[Neue Fähigkeiten erlernen] Der Data Science-Beruf

Data Science meistern: Entfesseln Sie Ihr Karrierepotenzial

Einführung

In der heutigen datengesteuerten Welt entwickelt sich der Bereich der Datenwissenschaft rasant weiter und wird für Unternehmen und Organisationen immer wichtiger. Datenwissenschaftler gehören zu den Top-Jobs in den USA, mit einer prognostizierten Wachstumsrate von 351 Milliarden Dollar zwischen 2022 und 2032, so das US Bureau of Labor Statistics (BLS). Dieses Wachstum wird durch die Notwendigkeit der Unternehmen vorangetrieben, die Macht der Daten zu nutzen, um Vorhersagen zu treffen, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und die Effizienz zu verbessern.

Hauptmerkmale

Der Data Science-Fachzertifikat Das von Coursera angebotene umfassende Programm vermittelt den Lernenden die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse, um in diesem Bereich erfolgreich zu sein. Hier sind einige der wichtigsten Funktionen:

• Grundlegendes Wissen: Das Programm deckt die gesamte Data-Science-Pipeline von der Datenerfassung bis zur Veröffentlichung ab und stellt sicher, dass die Lernenden ein solides Verständnis jeder Phase haben.
• Praktische Aufgaben: Spannende und klare Videovorlesungen werden von praktischen Aufgaben begleitet, die den Lernenden helfen, theoretisches Wissen in realen Szenarien anzuwenden.
• Wichtige Werkzeuge: Die Lernenden erwerben Kenntnisse im Umgang mit wichtigen Tools wie R, R-Studio, GitHub und Watson Studio, die für die Datenanalyse und -visualisierung von entscheidender Bedeutung sind.
• Techniken des maschinellen Lernens: Das Programm umfasst praktische Techniken des maschinellen Lernens, wie Regressionsanalyse und Kleinstquadrate-Inferenz, um den Lernenden beim Erstellen genauer Vorhersagemodelle zu helfen.
• Datenvisualisierung: Die Lernenden erfahren, wie sie mithilfe fortschrittlicher Grafiksysteme wie dem Lattice-System Visualisierungen erstellen, wodurch es einfacher wird, Ergebnisse effektiv zu kommunizieren.

Anwendungsfälle

Die in diesem Programm erworbenen Fähigkeiten können in verschiedenen realen Szenarien angewendet werden:

• Datenbereinigung und Visualisierung: Das Verständnis gängiger Datenspeichersysteme und die Anwendung der Grundlagen der Datenbereinigung, um Daten „aufzuräumen“, ist für jedes Data-Science-Projekt unerlässlich.
• Explorative Datenanalyse: Wenn Sie lernen, in analytischen Grafiken zu navigieren und Clusteranalysetechniken anzuwenden, können Sie Muster in Daten erkennen, was für fundierte Entscheidungen von entscheidender Bedeutung ist.
• Reproduzierbare Forschung: Die Organisation der Datenanalyse, um sie reproduzierbarer zu machen, ist eine wertvolle Fähigkeit, die die Glaubwürdigkeit von Forschungsergebnissen erhöht.
• Entwicklung von Datenprodukten: Das Erstellen interaktiver Grafiken mit GoogleVis und das Erstellen von Datenprodukten, die einem Massenpublikum eine Geschichte erzählen, sind Fähigkeiten, die in verschiedenen Branchen angewendet werden können.

Warum Sie an diesem Kurs teilnehmen sollten

Die Teilnahme am Data Science Professional Certificate-Programm bietet mehrere Vorteile:

• Karriereförderung: Mit den erworbenen Fähigkeiten und Kenntnissen können die Lernenden ihre Karriere in der Datenwissenschaft oder verwandten Bereichen vorantreiben.
• Verbesserter Lebenslauf: Das Hinzufügen beliebter Tools wie Jupyter, GitHub, R Studio und Watson Studio zu Ihrem Lebenslauf kann Ihre Berufsaussichten erheblich verbessern.
• Praktische Erfahrung: Das Programm vermittelt praktische Erfahrungen durch praktische Aufgaben und erleichtert so den Übergang in eine Einstiegsrolle im Bereich Data Science.

Wer profitiert von diesem Kurs?

Dieser Kurs ist ideal für:

• Anfänger: Personen mit wenig oder keiner Erfahrung in der Datenwissenschaft können mit den Grundlagen beginnen und sich zu fortgeschrittenen Themen vorarbeiten.
• Berufswechsler: Personen, die eine Karriere in der Datenwissenschaft anstreben, werden dieses Programm äußerst nützlich finden.
• Datenanalysten: Auch für Datenanalysten, die fortgeschrittenere Aufgaben in der Datenwissenschaft anstreben, ist dieser Kurs wertvoll.

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