Профессиональная сертификация 'IBM Data Analyst'

Профессиональная сертификация — серия из нескольких курсов

Получите подтверждение квалификации, свидетельствующее о вашей компетентности

Раскройте свой потенциал в области анализа данных. Сформируйте навыки, готовые к работе, для востребованной карьеры аналитика данных. Не требуется ученая степень или опыт работы.

Чему вы научитесь

Демонстрировать навыки работы с электронными таблицами и использования Excel для выполнения различных задач анализа данных, таких как поиск и обработка данных.

Создавать различные графики и диаграммы в Excel и работать с IBM Cognos Analytics для построения информационных панелей. Визуализация данных с помощью библиотек Python, таких как Matplotlib.

Развивать рабочие знания языка Python для анализа данных с использованием библиотек Python, таких как Pandas и Numpy, и вызывать API и веб-сервисы.

Описывать экосистему данных и составлять запросы для доступа к данным в облачных базах данных с использованием SQL и Python из блокнотов Jupyter.

Получаемые навыки

  • Microsoft Excel
  • Python Programming
  • Data Analysis
  • Data Visualization (DataViz)
  • SQL
Программа курса

Профессиональная сертификация — серия из 9 курсов

Получите навыки, необходимые для работы в качестве аналитика данных начального уровня, благодаря этому профессиональному сертификату от IBM и займите конкурентоспособное положение на процветающем рынке труда для аналитиков данных, который будет расти на 20% до 2028 года (Бюро статистики труда США).

Вы сможете сделать карьеру аналитика данных, изучив основные принципы анализа данных и получив практические навыки. Вы будете работать с различными источниками данных, сценариями проектов и инструментами анализа данных, включая Excel, SQL, Python, Jupyter Notebooks и Cognos Analytics, получая практический опыт работы с данными и применения аналитических методов.

Получите профессиональный сертификат

Добавьте это подтверждение квалификации в свой профиль LinkedIn, резюме или биографию Поделитесь им в социальных сетях и в оценке результативности

Получите новый диплом с выгодой

После завершения Профессиональная сертификация вы можете получить зачетные единицы, если подадите заявку и вас зачислят на одну из следующих дипломных онлайн-программ.

Начните строить карьеру в области анализ данных

Пройдите обучение профессионального уровня от IBM

Продемонстрируйте уровень владения навыками с помощью проектов для портфолио

Получите от IBM сертификат, который подтвердит работодателям вашу квалификацию

Освойте навыки для одной из востребованных должностей: Аналитик данных, Помощник аналитика данных, Бизнес-аналитик

После успешного завершения этой программы вы будете анализировать реальные наборы данных, создавать интерактивные информационные панели и представлять отчеты, чтобы поделиться своими выводами, что придаст вам уверенности и позволит начать карьеру в качестве младшего или помощника аналитика данных. Вы также заложите основу для других дисциплин, связанных с данными, таких как data science или data engineering

Учитесь у лучших:

Joseph Santarcangelo

Джозеф имеет степень доктора философии в области электротехники, его исследования были посвящены использованию машинного обучения, обработки сигналов и компьютерного зрения для определения того, как видео влияет на человеческое познание. Джозеф работает в IBM с момента получения степени доктора философии.

Kevin McFaul

Кевин Макфол, глобальный менеджер по продуктам, IBM Analytics and AI Applications, был ключевой движущей силой в развитии аналитического портфеля IBM, применяя ИИ для преобразования основных областей бизнеса.

Программа курсов

Чему вы научитесь
  • Объясните, что такое анализ данных и основные этапы процесса анализа данных
  • Различать различные роли, связанные с данными, такие как инженер по данным, аналитик данных, специалист по данным, бизнес-аналитик и аналитик бизнес-аналитики
  • Описывать различные типы структур данных, форматы файлов и источники данных
  • Опишите процесс анализа данных, включающий сбор, обработку, добычу и визуализацию данных.

Чему вы научитесь
  • Получение рабочих знаний об Excel для анализа данных
  • Выполнять основные задачи работы с электронными таблицами, включая навигацию, ввод данных и использование формул.
  • Использовать методы обеспечения качества данных для импорта и очистки данных в Excel.
  • Анализировать данные в электронных таблицах с помощью фильтрации, сортировки, функций поиска и разворотных таблиц.

