Coursera 上 IBM 数据科学专业证书的回顾

Coursera 上的 IBM 数据科学专业证书是您成为数据科学家的众多垫脚石之一。 该证书课程包括九门课程，让学生从数据科学的基础知识到开发自己的自定义顶点项目。 这是一个著名的、精心设计的在线教育计划，已经存在了很长时间，在撰写本文时有 234,952 名注册者。 这 认证 如果您想改变职业并从事数据科学工作，这是一个很好的起点。

我会向任何人推荐它，无论他们是初学者还是中级者。 初学者将全面了解数据科学基础知识。 中级学生将从顶点项目中受益，因为它允许他们开发自己的项目、获取自己的数据并编写自己的代码。 使用强制性 GitHub 帐户开始您的投资组合、撰写研究论文和撰写博客文章是额外的好处。

如果他们坚持到最后，特别是如果他们喜欢最后两门课程，好奇的学生就会知道数据科学职业是否适合。

为什么您应该考虑在 Coursera 上获得 IBM 数据科学专业证书

在过去的几年里，对熟练和合格的数据科学家的需求显着增加。 这是由于数据科学在各个行业中的日益普及以及该领域对该行业产生的积极影响。 有很多方法可以获得数据科学的适当技能和认证，从迷你课程到 DIY 路线。 但是，通常认为从信誉良好的来源接受培训和认证更有益。 获得 IBM 数据科学专业证书值得吗？

IBM 数据科学 做强做精做久。 证书非常值得您花时间和金钱。 该课程提供专家指导，帮助发展广泛的技能和专业知识，并侧重于在就业市场上获得竞争优势所需的内容。 它还具有成本效益、灵活和在线可用，没有参与的先决条件。 还有许多其他方法可以学习数据科学并满足打入该领域就业市场的功能要求。

因此，有抱负的数据科学家现在拥有广泛的课程和认证，可以成为数据科学家。 请继续关注本文后面讨论 IBM 数据科学专业证书的一些最显着的特性。 我相信阅读本文将帮助您确定该证书是否最适合您的特定需求，从而使您能够就是否继续使用它做出明智的决定。

什么是 IBM 数据科学专业证书？

目前在数据科学及相关领域有 2.5 万个职位空缺，其中许多是美国起薪超过 80,000 万美元的高薪职位。 不可否认，这是十年来最热门的职业，许多人已经转向更有声望的人，以便更好地准备好承担这些角色。 IBM 数据科学 专业证书课程是全面的，有九门技能培养课程，涵盖了你需要知道的一切，以获得一份好的数据科学入门级工作。 学生通过使用理论和实践应用学习技术获得以下领域的技能和专业知识：

模块 1：什么是数据科学？

好吧，我不知道还能说什么。 这是一门出色的标准入门课程：这涉及使用各种数据科学和机器学习技能、技术和工具完成项目和发布报告。 它提供了对该主题的广泛概述，并有助于消除一些最初的疑虑。 数据科学家是谁的杰出定义是我的主要收获。 它还向我介绍了这本数据科学书籍，我强烈建议您阅读。

模块 2：数据科学工具

如果你像我一样是这个领域的新手，这个会让你大吃一惊。 这涉及获得使用常见数据科学工具（如 Jupyter 笔记本）的经验。 该模块为您提供了大量工具，您可以将这些工具应用于您在数据科学职业生涯中可能遇到的各种用例。 不必记住所有这些，但如果您面临新的挑战，这是一个很好的起点。

模块 3：数据科学方法论

你会发现如何组织你的工作。 听起来很乏味，因为您终于决定学习编码？ 是的，这听起来很熟悉，但是当我说你不想错过它时，请相信我。 在分析和编码大型项目时，很容易迷失方向。 知道如何坚持一个框架对于实现你的目标至关重要。 这涉及获得解决数据科学问题所涉及的基本步骤和方法的知识。

模块 4：用于数据科学、人工智能和开发的 Python

标题比内容更吸引人。 这涉及通过使用 Jupyter 笔记本开始使用 Python。 您将学习 Python 的基础知识以及如何使用常见的数据类型。 这里的所有都是它的; 没有花哨的人工智能，没有 编程 经验，多一点理论和一些基本编码。

模块 5：用于数据科学的 Python 项目

终于，有事可做！ 在这个项目中，您将把在课堂上学到的知识应用到更真实的情况中。 我想说这对任何人都是可行的，并且让你对自己的新技能有信心——很棒的模块，完成起来很有趣！

第 6 单元：使用 Python 进行数据科学的数据库和 SQL

您以前从未使用过 SQL 吗？ 那么这就是适合你的课程。 这是对理论的极好介绍，将为您提供大量的编码经验。 这涉及使用 SQL 代码查询数据库和学习关系数据库。

模块 7：使用 Python 进行数据分析

这个模块会让你感觉像是从 0 到 100。它教你如何操作数据、分析数据和创建模型。 使用 Python 可以导入和清理数据集、分析数据集以及构建和评估数据模型和管道。 第 5 单元和第 6 单元没有让你为此做好准备，所以如果你以前从未做过，你可能会感到不知所措。 花点时间，仔细阅读，逐行、逐目消化。 以后会派上用场的。

