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0基础一个月拿到IBM Data Science Professional Certificate | 保姆级教程在此

0基础一个月拿到IBM Data Science Professional Certificate | 保姆级教程在此

Luqi珏
Luqi珏
1.58万 浏览 2021-01-08 发布

新的一年开始了,多学一点新的东西总是好的,直接入正题。IBM Data Science Professional Certificate算是Coursera上的王牌课程,这门课到底值不值得学,到底适合哪些人学,到底难度如何,到底学什么。。。别慌,保姆级教程在此!

流程

一共9门课,在Coursera上完成这9门网课,并且每个小项都达到最低分数线(基本都在80%),就可以拿到9张Coursera的Certificate和1张Data Science Professional Certificate。10张Certificate上都有IBM和Coursera的logo。

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每门课单独的Certificate,图片版权属于@Luqi珏,请勿转载。
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最终IBM Data Science Professional Certificate,图片版权属于@Luqi珏,请勿转载。

并且,在你的cclaim上,可以收到9门课程的badge。读完一门发一个。

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cclaim上9门课程的 badge,图片版权属于@Luqi珏,请勿转载。

Certificate

我觉得这里的Certificate只是一个“结业证明”,证明你上完了IBM在Coursera上提供的一系列Data Science相关的课程。这里的Certificate并不是我们传统意义上的某个“专业证书”。毕竟Certificate上大字明晃晃的写着online non-credit course。

适合人群

想要走Data Analysis/Data Science这个方向的0基础者,或者是真心想学些新东西的0基础者。Python/SQL/数据分析的中级学者,认真劝退,毕竟0基础一个月就能get的技能,我觉得中级学者会看不上。

难度

0基础,好好学,花心思花精力,多看一些相关的视频,我觉得都能比较轻松的过,并且你会学到很多很有趣的东西。不好好学,你想水过,也是可以的,但感觉意义也不大。

再举一个栗子,集美们大概比较好理解难度值:一般本科公共课都是1XX,2XX,专业课是从301到599不等,我觉得这门课算是一门比较简单的301。

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图片版权属于@Luqi珏,请勿转载。

课程

课程一. What is Data Science?

1. 官方时长:一共3个Week的课程

2. 主要内容:介绍了Data Science到底是个什么样的学科,Data Scientist主要做些什么工作

3. Quiz:阅读理解类的题

4. Final Project:半开放式的问答题

5. 难度:非常简单

课程二. Tools for Data Science

1. 官方时长:一共4个Week的课程

2. 主要内容:介绍了Data Science需要用什么工具、公共资源有哪些、IBM提供哪些工具

3. Quiz:阅读理解类的题

4. Final Project:在IBM Watson Studio网页上,用网页版的Jupyter Notebook编辑文本(非常简单的文本类代码)

5. 难度:非常简单

课程三. Data Science Methodology

1. 官方时长:一共3个Week的课程

2. 主要内容:介绍了Data Science日常工作中Report的编写内容有哪些

3. Quiz:阅读理解类的题

4. Final Project:问答题;用这门课学的Report 格式来自问自答(遇到什么问题,使用什么方法,怎么解决)

5. 难度:非常简单

课程四. Python for Data Science and AI

1. 官方时长:一共5个Week的课程

2. 主要内容:Python的基础代码课程

3. Hands-on Lab (Ungraded): 在IBM Watson Studio网页上,用网页版的Jupyter Notebook练习代码,一定要跟着做。

4. Quiz:阅读理解类的题 + 基础代码类的选择题

5. Final Project: 在IBM Watson Studio网页上,用网页版的Jupyter Notebook分析数据,需要把得到的数据表格截图上传。

6. 难度:简单

课程五. Databases and SQL for Data Science

1. 官方时长:一共4个Week的课程

2. 主要内容:SQL的基础代码课程

3. Hands-on Lab (Ungraded):在IBM的Db2 Cloud上,使用网页版SQL练习数据处理,一定要跟着做。

4. Quiz:基础代码类的选择题

5. Final Project: 在IBM Watson Studio网页上,用网页版的Jupyter Notebook分析数据,需要把得到的数据表格截图上传。(其实用SQL也可以完成相关作业~)

6. 难度:简单 -- 中等

课程六. Data Analysis with Python

1. 官方时长:一共7个Week的课程

2. 主要内容:Python数据分析课,包括:importing datasets,data wrangling,model等

3. Hands-on Lab (Ungraded):在IBM Watson Studio网页上,用网页版的Jupyter Notebook练习数据分析,一定要跟着做。

4. Quiz:基础代码类的选择题

5. Final Project: 在IBM Watson Studio网页上,用网页版的Jupyter Notebook分析数据,需要把得到的数据表格截图上传。并且还需要分享你在Watson Studio上的Notebook Link。

6. 难度:中等

课程七. Data Visualization with Python

1. 官方时长:一共3个Week的课程

2. 主要内容:Python数据可视化代码

3. Hands-on Lab (Ungraded):在IBM Watson Studio网页上,用网页版的Jupyter Notebook练习数据可视化,一定要跟着做。

4. Quiz:基础代码类的选择题

5. Final Project: 在IBM Watson Studio网页上,用网页版的Jupyter Notebook进行数据可视化操作。这个Project还是很有意思的,可以通过代码把数据源进行整理、生成表格、图表和内嵌Choropleth map。

