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Cette étude fait partie de notre revue sur :
Développez des compétences professionnelles pour une carrière en demande en tant qu'analyste de données. Aucun diplôme ou expérience préalable n'est requis.
Acquérez les compétences nécessaires pour travailler pour un poste d'analyste de données débutant grâce à ce certificat professionnel en huit cours d'IBM et positionnez-vous de manière compétitive sur le marché du travail florissant des analystes de données, qui connaîtra une croissance de 20% jusqu'en 2028 (Bureau américain des statistiques du travail) .
Démarrez votre carrière en tant qu'analyste de données en apprenant les bases de l'analyse de données et en acquérant des compétences pratiques. Vous travaillerez avec une variété de sources de données, de scénarios de projet et d'outils d'analyse de données, notamment Excel, SQL, Python, Jupyter Notebooks et Cognos Analytics, acquérant une expérience pratique de la manipulation de données et de l'application de techniques analytiques.
Ce certificat professionnel ne nécessite aucune compétence préalable en programmation ou en statistiques et convient aux étudiants titulaires ou non d'un diplôme universitaire. Tout ce dont vous avez besoin pour commencer, ce sont des compétences informatiques de base, des mathématiques de niveau secondaire, une aisance à travailler avec les chiffres, une volonté d'apprendre et un désir d'enrichir votre profil avec des compétences précieuses.
Une fois ce programme terminé avec succès, vous aurez analysé des ensembles de données du monde réel, créé des tableaux de bord interactifs et présenté des rapports pour partager vos conclusions, vous donnant ainsi la confiance et le portefeuille nécessaires pour commencer une carrière en tant qu'associé ou analyste de données junior. Cela créera également la base d'autres disciplines de données, telles que la science des données ou l'ingénierie des données.
Tout au long du programme, vous réaliserez des projets et des laboratoires pratiques et acquerrez une solide compréhension des compétences techniques nécessaires pour collecter, discuter, exploiter et visualiser efficacement des données, ainsi que des compétences non techniques pour travailler avec les parties prenantes et raconter des histoires avec des données. Engagez votre public.
À la fin du programme, vous terminerez un projet de synthèse du monde réel conçu spécifiquement pour mettre en valeur vos compétences d'analyste de données nouvellement acquises.
Tous ces projets peuvent être combinés dans un portefeuille sur GitHub ou un autre service pour transmettre clairement votre expérience et vos compétences aux employeurs potentiels.
Ce cours présente une introduction en douceur aux concepts d'analyse de données, au rôle d'un analyste de données et aux outils utilisés pour effectuer les tâches quotidiennes. Vous acquerrez une compréhension de l'écosystème des données et des principes fondamentaux de l'analyse des donnéestelles que la collecte de données ou l'exploration de données. Ensuite, vous apprendrez les compétences non techniques nécessaires pour communiquer efficacement vos données aux parties prenantes et comment la maîtrise de ces compétences peut vous permettre de devenir un décideur axé sur les données.
Ce cours vous aidera à différencier les rôles d'analyste de données, de data scientist et d'ingénieur de données.. Vous apprendrez les responsabilités d'un analyste de données et exactement ce que l'analyse de données implique. Vous serez en mesure de résumer l'écosystème de données, comme les bases de données et les entrepôts de données. Vous découvrirez ensuite les meilleurs fournisseurs de l'écosystème de données et explorerez les différents outils sur site et dans le cloud. Continuez ce voyage passionnant et découvrez les plateformes Big Data comme Hadoop, Hive et Spark.
À la fin de ce cours, vous serez en mesure de visualiser le quotidien d'un analyste de données, de comprendre les différents parcours professionnels qui s'offrent à l'analyse de données et d'identifier les nombreuses ressources disponibles pour maîtriser ce métier. Tout au long de ce cours, vous apprendrez les aspects clés de l'analyse de données. Vous commencerez à explorer les bases de la collecte de données et apprendrez à identifier vos sources de données. Ensuite, vous apprendrez à nettoyer, analyser et partager vos données à l'aide de visualisations et d'outils de tableau de bord.
Tout cela est combiné dans le projet final, où vous testerez vos connaissances du matériel de cours, explorerez ce que signifie être un analyste de données et fournirez un scénario d'analyse de données du monde réel. Ce cours ne nécessite aucune expérience préalable en analyse de données, en tableurs ou en informatique. Tout ce dont vous avez besoin pour commencer, ce sont des compétences informatiques de base, des mathématiques de niveau secondaire et un accès à un navigateur Web moderne comme Chrome ou Firefox.
