IBM 数据分析师 专业证书 | Coursera

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掌握就业所需的技能，以及必须掌握的 AI 技能，以适应紧缺职业。获得 IBM 颁发的证书。 无需任何经验。
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来自此计划中课程的 99,923 条评论
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掌握数据分析师在日常工作中使用的最新实用技能和工具
学习如何使用 Excel 电子表格中的各种图表和 BI 工具（如 IBM Cognos Analytics 和 Tableau）将数据可视化并展示结果
开发 Python 语言工作知识，以便使用 Pandas 和 Numpy 等 Python 库分析数据，并调用 API 和网络服务
通过动手实验室和项目获得技术经验，建立作品集展示自己的作品
为在 高增长的 Data Analytics 领域就业做好准备。在本课程中，您将学习 Python、Excel 和 SQL 等紧缺技能，在短短 4 个月内为就业做好准备。
数据分析是对数据进行收集、存储、建模和分析的过程，可为行政决策提供依据，对熟练数据分析师的需求从未如此之大。
本课程将向您传授雇主们为初级数据分析职位所寻求的基础数据技能。它不仅能帮助你开启数据分析的职业生涯，还能为今后在数据科学、Artificial Intelligence、Deep Learning 或数据工程等其他路径的职业发展 打下坚实的基础。
您将学习专业数据分析师使用的最新技能和工具，包括 Excel 电子表格、Python、Pandas、Numpy、Jupyter Notebook、Cognos Analytics 等。您将使用各种数据源和项目场景，获得数据处理和应用分析技能的实际经验。您还可以选择学习如何在数据分析中使用 Generative AI 工具和技术。
除了项目组合和 IBM 颁发的 Professional Certificate 来展示您的专业知识外，您还将获得 IBM 数字徽章，并 Accessibility 到职业资源，以帮助您求职。
本课程为 ACE® 和 FIBAA 推荐课程--完成课程后，您最多可获得 12 个大学学分和 6 个 ECTS 学分。
在整个课程中，您将完成实践项目和实验室，牢牢掌握有效收集、整理、挖掘和可视化数据所需的技术技能，以及与利益相关者合作和用数据讲故事吸引受众的软技能。
使用 Excel 数据透视表导入、清理和分析车队车辆库存
使用汽车销售关键绩效指标 (KPI) 数据创建可视化互动仪表板
使用 Pandas 数据分析 Python 库提取财务数据并绘制图表
使用 SQL 查询人口普查、犯罪和学校人口数据集
利用数据科学 Python 库处理数据、绘制图表并创建回归模型来预测房价
创建动态 Python 仪表盘，以监控、报告和改善美国国内航班的可靠性
在课程结束时，您将完成一个真实世界的顶点项目，该项目专门为展示您新学到的数据分析师技能而设计。
解释什么是数据分析以及数据分析流程的关键步骤
区分数据工程师、数据分析师、数据科学家、业务分析师和商业智能分析师等不同的数据角色
描述不同类型的数据结构、文件格式和数据源
描述涉及数据收集、整理、挖掘和可视化的数据分析过程
执行基本的电子表格任务，包括导航、数据录入和使用公式。
采用数据质量技术在 Excel 中导入和清理数据。
使用过滤、排序、查找功能和数据透视表分析电子表格中的数据。
使用 Excel 电子表格创建基本的可视化图表，如折线图、条形图和饼图。
解释图表在讲述数据驱动的故事时发挥的重要作用。
构建高级图表和可视化效果，如树状图、火花线、直方图、散点图和填充地图图。
使用 Excel 和 Cognos Analytics 建立和共享交互式仪表盘。
通过学习基本语法、数据类型、表达式、变量和 String 操作，培养对 Python 编程的基础理解。
使用数据结构、条件和分支、Loop、函数、异常处理、对象和类应用 Python 编程逻辑。
熟练使用 Pandas 和 Numpy 等 Python 库，并使用 Jupyter Notebook 开发代码。
通过使用请求处理 REST API 和使用 BeautifulSoup 执行网络刮擦，访问和提取基于网络的数据。
扮演数据科学家/数据分析师的角色，参与一个真实项目。