If there is a shortcut to becoming a Data Scientist, then learning to think and work like a successful Data Scientist is it. Most of the established data scientists follow a similar methodology for solving Data Science problems. In this course you will learn and then apply this methodology that can be used to tackle any Data Science scenario.
Habilidades en redes de IBMAcerca de este Curso
298.736 vistas recientes
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Laboratorios de Coursera
Incluye proyectos de aprendizaje prácticos.
Obtén más información sobre los laboratorios de Coursera Nivel principiante
No previous experience required, although prior use of Jupyter Notebooks will be beneficial.
Aprox. 8 horas para completar
Inglés (English)
¿Podría tu empresa beneficiarse de la capacitación de los empleados en las habilidades más demandadas?
Prueba Coursera para negociosQué aprenderás
Describe what a methodology is and why data scientists need a methodology.
Apply the six stages in the Cross-Industry Process for Data Mining (CRISP-DM) methodology to analyze a case study.
Determine an appropriate analytic model including predictive, descriptive, and classification models to analyze a case study.
Decide on appropriate sources of data for your data science project.
Habilidades que obtendrás
- Data Science
- Methodology
- CRISP-DM
- Data Analysis
- Data Mining
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Laboratorios de Coursera
Incluye proyectos de aprendizaje prácticos.
Obtén más información sobre los laboratorios de Coursera Nivel principiante
No previous experience required, although prior use of Jupyter Notebooks will be beneficial.
Aprox. 8 horas para completar
Inglés (English)
¿Podría tu empresa beneficiarse de la capacitación de los empleados en las habilidades más demandadas?
Prueba Coursera para negocios
Ofrecido por
Comienza a trabajar para obtener tu licenciatura.
Este curso es parte de Bachelor of Applied Arts and Sciences completamente en línea de Habilidades en redes de IBM. Si te aceptan en el programa completo, tus cursos cuentan para tu título de grado.
Programa - Qué aprenderás en este curso
3 horas para completar
From Problem to Approach and From Requirements to Collection
3 horas para completar
5 videos (Total 19 minutos), 3 lecturas, 4 cuestionarios
3 horas para completar
From Understanding to Preparation and From Modeling to Evaluation
3 horas para completar
6 videos (Total 22 minutos), 3 lecturas, 4 cuestionarios
2 horas para completar
From Deployment to Feedback
2 horas para completar
3 videos (Total 10 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios
Reseñas
- 5 stars71,22 %
- 4 stars21,47 %
- 3 stars4,88 %
- 2 stars1,53 %
- 1 star0,87 %
Principales reseñas sobre DATA SCIENCE METHODOLOGY
por HV16 de may. de 2021
A bit more complex than what I would have hoped, but the material is still digestible. I think this course could be improve if the lecturer slow down a bit and spend more time on each topic
por JM26 de feb. de 2020
Very informative step-by-step guide of how to create a data science project. Course presents concepts in an engaging way and the quizzes and assignments helped in understanding the overall material.
por AR22 de nov. de 2019
It was a good course with very easy to understand material and methodology.
In my opinion additional optional reading resources or case study links is required for this to be a 5 star course.
por HD2 de mar. de 2020
More real examples will be very useful to get more understanding of the methodolgy, but the course was so good that now i know how data scientist think and handle the problems they face
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
¿Qué recibiré si me suscribo a este Certificado?
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.