第 8 单元：使用 Python 进行数据可视化

没有什么比以可视化格式查看您的数据更好的了。 这涉及使用各种数据可视化工具、技术和库来学习数据可视化。 它将帮助您理解它，本模块将向您展示如何做到这一点。 我不会撒谎：我鄙视 Python 用于数据可视化。 这需要很长时间，但你获得的见解是无价的，所以要注意。

模块 9：使用 Python 进行机器学习

另一个花哨的标题，承诺比它提供的更多。 本模块将概述可用于 Python 的最常见和基本的机器学习技术。 这涉及理解和应用各种有监督和无监督机器学习算法来使用 Python 解决实际问题。 这不会把你引向兔子洞。 但是，如果您之前没有该主题的经验，我相信这是一个很好的介绍。

模块 10：应用数据科学顶点

毫无疑问，这是我最喜欢的模块。 您可以将所有新获得的技能用于一个大型项目。 他们首先演示如何做，然后你必须复制它。 这完全取决于您自己的难度。 您可以复制并粘贴模块中的代码并稍微不同地应用它，或者您可以创建新的东西。 无论哪种方式，你都会得到你想要的：最后的证书。

Jupyter Notebook、人工智能、Watson、Studio、IBM Cloud、Db2、Pandas、Numpy、Bokeh、Matplotlib、Folium、Seaborn、Scikit-learn、SCIPy、RStudio、Zeppelin、回归、聚类、分类、位置、方法论、Foursquare 和推荐系统是所涵盖的其他工具和学习领域之一。 除了这些主题外，本课程还涵盖有助于学生过渡到数据科学家角色或相关入门级职位的主题。

这些技能包括学习如何应用解决问题的方法来像数据科学家一样思考和工作，以及接触数据科学家在现实世界中的日常活动。 通过每周在该计划中投入 3 到 5 个小时，该计划的整个持续时间可能需要 10 到 13 个月，具体取决于用于注册课程的站点。 毫无疑问，这些时间表将根据注册学生、他或她的学习速度和学习时间表而有很大差异。

如果一个全日制学生每天学习一个模块，整个课程可以在 2-3 个月内完成。 完成该计划的所有课程并在各种测验、实践作业和项目中达到最低评分标准，即表示成功完成该课程。 如果满足这些要求，并且学生已遵守所有注册条款和条件，学生将获得数据科学专业证书以及 IBM 徽章。

Coursera 上 IBM 数据科学专业证书的价格是多少？

edX 提供的课程全价为 411 美元，但在发售时降至 369.90 美元左右。 在 7 天免费试用期结束后，Coursera 每月收取 39 美元的 Coursera 订阅费用。 该课程在线提供的事实为学生节省了额外费用。

获得 IBM 数据科学专业证书是否值得？

Coursera 上的 IBM 数据科学专业证书非常物有所值。 该课程将深入的理论工作与实践学习技术相结合，帮助学生在当今最关键的数据科学角色领域提高效率。 此外，本课程旨在为参与者进一步学习数据科学奠定坚实的基础。 大约 46% 的完成此专业课程的人开始了数据科学的新职业，19% 的人获得了晋升或加薪。

目前，对能够分析数据并有效传达结果以告知各个行业和雇主的数据驱动决策的熟练数据科学专业人员的需求巨大。 尽管有这种需求，但相对较少的人可以完全满足这些公司的要求。 这是因为数据科学是一个如此广泛的领域，特定雇主的需求可能需要这些专业人员精通多种数据科学工具。

IBM 数据科学专业证书等认证让雇主对他们正在考虑招聘的求职者的能力充满信心。 IBM 数据科学计划旨在帮助那些想要学习和发展职业相关技能、工具和项目组合的人在入门级求职期间获得竞争优势。 完成课程的学生为这个职业做好了更好的准备，展示了他们解决现实问题和有效应用各种数据科学方法的能力。

尽管该程序对统计数据很轻，但它始终强调 Python。 这是该领域最广为人知的主要方面，预计潜在员工将在该领域发挥高效。 学生通过相关理论和在 IBM Cloud 中使用真实数据科学和真实世界数据集的动手实践来学习数据科学，这要归功于专注于最新工作准备工具和技能集的广泛课程。 除第一个课程外，所有 IBM 数据科学课程都非常强调应用学习项目。

该课程还包括一系列动手实验，使参与者能够培养实践技能并将其应用于现实世界的数据科学问题。 由于体验式学习的这一元素，该计划极大地帮助其参与者过渡到数据科学领域内的业务角色。 该课程也完全在线。 这使学生可以根据最适合他们的方式设置和维护灵活的截止日期，让他们以自己的节奏上课，同时保持参与课程会议，非常方便和舒适。