6. 难度:难

课程八. Machine Learning with Python

1. 官方时长:一共6个Week的课程

2. 主要内容:Python数据分析,包括一些基础类算法,K-Nearest Neighbours(KNN),Decision Trees,Logistic Regression,Support Vector Machine和Clustering算法。

3. Hands-on Lab (Ungraded):在IBM Watson Studio网页上,用网页版的Jupyter Notebook练习数据分析,一定要跟着做。

4. Quiz:基础代码类的选择题

5. Final Project: 在IBM Watson Studio网页上,用网页版的Jupyter Notebook使用不同的算法进行数据分析。所有的Project中,这个是我唯一提交了2遍的,用Watson Studio的Notebook,我死活没有办法运行jaccard similarity score,我看discussion中也很多同学说到这个问题。

6. 难度:难

课程九. Applied Data Science Capstone

最后的大Project

1. Week 1:Final Project的简单介绍

2. Week 2:Foursquare API

  • 主要内容:Foursquare是什么,如何在Foursquare创建developer账号
  • Hands-on Lab (Ungraded):一步一步教会你如何使用Jupyter Notebook和Foursquare账号来爬取地理信息
  • Quiz:Foursquare API相关选择题
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图片来自于@Foursquare ,版权属于原作者

3. Week 3:Clustering

  • 主要内容:介绍k-means Clustering
  • Hands-on Lab (Ungraded):纽约相关地理数据的Segmenting和Clustering,一定要跟着做。
  • Project:多伦多地理数据的Segmenting和Clustering
  • 这里就能看出Hands-on lab的重要性。其实Hands-on lab等于给你提供了模板,Project就是套模板 + 额外代码分析
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图片来自于@coursera ,版权属于原作者

4. Week 4 & Week 5:Final Project

  • 名字:The Battle of Neighborhoods
  • 内容:简单来说就是挑选几个城市做对比,然后来帮助你达到你的商业目标。实际上就是用Week 2学的Foursquare API来获取地理信息,用Week 3学的Clustering来分析数据
  • 分数:总共70分。15分:阐述你要解决什么问题;15分:阐述你要如何使用数据来解决你的问题;15分:在Github上上传你分析数据的Notebook;15分:用数据+文字写Report;10分:把report做成presentation。

不难发现,Final Project其实就是一个纸老虎。写Report、阐述问题、做presentation就是常规操作,作为商科生,我真的干啥啥不行,写自问自答的report还是心不慌的。数据分析其实也就是把第二周和第三周学习的东西再拿出来做一遍,换汤不换药

这门课官方给的优秀案例是一个咱们中国学生(我看名字猜的)的整个Project。真的是非常非常非常的优秀。

课程的打分制度

所有的Quiz都是电脑自动打分,也就是做完提交就出分数了。一般圆形的圈圈为单选题,方块型的为多选题。每个Quiz都可以重做,大部分是8个小时内做3次,也有一些是可以无限制的重做。每次重做,有一部分题目会换新的。我有一些Quiz都是做2次之后才达到需要的分数。

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图片版权属于@Luqi珏,请勿转载。

所有的Project都是peer-graded,也就是说是相似时段一同参与这门课的同学给你打分。有的时候仅需要一位,有的时候两位(取平均分)。我觉得peer-graded制有利有弊,我看吐槽的还挺多的。不过我比较幸运,遇到的给我评分的同学都挺Nice + 严谨,有小问题会给你扣分,并且会留言告诉你为什么扣分。

课程完成所需时间

官方给出的时长为10个月。我看到网上挺多优秀集美分享7天就能Get(coursera前7天是免费的,7天后收$39 / 月)。作为995的打工人打工魂,我觉得一个月也是一个不错的周期(当然,我选了假期比较多的12月)。现在分享一下我的时间轴:

  • 第一周:课程1,2,3,4,并且辅助看一些Youtube上Python的基础视频
  • 第二周:课程5,6,并且辅助看一些Youtube上Python的基础视频
  • 第三周:课程7,8,遇到不会的Google + Youtube
  • 第四周:课程9,遇到不会的Google + Youtube

感想

其实我工作的行业和Data Analysis/Data Science这个领域交集不多,但是学自己感兴趣的东西,真的是一个有趣的过程,并且时代在变化,总要学点新东西充实一下自己。

我曾经一上午看了好几个小时的如何杀龙虾的Youtube视频,然后下午就去超市买了龙虾来杀 + 油炸,把龙虾吃进肚子的时候,真的一本满足。相似的情景:如果你对某门课很感兴趣,学完之后会很满足,很有收获。如果仅仅是为了一个Certificate的名号,那也是可以的(哈哈哈哈哈哈),只不过我觉得过程会少了很多乐趣。

LinkedIn的样式是这样的:

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图片版权属于@Luqi珏,请勿转载。

关于学习本身,不一定要拘泥于Coursera,udemy等一些网络课程。Youtube上的资源也非常非常多,而且YouTube上基本都是保姆级的学习视频,一步一步讲的非常清楚。资讯爆棚的时代,总可以找到大家想要的信息。

愿每个人的2021年都是收获满满的一年。就酱。(失眠适合码文,手动二哈狗头)。

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