Panoramica corso
Descrizione
Il corso IBM Data Science Professional Certificate è progettato per preparare gli individui a una carriera come data scientist, fornendo competenze pratiche e esperienza pratica richieste nel campo. Questo programma di certificazione professionale, offerto da IBM, non richiede esperienza pregressa e può essere completato in soli cinque mesi. Gli studenti impareranno a utilizzare gli strumenti, i linguaggi e le librerie più aggiornati utilizzati dai data scientist professionisti, tra cui Python e SQL. Il corso include l'importazione e la pulizia di set di dati, l'analisi e la visualizzazione dei dati, nonché la costruzione di modelli di machine learning e pipeline. Gli studenti applicheranno le nuove competenze acquisite a progetti reali, costruendo un portfolio di progetti di data science che dimostrerà la loro competenza ai potenziali datori di lavoro. Il corso è strutturato in una serie di dieci corsi, ciascuno focalizzato su un aspetto specifico della data science, dalla metodologia alla programmazione in Python, dall'analisi dei dati alla visualizzazione, fino all'applicazione pratica del machine learning.
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Cosa apprenderai
Partecipando al corso IBM Data Science Professional Certificate, gli studenti acquisiranno una padronanza delle competenze pratiche e delle conoscenze aggiornate che i data scientist utilizzano quotidianamente nei loro ruoli lavorativi. Impareranno a utilizzare gli strumenti, i linguaggi e le librerie essenziali per la data science, tra cui Python e SQL. Il corso copre l'importazione e la pulizia dei set di dati, l'analisi e la visualizzazione dei dati, e la costruzione di modelli di machine learning e pipeline. Gli studenti applicheranno queste competenze in progetti reali, costruendo un portfolio di progetti di data science che dimostrerà la loro competenza ai potenziali datori di lavoro. Inoltre, il corso offre una solida preparazione per affrontare le sfide del mondo reale, fornendo agli studenti la possibilità di lavorare con i più recenti linguaggi, strumenti e librerie, tra cui Python, SQL, Jupyter notebooks, Github, Rstudio, Pandas, Numpy, ScikitLearn, Matplotlib e altri.
In questo corso si parla di:
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Il docente del corso
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