该计划的参与者还可以在完成课程后加入 IBM 的人才网络。 该网络对任何有志于从事数据科学职业的人都非常有益，因为它提供了在 IBM 找到理想工作所需的许多工具，并提供建议并直接获得许多 IBM 机会。 目前有几个站点提供该课程，每个站点的预期完成时间和可用功能略有不同。 即使差异很小，您也应该检查一下，因为根据您的具体情况，一个平台可能比另一个平台更好且更具成本效益。

Coursera 提供大约十个月的课程，每周 5 小时，而 edX 提供大约一年零一个月的课程，每周 3-5 小时。 此外，Coursera 对该计划收取基于订阅的费用，而 edX 对该认证收取一次性费用。 这为您安排学习提供了更多选择，为您提供了更大的灵活性和适应性。 此外，Coursera 略微改进了该程序，使其更容易被公众访问。

提供英语、俄语、韩语、波斯语、越南语、德语、西班牙语、阿拉伯语、土耳其语、法语和葡萄牙语字幕（巴西）。 此外，Coursera 提供 XNUMX 天的免费试用期，而 edX 提供单门课程的免费试用期，这是在承诺完整计划及其成本之前先了解该计划的理想选择。 尽管对该行业或数据科学领域的任何先验知识都会有所帮助，但注册本课程并成功完成课程并不要求具备先验经验。 最重要的要求是渴望在该领域学习和成长，这对于任何有兴趣从事数据科学职业的人来说都是简单而直接的。

该课程旨在帮助学生推进他们的职业生涯。 在课程结束并完成所有相关课程时，学生将建立一个令人印象深刻且全面的数据科学项目组合，让他们在进入就业市场时对角色的功能要求充满信心。 学生在完成课程后会收到来自 IBM 的数字徽章和专业证书，这是对他们数据科学能力的认可和证明。

获得证书需要多长时间？

17 天的晚上和周末工作花了我 106 个小时。 根据课程资料，完成该课程平均需要 195 小时，最长 10 个月（仅顶点课程就需要 6 周）。 那是你需要的时间吗？ 这是值得商榷的。 这取决于你已经知道多少，你有多少承诺，以及你的顶点项目的难度。 我大概花了三个月的时间。

根据我见过的其他顶点项目，大多数人会在他们的顶点项目上花费两到三周的时间。 此外，许多参加该课程的学生比那些工作的学生有更多的空闲时间。 所以，如果你有一些 Python 经验，有很多空闲时间，并且有快速解决问题的倾向，你应该能够在不到三个月的时间内完成证书。

获得证书是否值得您花时间和金钱？

绝对地！ 在整个课程中，您将学习大量材料并练习您的数据科学技能。 Capstone 课程可让您将所学知识付诸实践。 顶点还要求您创建一个 GitHub 投资组合，我一直在推迟，但很高兴我不得不这样做（我的 GitHub）。 您还必须撰写博客或创建演示文稿来总结您的发现作为顶点的一部分。

发放了哪些社交媒体徽章？

通过 Acclaim，IBM 为每个单独的课程（由 Credly 提供）提供有吸引力的徽章。 这些都是可数字验证的并向公众开放。 要查看它们如何工作的示例，请访问我的 Acclaim 链接。 Coursera 颁发的最终证书标志着整个计划的完成。 虽然没有单独的 IBM 课程徽章那么有吸引力，但该证书是您应该在社交媒体上分享的证书。

有更好的认证吗？

当然。 统计和数据科学证书可在哈佛和麻省理工学院的 EdX 以及约翰霍普金斯大学的 Coursera 上获得。 在杜克大学、密歇根大学、华盛顿大学和其他大型机构，有几个以 Python/R/Statistics 为重点的优秀认证。 在我看来，关键不在于证书是好是坏。 相反，我们的目标是从不同的角度处理材料，每个角度都加强了前一个。

例如，尽管我最近完成了该领域的研究生学位，但我能够从该认证中获得许多新的想法、工具和技术——尤其是从顶点证书中。 学习永无止境； 您只需更好地了解更多方法，并能够随着时间的推移更快地执行它们。 因此，对于那些已经在数学、统计学、数据分析或软件开发方面有扎实基础的人来说，我建议将此认证视为漫长旅程的一个很好的起点。

如果您之前没有该领域的经验，则可以通过较少的课程开始获得更简单的认证。 在此之后应继续学习一些高级课程和认证。

结论

Coursera 上的 IBM 数据科学专业证书非常值得投资，因为它在整个学习过程中提供了许多好处，尤其是 Coursera。 它也很容易承诺、负担得起且完全灵活。 与任何事情一样，你从这门课程中获得的价值最终将取决于你对它的看法以及你从课程中得到的东西。 最后，IBM 数据科学专业证书计划对于有兴趣从事数据科学职业的初学者来说是一个极好的计划。

如果您选择攻读该课程，您不仅可以为入门级数据科学职位的短期功能要求做好准备，还可以在该领域打下坚实的基础并继续深造。高级课程。

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