CertNexus Zertifizierter Data Science Praktiker (berufsbezogenes Zertifikat)

Starten Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft. Beherrschen Sie Strategien zur Implementierung von Data Science-Techniken, um Geschäftsprobleme zu lösen.

Dozenten: Sarah Haq

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Stufe Mittel

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Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Jupyter
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Geschäftliche Prioritäten
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Projekt-Scoping
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Stakeholder Management
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden

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Berufsbezogenes Zertifikat – 5 Kursreihen

Der Bereich der Datenwissenschaft steht seit drei Jahren an der Spitze der Liste der aufstrebenden Berufe von Linked In mit einem prognostizierten Wachstum von 28 % pro Jahr, und das Weltwirtschaftsforum führt Data Analytics und Wissenschaftler als den wichtigsten aufstrebenden Beruf für 2022 auf.

Daten können Einblicke gewähren und Unternehmen informieren, indem sie Entscheidungen leiten und das Tagesgeschäft beeinflussen. In dieser Spezialisierung lernen die Teilnehmer, wie sie Daten innerhalb eines effektiven und wiederholbaren Prozessrahmens analysieren, verstehen, manipulieren und präsentieren können, und sie werden in die Lage versetzt, durch die Umsetzung von Konzepten der Datenwissenschaft in die Praxis einen Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen.

Dieser Kurs richtet sich an Fachleute aus der Wirtschaft, die lernen möchten, wie sie Erkenntnisse aus ihrer Arbeit effektiver gewinnen und diese Erkenntnisse bei der Lösung von Geschäftsproblemen nutzen können, um so einen größeren Wert für das Unternehmen zu schaffen. Der typische Teilnehmer dieses Kurses verfügt über mehrjährige Erfahrung mit Computertechnologie, einschließlich einer gewissen Begabung für Computerprogrammierung.

Der Kurs Certified Data Science Practitioner (CDSP) bereitet die Teilnehmer auf die CertNexus CDSP-Zertifizierungsprüfung vor.

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Praktisches Lernprojekt

Am Ende eines jeden Kurses haben die Lernenden die Möglichkeit, ein Projekt abzuschließen, das sie in ihr Portfolio aufnehmen können. Die Projekte umfassen:

Ein Geschäftsproblem mit Data Science angehen

Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten

Datenanalyse

Trainieren eines maschinellen Lernmodells

Präsentieren eines Data Science-Projekts

Geschäftsprobleme mit Data Science angehen

KURS 16 Stunden

Was Sie lernen werden

Dieser Kurs richtet sich an Fachleute aus der Wirtschaft, die lernen möchten, wie man feststellt, ob ein Geschäftsproblem für ein Data-Science-Projekt geeignet ist, und wie man den Data-Science-Prozess anwendet. Der typische Teilnehmer dieses Kurses verfügt über Erfahrung in einem geschäftlichen Umfeld und ein umfassendes Verständnis grundlegender Data-Science-Konzepte, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: Datentypen, Data-Science-Rollen, den gesamten Data-Science-Lebenszyklus und die Vorteile und Herausforderungen der Data Science.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Geschäftliche Prioritäten

Kategorie: Wirtschaft

Kategorie: Datenverarbeitung

Kategorie: Geschäftsprozess

Kategorie: Stakeholder Management

Kategorie: Projektentwurf

Kategorie: Unternehmensanalytik

Kategorie: Datengesteuerte Entscheidungsfindung

Kategorie: Projekt-Scoping

Kategorie: Datenkompetenz

Daten extrahieren, transformieren und laden

KURS 215 Stunden

Was Sie lernen werden

Dieser Kurs richtet sich an Geschäfts- und Datenexperten, die die erste technische Phase des Data Science-Prozesses, bekannt als Extrahieren, Transformieren und Laden oder ETL, erlernen möchten.

Die Teilnehmer lernen, wie man Daten aus verschiedenen Quellen sammelt, um sie umzuwandeln und zu bereinigen. Anschließend werden sie in die gesammelten Datensätze eintauchen, um die Daten vorzubereiten und zu bereinigen, damit sie später in ihr endgültiges Ziel geladen werden können. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer die Daten in ihr endgültiges Ziel laden, damit sie analysiert und modelliert werden können. Der typische Teilnehmer dieses Kurses hat bereits Erfahrung im Umgang mit Daten und ist geschickt im Umgang mit der Computerprogrammierung.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Leistungsmetrik

Kategorie: Algorithmen

Kategorie: Jupyter

Kategorie: Leistungsoptimierung

Kategorie: Überwachtes Lernen

Kategorie: Prädiktive Modellierung

Kategorie: Regressionsanalyse

Kategorie: Statistische Modellierung

Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen

Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)

Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen

Kategorie: Maschinelles Lernen

Kategorie: Unüberwachtes Lernen

Daten analysieren

KURS 320 Stunden

Was Sie lernen werden

Dieser Kurs richtet sich an Geschäftsleute, die lernen möchten, wie man Daten analysiert, um Erkenntnisse zu gewinnen, statistische Analysemethoden anwendet, um die zugrunde liegende Verteilung von Daten zu erforschen, Visualisierungen wie Histogramme, Streudiagramme und Karten zur Datenanalyse verwendet und Daten so aufbereitet, dass ein Datensatz entsteht, der für Schulungen geeignet ist. Der typische Teilnehmer dieses Kurses verfügt über mehrere Jahre Erfahrung mit Computertechnologie, einschließlich einer gewissen Befähigung zur Computerprogrammierung.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Abschluss des Projekts

Kategorie: Daten-Pipelines

Kategorie: Lieferung der Lösung

Kategorie: Datengesteuerte Entscheidungsfindung

Kategorie: Maschinelles Lernen

Kategorie: Web-Anwendungen

Kategorie: Kommunikation mit Stakeholdern

Kategorie: Daten Präsentation

Kategorie: Automatisierung

Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)

Kategorie: Datenverarbeitung

Kategorie: Engagement von Stakeholdern

Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen

Kategorie: Datenvisualisierung

Kategorie: Kommunikation

Modelle für maschinelles Lernen trainieren

KURS 428 Stunden

Was Sie lernen werden

Dieser Kurs richtet sich an Fachleute aus der Wirtschaft, die die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens kennenlernen, Modellhypothesen mit Hilfe eines Versuchsplans testen und Modelle mit Hilfe von Algorithmen zur Lösung von Klassifizierungs-, Regressions- und Vorhersageproblemen sowie von Clustering-Problemen trainieren, abstimmen und auswerten möchten. Um diesen Kurs erfolgreich zu absolvieren, sollten die Kursteilnehmer über Kenntnisse in der Computertechnologie verfügen, einschließlich einer gewissen Begabung für die Computerprogrammierung.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Daten bereinigen

Kategorie: Datenqualität

Kategorie: Datenmanipulation

Kategorie: Data-Mining

Kategorie: Datenverarbeitung

Kategorie: Data-Warehousing

Kategorie: Datenumwandlung

Kategorie: Daten importieren/exportieren

Kategorie: Erhebung von Daten

Kategorie: Daten-Integration

Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden

Schließen Sie ein Data Science Projekt ab

KURS 512 Stunden

Was Sie lernen werden

Kommunizieren Sie die Ergebnisse eines Modells über Webanwendungen und implementieren Sie Testpipelines, die das Training, die Abstimmung und den Einsatz des Modells automatisieren.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Histogramm

Kategorie: Explorative Datenanalyse

Kategorie: Datenanalyse

Kategorie: Deskriptive Statistik

Kategorie: Streudiagramme

Kategorie: Datenverarbeitung

Kategorie: Unternehmensanalytik

Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen

Kategorie: Datenumwandlung

Kategorie: Datenvisualisierung

Kategorie: Analytische Fähigkeiten

Kategorie: Statistische Analyse

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Dozenten

Sarah Haq

CertNexus

5 Kurse9.680 Lernende

Stacey McBrine

CertNexus

6 Kurse13.524 Lernende

von

CertNexus

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Häufig gestellte Fragen

Die Lernenden benötigen dafür 5 Monate mit durchschnittlich 2 Stunden pro Woche. Sie können die Spezialisierung auch in kürzerer Zeit absolvieren, wenn Sie mehr Zeit pro Woche aufwenden.

Die Teilnehmer sollten über ein umfassendes Verständnis der grundlegenden Konzepte der Datenwissenschaft verfügen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: Datentypen, Rollen der Datenwissenschaft, den gesamten Lebenszyklus der Datenwissenschaft und die Vorteile und Herausforderungen der Datenwissenschaft. Diesen Kenntnisstand können Sie durch den CertNexus DSBIZ™ (Prüfung DSZ-110) Kurs erreichen.

Sie sollten auch Erfahrung mit höheren Programmiersprachen wie Python haben. Der sichere Umgang mit grundlegenden Python-Bibliotheken für die Datenwissenschaft wie NumPy und pandas ist sehr zu empfehlen. Erfahrung im Umgang mit Datenbanken, einschließlich Abfragesprachen wie SQL, wird empfohlen.

Es wird empfohlen, den Kurs der Reihe nach zu besuchen.

Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich einschreiben und den Kurs abschließen, um ein Zertifikat zu erhalten, das Sie mit anderen teilen können, oder Sie können den Kurs besuchen, um das Kursmaterial kostenlos anzusehen. Wenn Sie sich für einen Kurs anmelden, der Teil eines Zertifikats ist, sind Sie automatisch auch für das gesamte Zertifikat angemeldet. Besuchen Sie Ihr Lerner-Dashboard, um Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Weitere Fragen

Besuchen Sie die das Hilfe-Center für Kursteilnehmer.

Finanzielle Unterstützung verfügbar,

¹ Das mittlere Gehalt und die Daten zu offenen Stellen stammen aus dem Lightcast™ Job Postings Report. Content Creator, Machine Learning Engineer und Salesforce Development Representative (1/1/2024 - 12/31/2024) Alle anderen Jobrollen (6/1/2024 - 6/1/2025)