Ce cours est conçu pour vous donner une connaissance pratique de base de l'utilisation des feuilles de calcul Excel pour l'analyse des données.. Il couvre certaines des premières étapes de l'utilisation des tableurs et de leur utilisation dans le processus d'analyse des données. Il comprend de nombreuses vidéos, démos et exemples à apprendre, suivis d'instructions étape par étape à appliquer et à pratiquer dans une feuille de calcul en direct.
Excel est un outil essentiel pour travailler avec des données, que ce soit pour les affaires, le marketing, l'analyse de données ou la recherche. Ce cours convient à ceux qui aspirent à faire de l'analyse de données ou de la science des données une profession., ainsi que pour ceux qui souhaitent simplement utiliser Excel pour l'analyse de données dans leurs propres domaines. Vous acquerrez une expérience précieuse du nettoyage et de la gestion des données à l'aide de fonctions, puis analyserez vos données à l'aide de techniques telles que le filtrage, le tri et la création de tableaux croisés dynamiques.
Ce cours commence par une introduction aux feuilles de calcul telles que Microsoft Excel et Google Sheets et au chargement de données à partir de plusieurs formats. Avec cette introduction, vous apprendrez à effectuer certaines tâches de base de nettoyage et de tri des données et à continuer à approfondir vos connaissances sur l'analyse des données grâce à l'utilisation du filtrage, du tri et de l'utilisation de tableaux croisés dynamiques dans la feuille de calcul. En effectuant ces tâches tout au long du cours, vous comprendrez comment les feuilles de calcul peuvent être utilisées comme outil d'analyse de données et comprendrez leurs limites. Ce cours met fortement l'accent sur la pratique et l'apprentissage appliqué.
Avec chaque atelier, vous acquerrez une expérience pratique de la manipulation de données et commencerez à comprendre le rôle important des feuilles de calcul. Nettoyez et analysez vos données plus rapidement en comprenant les fonctionnalités de formatage des données. Ensuite, vous transformerez vos données en tableau croisé dynamique et découvrirez ses fonctionnalités pour que vos données restent organisées et lisibles. Le projet Capstone vous permet de mettre en valeur vos compétences en analyse de données nouvellement acquises.
À la fin de ce cours, vous aurez travaillé avec divers ensembles de données et feuilles de calcul et vous aurez démontré les bases du nettoyage et de l'analyse des données, le tout sans avoir à apprendre de code. Démarrer avec Excel est facile dans ce cours.
Il ne nécessite aucune expérience préalable avec les feuilles de calcul ou le codage. Il ne nécessite pas non plus de téléchargement ou d'installation de logiciel. Tout ce dont vous avez besoin est un appareil avec un navigateur Web moderne et la possibilité de créer un compte Microsoft pour accéder gratuitement à Excel en ligne. Cependant, si vous avez déjà une version de bureau d'Excel, vous pouvez également vous en tenir assez facilement.
Ce cours couvre certaines des premières étapes du développement de la visualisation de données à l'aide de feuilles de calcul. Commencez le processus de transformation de vos données en histoire en vous familiarisant avec les différents outils d'une feuille de calcul, comme l'importante fonction pivot et la possibilité de créer des tableaux de bord. Explorez les nombreux types de graphiques proposés et découvrez comment chacun a sa propre propriété unique pour transformer vos données.. Suivez le cours et acquérez une expérience précieuse en vous familiarisant avec l'outil d'analyse populaire IBM Cognos Analytics. Vous finirez par savoir comment créer un rapport réussi, avec la possibilité de communiquer vos conclusions.
À la fin de ce cours, vous aurez une compréhension de base des feuilles de calcul et de la façon dont elles peuvent être utilisées comme outil de visualisation de données. Vous gagnerez la capacité de créer efficacement des visualisations de données telles que des tableaux ou des graphiques, et vous commencerez à voir comment ils jouent un rôle clé dans la communication des résultats de l'analyse des données. Tout cela peut être réalisé en apprenant les bases de l'analyse de données avec Excel et IBM Cognos Analytics, sans avoir à écrire de code.
