获得 IBM 数据科学专业证书的 8 个理由

获得 IBM 数据科学专业证书的 8 个理由

2022-05-27 作者: xuzhiping 浏览: 1337 次

摘要: 世界每天都在变得更加数据驱动。采用数据驱动战略的组织比不接受的组织更有可能取得成功。但从数据中提取洞察力并不容易,更不用说将其应用于战略业务规划。 根据Payscale的数据,数据科学家是新的商业摇滚明星,在美国的平均工资不到 100,000 美元。在本文中将...

世界每天都在变得更加数据驱动。采用数据驱动战略的组织比不接受的组织更有可能取得成功。但从数据中提取洞察力并不容易,更不用说将其应用于战略业务规划。

根据Payscale的数据,数据科学家是新的商业摇滚明星,在美国的平均工资不到 100,000 美元。在本文中将了解IBM 数据科学专业证书的价值以及应该获得它的 8大理由。

1.对数据科学家的需求正在上升

数据科学已经成为一个重要的商业领域。根据美国劳工统计局的数据,对数据科学家的需求正在以 31%的速度增长,这是当今增长最快的工作之一。此外,可预期这种需求只会随着组织意识到数据驱动战略的价值而增加。

数据科学家很重要,因为他们帮助组织理解和利用数据来改善业务成果。据Deloitte称,美国很多公司已经面临数据科学人才的供给缺口,他们需要建立自己的数据团队。通过获得数据科学证书,将拥有在不断增长的就业市场中脱颖而出所需的技能。IBM 数据科学专业证书不仅可以帮助获得下一个数据科学家角色,而且可以提高当前的薪酬等级。

2.向 IBM 的领先专家学习

IBM 数据科学专业证书计划是一个为期一年的计划,每周承诺 3 到 6 小时。该计划的目的是为专业人士提供知识和技能,使其成为劳动力中精通的数据科学家。通过 IBM 数据科学专业证书,将学习应用高级编程技能,使用深度学习或人工智能构建模型,并利用数据分析技术的力量,还将通过数据可视化和数据库管理技能深入了解业务分析。IBM 数据科学专业证书是专业人士更新或获得数据科学新技能的好方法。如果您已经在该领域,它将帮助确保您的技能与最新技术和最佳实践保持同步。

3.学习高级编程技能

作为一名数据科学家,编程是一项需要掌握的关键技能,因其允许自动化工作流程并利用现有库来扩展分析。IBM Data Science Professional Certificate 计划涵盖各种编程语言,包括 SQL、Python和RStudio。

当学习编程时将更加适应编写代码的想法,可以尝试数据探索,这是数据科学家的一项关键技能。数据科学过程中有许多步骤可以自动化,例如清理和转换数据。通过在此证书课程中学习高级编程技能,将准备好应对这些挑战。

4.建立将数据应用于业务的信心

尽管数据科学是一个年轻的领域,但IBM 数据科学专业证书旨在实用并提供对真实世界经验的接触。例如,为特定业务用例在生产环境中构建和部署模型,不仅会对数据分析变得更加自如,而且还将学会认识到它的价值。这种亲身体验将帮助对根据数据做出决策的能力更有信心。

在本课程结束时,将获得数据科学的坚实基础,掌握这些技能并解决可以将数据科学应用于业务目标的实际业务问题。

5.培养机器学习技能

机器学习 (ML) 是当今就业市场上最受欢迎的技能之一,这已不是什么秘密。这是一项多年来需求量很大的技能,并且不会很快消失。在 IBM 数据科学专业证书课程期间,使用IBM Watson Studio探索人工智能。这个全面的数据科学平台允许尝试不同的算法来创建自己的机器学习模型。除此外还将学习开放的 Python 库,如Scikit-Learn,以便深入研究自然语言处理等主题。总体而言,了解如何使用 ML 来提取可操作的见解是作为数据科学家可以发展的最令人兴奋和最有价值的技能之一。

6.时间灵活,费用实惠

IBM 数据科学专业证书计划是为从事数据科学职业做准备的好方法。但它最大的优势是与传统教育相比,只需支付一小部分成本。通过 IBM 设计的 10 门技能培养课程,可以物有所值。此外,能够在课程结束时通过顶点项目展示您的数据科学技能。

这不仅是成本,可以通过灵活的时间表进行学习,这样就可以轻松地在自己的时间完成证书。如果在工作场所之外有责任并且希望在仍然能够工作的情况下获得证书,这将特别有用。

7.在数据可视化方面做得更好

数据可视化是获取原始数据并将其转化为其他人可以轻松理解的可理解信息的艺术。这是数据科学家的一项关键技能,可以帮助您与非数据科学家和决策者等人交流见解。但不可否认,这是一项需要时间才能掌握的技能。即使知道如何使用特定的数据可视化工具,也需要时间来学习如何设计引人注目且信息丰富的可视化。

在 IBM 数据科学专业证书计划中,将磨练统计工具,例如Matplotlib、Seaborn和Jupyter Notebooks,还将培养使用 Folium 等库构建交互式地图的技能。

8.学习如何有效地处理数据

作为一名数据科学家,将处理大量数据。由于数据无处不在,而且经常被忽视,因此您将有一个独特的机会来利用其强大功能,例如创建显示关键绩效指标的仪表板,学习如何有效地传达数据科学概念,包括如何以对决策有用的格式呈现发现。此外,了解如何构建分析以适应决策过程,处理数据是数据科学专业人员的一项基本技能。IBM 数据科学专业证书计划将培训关于了解数据及其局限性,以及处理数据有限或不准确的情况。

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