Введение в аналитику данных с сертификатом IBM. Быстрый курс для начинающих
Аналитика данных — то, что позволяет компаниям принимать обоснованные решения на основе информации. Когда ее много, умение анализировать и интерпретировать данные становится критически важным для компании. А значит, растет востребованность профессии Data Analyst. Рассказываем о курсе IBM, который поможет изучить основы.
Аналитика данных — то, что позволяет компаниям принимать обоснованные решения на основе информации. Когда ее много, умение анализировать и интерпретировать данные становится критически важным для компании. А значит, растет востребованность профессии Data Analyst. Рассказываем о курсе IBM, который поможет изучить основы.
Примечание Adviser
В этой статье ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.
Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.
Аналитика данных помогает выявить скрытые закономерности и тенденции, прогнозировать будущие события и разрабатывать стратегии на основе реальных фактов, а не предположений. Так компании могут оптимизировать процессы, улучшать качество продуктов и услуг и лучше понимать потребности. Кроме того, аналитика данных открывает широкие возможности для инноваций, помогая выявлять новые рынки и разрабатывать продукты, которые соответствуют запросам пользователей.
Анализ данных — это процесс сбора, хранения, моделирования и анализа данных, которые могут служить основой для принятия управленческих решений. Эта сертификация поможет начать карьеру в области анализа данных и заложитпрочный фундамент для дальнейшего развития в таких областях, как наука о данных, искусственный интеллект, Deep Learning или инженерия данных.
Вы освоите навыки и инструменты, используемые профессиональными аналитиками данных, включая электронные таблицы Excel, Python, Pandas, Numpy, Jupyter Notebooks, Cognos Analytics и др. Вы будете работать с различными источниками данных и сценариями проектов, чтобы получить практический опыт работы с данными и применения аналитических навыков.
К концу обучения у вас будет портфолио проектов и профессиональный сертификат от IBM, подтверждающий знания.
Проекты, котрые вы пройдете во время обучения
Импорт, очистка и анализ данных инвентаризации автопарка с помощью таблиц Excel.
Использование данных KPI (ключевых показателей эффективности) продаж автомобилей для создания интерактивной приборной панели с визуализацией.
Извлечение и построение графиков финансовых данных с помощью библиотеки Pandas для анализа данных на языке Python.
Использование SQL для запросов к наборам демографических данных по переписи населения, преступности и школам.
Работа с данными, построение графиков и создание регрессионных моделей для прогнозирования цен на жилье с помощью библиотек Python для анализа данных.
Создание динамической приборной панели на Python для мониторинга, составления отчетов и повышения надежности внутренних авиарейсов США.
В конце обучения вас ждет реальный проект, специально разработанный для того, чтобы продемонстрировать приобретенные навыки.
Программа сертификации
Введение в аналитику данных
Основы Excel для анализа данных
Визуализация данных и создание панелей управления с помощью Excel и Cognos
Python для Data Science, AI и разработки
Проект Python для науки о данных
Базы данных и SQL для науки о данных на Python
Анализ данных с Python
Визуализация данных с помощью Python
Проект IBM Data Analyst Capstone Project
Длительность: 4 месяца (при темпе обучения — 10 часов в неделю).
TIP от Adviser: Учиться на Coursera выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число учебных программ из более чем 7000. Это идеальный вариант, если вы готовы посвятить много времени учебе.
Как Кремниевая долина избавляется от телефонной зависимости и отказывается от собственных приложений
Вы на секунду берёте телефон, чтобы ответить в Telegram или прочитать SMS от банка. А через полчаса обнаруживаете себя в YouTube Shorts, с открытым Twitter, тремя непрочитанными чатами и ощущением, что всё это время не отдыхали, а сверхурочно работали. Знакомая история?
Полное погружение: как включить режим Deep Work, когда календарь трещит по швам
Наверняка вы ловили себя на мысли, что провели за компьютером десять часов, ответили на сотню писем, сходили на пять созвонов, но к вечеру так и не продвинули ни одну важную задачу. Это классическая ловушка многозадачности, которую принято считать полезным навыком. Но на деле она — главный враг когнитивной производительности.
Ловушка в кармане: почему интерфейс Instagram сильнее вашей воли
Вы берёте телефон проверить время. Через двадцать минут обнаруживаете себя в бесконечной ленте — ни время не проверили, ни зачем брали телефон уже не помните.
Искусство не быть онлайн: 5 книг по цифровой гигиене, которые работают
Вспомните свое утро. Скорее всего, первым делом вы тянетесь к смартфону, чтобы проверить уведомления или ленту. В этом нет криминала. Но если к вечеру вы чувствуете себя как выжатый лимон, пора задуматься о правилах игры.
Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот
Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале
Обсуждение
Комментируйте без ограничений
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.