À la fin de ce cours, vous serez en mesure de décrire les outils de tableau de bord courants utilisés par un analyste de données, de concevoir et de créer un tableau de bord sur une plate-forme cloud et de commencer à augmenter votre niveau de confiance dans la création de visualisations de données de niveau intermédiaire. Tout au long de ce cours, vous trouverez 4 laboratoires pratiques et un projet de synthèse. Avec chaque laboratoire, acquérez une expérience pratique de la création de graphiques de base et avancés, puis poursuivez le cours et commencez à créer des tableaux de bord avec des feuilles de calcul et IBM Cognos Analytics. Ensuite, vous terminerez ce cours en créant un ensemble de visualisations de données avec IBM Cognos Analytics et en créant un tableau de bord interactif pouvant être partagé avec des pairs, des communautés professionnelles ou des employeurs potentiels.
Ce cours ne nécessite aucune expérience préalable en analyse de données, en tableurs ou en informatique. Tout ce dont vous avez besoin pour commencer est des compétences informatiques de base, des mathématiques de niveau secondaire, un accès à un navigateur Web moderne comme Chrome ou Firefox et la possibilité de créer un compte Microsoft pour accéder à Excel pour le Web.
Commencez votre apprentissage de Python pour la science des données, ainsi que la programmation en général, avec cette introduction à Python pour les débutants. Python est l'un des langages de programmation les plus populaires au monde et il n'y a jamais eu autant de demande de professionnels capables d'appliquer les principes fondamentaux de Python pour piloter des solutions commerciales dans tous les secteurs.
Ce cours vous emmènera de zéro à la programmation en Python en quelques heures, aucune expérience préalable en programmation n'est nécessaire ! Vous apprendrez les bases de Python, y compris les structures de données et l'analyse des données, effectuerez des exercices pratiques tout au long des modules du cours et créerez un projet de synthèse pour démontrer vos nouvelles compétences.
À la fin de ce cours, vous serez à l'aise pour créer des programmes de base, travailler avec des données et résoudre des problèmes réels en Python. Vous acquerrez une base solide pour poursuivre votre apprentissage dans le domaine et développer des compétences qui vous aideront à faire progresser votre carrière. Ce cours peut être appliqué à plusieurs programmes de spécialisation ou de certificat professionnel. L'achèvement de ce cours comptera pour votre apprentissage dans l'un des programmes suivants : IBM Applied AI Professional Certificate Applied Data Science Specialization IBM Data Science Professional Certificate À la fin de l'un des programmes ci-dessus, en plus de l'obtention d'un certificat d'achèvement de spécialisation coursera, vous recevrez également un badge numérique d'IBM qui reconnaît votre expertise dans le domaine.
Une grande partie des données mondiales réside dans des bases de données. SQL (ou Structured Query Language) est un langage puissant utilisé pour communiquer et extraire des données de bases de données. Une connaissance pratique des bases de données et de SQL est indispensable si vous souhaitez devenir un scientifique des données.
L'objectif de ce cours est d'introduire les concepts de bases de données relationnelles et de vous aider à apprendre et à appliquer les connaissances fondamentales du langage SQL. Il est également destiné à vous aider à démarrer avec l'exécution d'un accès SQL dans un environnement de science des données. Dans ce cours, l'accent est mis sur l'apprentissage pratique.. En tant que tel, vous travaillerez avec de vraies bases de données, de vrais outils de science des données et des ensembles de données du monde réel. Vous allez créer une instance de base de données dans le cloud. Grâce à une série d'ateliers, vous vous entraînerez à créer et à exécuter des requêtes SQL. Vous apprendrez également à accéder aux bases de données à partir des blocs-notes Jupyter en utilisant SQL et Python.
Aucune connaissance préalable des bases de données, SQL, Python ou programmation n'est requise. Tout le monde peut auditer ce cours gratuitement. Si vous choisissez de suivre ce cours et d'obtenir le certificat de cours Coursera, vous pouvez également obtenir un badge numérique IBM une fois le cours terminé avec succès. OFFRE À DURÉE LIMITÉE : L'abonnement est de seulement 39 USD par mois pour accéder aux documents éligibles et à un certificat.
Apprenez à analyser des données avec Python. Ce cours vous emmènera des bases de Python à l'exploration de nombreux types de données différents. Vous apprendrez à préparer les données pour l'analyse, à effectuer une analyse statistique simple, à créer des visualisations de données significatives, à prédire les tendances futures à partir des données, et plus encore !
Sujets abordés : 1) Importation d'ensembles de données 2) Nettoyage des données 3) Manipulation de la trame de données 4) Résumation des données 5) Création de modèles de régression d'apprentissage automatique 6) Création de pipelines de données . Il comprend les parties suivantes : Bibliothèques d'analyse de données - Vous apprendrez à utiliser les bibliothèques Pandas, Numpy et Scipy pour travailler avec un exemple d'ensemble de données.
