var mı?

Emin. İstatistik ve veri bilimi sertifikaları Harvard ve MIT'den EdX'te ve Johns Hopkins'ten Coursera'da mevcuttur. Duke Üniversitesi'nde, Michigan Üniversitesi'nde, Washington Üniversitesi'nde ve diğer büyük kurumlarda, Python/R/İstatistik odaklı birkaç mükemmel sertifika vardır. Bence mesele, bir sertifikanın daha iyi ya da daha kötü olması değil. Bunun yerine amaç, malzemeye her biri bir öncekini güçlendiren çeşitli açılardan yaklaşmaktır.

Örneğin, yakın zamanda bu alanda yüksek lisans derecesini tamamlamış olmama rağmen, bu sertifikadan, özellikle de kapak taşından birçok yeni fikir, araç ve teknik elde edebildim. Öğrenme asla bitmez; sadece daha fazla yaklaşımı daha iyi anlarsınız ve bunları zaman içinde daha hızlı uygulayabilirsiniz. Sonuç olarak, zaten matematik, istatistik, veri analizi veya yazılım geliştirmede güçlü bir temele sahip olanlar için bu sertifikayı uzun bir yolculukta harika bir başlangıç ​​noktası olarak düşünmenizi öneriyorum.

Bu alanda daha önce deneyiminiz yoksa, başlayabileceğiniz daha az kurs içeren daha basit sertifikalar vardır. Bundan sonra bazı ileri düzey kurslar ve sertifikalar alınmalıdır.

Sonuç

Coursera'daki IBM Data Science Professional Sertifikası, özellikle Coursera ile öğrenme süreci boyunca sayısız fayda sağladığı için yatırıma değer. Ayrıca taahhüt etmesi basit, uygun fiyatlı ve tamamen esnektir. Her şeyde olduğu gibi, bu kurstan kazanacağınız değer, sonuçta ondan ne yaptığınız ve programdan ne aldığınızla belirlenecektir. Son olarak, IBM Data Science Professional Certificate programı, veri bilimi alanında kariyer yapmakla ilgilenen yeni başlayanlar için mükemmel bir programdır.

Bu programa devam etmeyi seçerseniz, yalnızca giriş seviyesi bir veri bilimi pozisyonunun kısa vadeli işlevsel gereksinimlerine hazırlanmakla kalmayacak, aynı zamanda alanda güçlü bir temel oluşturabilecek ve eğitiminize daha fazla devam edebileceksiniz. ileri düzey kurslar.

Sıkça Sorulan Sorular