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為您的資料科學職業奠定基礎。培養使用 Jupyter、Python、SQL 的實踐經驗。對真實資料集進行統計分析。
關於此專業課程
資料科學是十年來最熱門的職業之一，對於可分析資料並提供資料驅動做決策溝通結果的的資料科學家從未有如此高的需求。 IBM 的這一專業課程將有助於任何有興趣通過教他們從事資料科學職業的人在這個熱門領域起步的基礎技能。
這專業課包括 4 門自訂進度的線上課程，將讓您具備資料科學所需的基礎技能，包括開源工具和程式庫、Python、統計分析、SQL 和關係資料庫。你會經由採用真實資料科學工具和真實世界的資料集的親手實踐學到這些資料科學先修資訊。
成功完成這些課程後，您將擁有深入研究資料科學和的實踐知識與經驗，從事更高級的資料科學專案。
P.S. 本課程不要求有電腦科學或程式語言的先修知識。
到官方網站了解本課程與上課
應用的學習專案
該專業的所有課程都包含多個動手實驗和作業，以幫助您獲得使用各種資料集的實踐經驗和技能。專案範圍從使用 Python 構建儀表板、使用 SQL 分析社會經濟數據以及執行回歸分析與住房數據。
你將學到的內容有
- 資料科學工具的工作知識，例如 Jupyter Notebooks、R Studio、GitHub、Watson Studio
- Python 程式設計基礎知識，包括資料結構、邏輯、處理檔案、調用 API 以及 Pandas 和 Numpy 等程式庫
- 統計分析技術，包括描述性統計、資料可視化、機率分佈、假設檢驗和迴歸
- 關係資料庫基礎知識，包括 SQL 查詢語言、Select 語句、排序和過濾、資料庫功能、訪問多個表
你將獲得的技能：
| 資料科學 | Python程式設計 | 資料分析 |
| Pandas | Numpy | lpython |
| 機率與統計 | 迴歸分析 | 資料視覺化 |
| 統計假設測試 | 基本敘述統計 | 雲端資料庫 |
字幕
英文
製作方
IBM
通過開放式混合雲平台和AI，IBM 是業務轉型的全球領導者，為全球 170 多個國家/地區的客戶提供服務。 如今，《財富》 50強公司中有 47 家依靠 IBM Cloud 來運營業務，而 IBM Watson 企業 AI 則在 30,000 多個專案中努力工作。 IBM 也是世界上最重要的企業研究組織之一，連續 28 年處於專利領導地位。 最重要的是，在信任和透明性原則以及對更具包容性的社會的支持的指導下，IBM 致力於成為負責任的技術創新者和造福世界的力量。
第 1 門課程 資料科學的工具
有哪些最流行的資料科學工具，你如何使用它們，它們的特點是什麼？在本課程中，您將了解 Jupyter Notebooks、JupyterLab、RStudio IDE、Git、GitHub 和 Watson Studio。您將了解每種工具的用途、它們可以執行的程式語言、它們的特性和局限性。借助在 Skills Network Labs 上託管在雲中的工具，您將能夠測試每個工具並按照說明在 Python、R 或 Scala 中運行簡單的程式碼。在課程結束時，您將使用 IBM Watson Studio 上的 Jupyter Notebook 創建一個最終專案，並展示您準備筆記本、編寫 Markdown 以及與同行分享您的工作的熟練程度。
第 2 門課程 資料科學、AI 和開發用的 Python
本課程將帶您在幾個小時內從零開始使用 Python 進行程式設計 – 無需任何程式設計的經驗！您將學習 Python 基礎知識，包括資料結構和資料分析，在整個課程模組中完成動手練習，並創建一個最終專案來展示您的新技能。
在本課程結束時，您將能夠輕鬆地使用 Python 創建基本程式、處理資料和解決實際問題。您將為該領域的更高級學習打下堅實的基礎，並培養有助於推進職業生涯的技能。