Nous vous présenterons pandas, une bibliothèque open source, et l'utiliserons pour charger, manipuler, analyser et visualiser des ensembles de données intéressants. Ensuite, nous vous présenterons une autre bibliothèque open source, scikit-learn, et utiliserons certains de ses algorithmes d'apprentissage automatique pour créer des modèles intelligents et faire des prédictions intéressantes.
Si vous choisissez de suivre ce cours et d'obtenir le certificat de cours Coursera, vous obtiendrez également un badge numérique IBM.
"Une image vaut mieux que mille mots". Nous connaissons tous cette expression. Il est particulièrement applicable lorsqu'il s'agit d'expliquer les informations obtenues à partir de l'analyse d'ensembles de données de plus en plus volumineux. La visualisation des données joue un rôle essentiel dans la représentation des données à petite et à grande échelle.
L'une des compétences clés d'un scientifique des données est la capacité de raconter une histoire convaincante, en visualisant les données et les résultats d'une manière accessible et stimulante. Apprendre à tirer parti d'un outil logiciel pour visualiser les données vous permettra également d'extraire des informations, de mieux comprendre les données et de prendre des décisions plus efficaces.
L'objectif principal de ce cours de visualisation de données avec Python est de vous apprendre à prendre des données qui, à première vue, ont peu de sens et à les présenter d'une manière qui a du sens pour les gens. Plusieurs techniques ont été développées pour présenter visuellement les données, mais dans ce cours, nous utiliserons plusieurs bibliothèques de visualisation de données Python, à savoir Matplotlib, Seaborn et Folium. OFFRE D'UNE DURÉE LIMITÉE: L'abonnement est de seulement 39 USD par mois pour accéder aux documents éligibles et à un certificat.
Dans ce cours, vous appliquerez diverses compétences et techniques d'analyse de données que vous avez apprises dans le cadre de cours précédents. du certificat professionnel d'analyste de données IBM. Vous assumerez le rôle d'un analyste de données associé qui a récemment rejoint l'organisation et serez confronté à un défi commercial qui nécessite que l'analyse des données soit effectuée sur des ensembles de données du monde réel.
Vous effectuerez les tâches de collecte de données à partir de plusieurs sources, d'analyse exploratoire des données, de préparation et de traitement des données, d'analyse statistique et d'exploration de données, de création de graphiques et de diagrammes pour visualiser les données et de création d'un tableau de bord interactif. Le projet culminera avec la présentation de son rapport d'analyse des données, avec un résumé exécutif pour les différentes parties prenantes de l'organisation. Vous serez évalué à la fois sur votre travail pour les différentes étapes du processus d'analyse des données et sur le produit final. Ce projet est une excellente occasion de mettre en valeur vos compétences en analyse de données et de démontrer vos compétences à des employeurs potentiels.
Avec un certificat professionnel Coursera, vous pouvez commencer une nouvelle carrière ou changer votre carrière actuelle. Le monde d'aujourd'hui exige des compétences et des connaissances dans les technologies dont de plus en plus d'entreprises ont besoin. Apprenez à votre rythme, quand et où vous voulez. En moins d'un an, vous pourriez acquérir un brevet professionnel qui, ajouté à votre métier actuel, pourrait apporter une plus-value substantielle à votre expérience professionnelle et attirer l'attention des "chasseurs de têtes".
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Directeur du programme IA et science des données
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Ph.D., Scientifique des données chez IBM
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Doctorat, Scientifique des données
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IBM propose une large gamme de services de conseil et de technologie ; un large portefeuille de middleware pour la collaboration, l'analyse prédictive, le développement de logiciels et la gestion des systèmes ; et les serveurs et superordinateurs les plus avancés au monde. Grâce à son expertise en R&D, en technologie et en conseil aux entreprises, IBM aide ses clients à devenir "plus intelligents" à mesure que la planète devient plus interconnectée numériquement. IBM dépense plus de 6 milliards de dollars par an en R&D et vient de terminer sa 5e année de leadership en matière de brevets. IBM Research a reçu une reconnaissance au-delà de toute organisation de recherche technologique commerciale et abrite 9 lauréats du prix Nobel, 5 médailles nationales américaines de la technologie, 6 médailles nationales américaines de la science, 10 prix Turing et XNUMX intronisés au Temple de la renommée des inventeurs américains.
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