Чему вы научитесь
  • Создание основных графиков, таких как линейные, столбчатые и круговые диаграммы, с помощью электронных таблиц Excel.
  • Объяснять, какую важную роль играют диаграммы в рассказе об истории, основанной на данных.
  • Построение расширенных диаграмм и визуализаций, таких как древовидные диаграммы, линии искр, гистограммы, диаграммы рассеяния и заполненные картографические диаграммы.
  • Создание интерактивных информационных панелей и обмен ими с использованием Excel и Cognos Analytics.

Чему вы научитесь
  • Опишите основы Python, включая типы данных, выражения, переменные и структуры данных.
  • Применять логику программирования на Python, используя ветвление, циклы, функции, объекты и классы.
  • Демонстрировать навыки использования библиотек Python, таких как Pandas, Numpy и Beautiful Soup.
  • Доступ к веб-данным с помощью API и веб-скрейпинга на Python в блокнотах Jupyter.

Чему вы научитесь
  • Сыграйте роль специалиста по анализу данных / аналитика данных, работающего над реальным проектом.
  • Продемонстрируйте свои навыки в Python - языке, который является основным для Data Science и анализа данных.
  • Примените основы Python, структуры данных Python и работу с данными в Python.
  • Построение приборной панели с использованием Python и таких библиотек, как Pandas, Beautiful Soup и Plotly, с помощью блокнота Jupyter.

Чему вы научитесь
  • Анализируйте данные в базе данных с помощью SQL и Python.
  • Создание реляционной базы данных в Cloud и работа с таблицами.
  • Писать SQL-запросы, включая SELECT, INSERT, UPDATE и DELETE.
  • Построение более мощных запросов с использованием передовых методов SQL, таких как представления, транзакции, хранимые процедуры и объединения.

Чему вы научитесь
  • Разрабатывать код Python для очистки и подготовки данных к анализу, включая обработку отсутствующих значений, форматирование, нормализацию и бинирование данных.
  • Выполнять исследовательский анализ данных и применять аналитические методы к реальным наборам данных с использованием таких библиотек, как Pandas, Numpy и Scipy.
  • Манипулировать данными с помощью фреймов данных, обобщать данные, понимать распределение данных, проводить корреляцию и создавать конвейеры данных.
  • Строить и оценивать регрессионные модели с помощью библиотеки машинного обучения scikit-learn и использовать их для прогнозирования и принятия решений.

Чему вы научитесь
  • Внедрять методы визуализации данных и строить графики с помощью библиотек Python, таких как Matplotlib, Seaborn и Folium, чтобы рассказать захватывающую историю.
  • Создавать различные типы диаграмм и графиков, такие как линейные, площадные, гистограммы, столбчатые, круговые, квадратные, разбросанные и пузырьковые.
  • Создавайте расширенные визуализации, такие как вафельные диаграммы, облака слов, графики регрессии, карты с маркерами и хороплеты.
  • Генерировать интерактивные приборные панели, содержащие диаграммы рассеяния, линейные, столбчатые, пузырьковые, круговые и всплески, используя фреймворк Dash и библиотеку Plotly.

Чему вы научитесь
  • Применять различные методы для сбора и обработки данных
  • Продемонстрируйте свои навыки анализа и визуализации данных
  • Создайте отчет об анализе данных и убедительную презентацию
  • Продемонстрировать навыки работы с различными библиотеками Python

Отзывы

Felipe M.

''Мне очень понравился гибкий график курсов. Я могу подстроить обучение под свое расписание и настроение.'

Jennifer J.

'Новые идеи и навыки помогли мне реализовать проект на работе.'

Larry W.

'Именно на Coursera я нахожу курсы, которых нет в моем университете.'

Chaitanya A.

'Учеба — это нечто большее, чем просто повышение квалификации. Coursera не ставит никаких границ для обучения.'

Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент..

Да! Чтобы начать, нажмите карточку интересующего вас курса и зарегистрируйтесь. Зарегистрировавшись, вы можете пройти курс, чтобы получить сертификат, ссылкой на который можно делиться с другими людьми. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. При подписке на курс, входящий в сертификацию, вы автоматически подписываетесь на всю сертификацию. Ход учебы можно отслеживать в панели управления учащегося.

Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.

Анализ данных включает в себя сбор, очистку, организацию, моделирование и визуализацию данных с целью извлечения полезных сведений, на основе которых можно принимать решения.

Мы используем файлы cookie, чтобы улучшить ваш просмотр, показывать персонализированную рекламу или контент, а также анализировать наш трафик. Нажимая «Принять все», вы соглашаетесь на использование нами файлов cookie.