本課程可應用於多個專業化或專業證書課程。完成本課程將計入您在以下任何課程中的學習：
完成上述任何課程後，除了從 Coursera 獲得專業化完成證書外，您還將收到 IBM 頒發的數位徽章，以表彰您在該領域的專業知識。
第 3 門課程 資料科學的 Python 專案
本迷你課程旨在讓您展示處理資料的 Python 基礎技能。 完成本課程涉及動手專案，您將在其中使用 Python 開發一個簡單的儀表板。
本課程是 IBM 資料科學專業證書和 IBM 資料分析專業證書的一部分。
先決條件：第 2 門課程 資料科學、AI 和開發用的 Python 是本課程的先決條件。 請確保在參加本課程之前，您已經完成了前一門課或者在使用 Python 和數據方面具有同等的熟練程度。
注意：本課程的目的不是教你 Python，也沒有太多的教學內容。 它旨在讓您應用先前的 Python 知識。
第 4 門課程 使用 Pytorch 進行資料科學統計
這門資料科學統計學課程旨在向您介紹用於資料分析的統計方法和程式的基本原理。完成本課程後，您將掌握統計學中關鍵主題的實踐知識，包括 – 資料收集、使用描述性統計總結資料、顯示和可視化資料、檢查變數之間的關係、機率分佈、期望值、假設檢驗、方差分析介紹（分析方差）、迴歸和相關分析。您將使用 Python 和 Jupyter Notebooks (資料科學家和資料分析師的首選工具）採取動手方法進行統計分析。
在課程結束時，您將完成一個專案，將課程中的各種概念應用於涉及現實生活啟發場景的資料科學問題，並展示對基礎統計思維和推理的理解。重點是清楚地了解對不同資料類型的各種處理方式，發展直觀的理解，對所提出的方法進行適當的評估，使用 Python 分析我們的資料，並準確地解釋輸出。
本課程適合各種專業人士和學生，他們打算以資料和統計驅動的角色開始他們的旅程，例如資料科學家、資料分析師、商業分析師、統計學家和研究人員。它不需要任何電腦科學或統計背景。我們強烈建議在開始本課程之前先學習 第 2 門課程 資料科學、AI 和開發用的 Python ，以熟悉 Python 程式語言、Jupyter notebooks 和庫。還提供了關於 Python 的可選複習。
完成本課程後，學習者將能夠：
✔計算集中趨勢度量和離散度量並將其應用於分組和未分組數據。
✔以清晰、簡潔的方式匯總、呈現和可視化資料，並為需要結果的非統計人員提供實用的洞察力。
✔確定用於常見資料集的適當假設檢驗。
✔進行假設檢驗、相關檢驗和迴歸分析。
✔ 熟練使用 Python 和 Jupyter Notebooks 進行統計分析。
第 5 門課程 用於資料科學的資料庫和 SQL ｜ 採用 Python 語言
世界上的大部分資料都存在於資料庫中。 SQL（或結構化查詢語言）是一種強大的語言，用於與資料庫通訊和從資料庫中提取數據。如果您想成為一名資料科學家，必須具備資料庫和 SQL 的工作知識。
本課程的目的是介紹關係資料庫的概念，幫助您學習和應用 SQL 語言的基礎知識。它還旨在幫助您開始在資料科學環境中執行 SQL 訪問。
本課程的重點是動手和實踐學習。因此，您將使用真實的資料庫、真實的資料科學工具和真實世界的資料集。您將在雲中創建一個資料庫實例。通過一系列動手實驗，您將練習構建和運行 SQL 查詢。您還將學習如何使用 SQL 和 Python 從 Jupyter 筆記本訪問資料庫。
無需具備資料庫、SQL、Python 或程式設計知識。
任何人都可以免費旁聽這門課程。如果您選擇參加本課程並獲得 Coursera 課程證書，您還可以在成功完成課程後獲得 IBM 數位徽章。
限時優惠：訂閱費用僅為每月 39 美元，即可訪問分級材料和證書。
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