4.4

estrelas

22 classificações

Jeff Grossman +1 mais instrutores

4.596 já se inscreveram

oferecido por

IBM Skills Network

Informações sobre o curso

11.539 visualizações recentes

In this capstone course, you will apply various data science skills and techniques that you have learned as part of the previous courses in the IBM Data Science with R Specialization or IBM Data Analytics with Excel and R Professional Certificate.
For this project, you will assume the role of a Data Scientist who has recently joined an organization and be presented with a challenge that requires data collection, analysis, basic hypothesis testing, visualization, and modeling to be performed on real-world datasets. You will collect and understand data from multiple sources, conduct data wrangling and preparation with Tidyverse, perform exploratory data analysis with SQL, Tidyverse and ggplot2, model data with linear regression, create charts and plots to visualize the data, and build an interactive dashboard.

The project will culminate with a presentation of your data analysis report, with an executive summary for the various stakeholders in the organization.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Nível intermediário

Aprox. 26 horas para completar

Inglês

Sua empresa se beneficiaria do treinamento dos funcionários em habilidades sob demanda?

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O que você vai aprender

Write a web scraping program to extract data from an HTML file using HTTP requests and convert the data to a data frame.
Prepare data for modelling by handling missing values, formatting and normalizing data, binning, and turning categorical values into numeric values.
Interpret datawithexploratory data analysis techniques by calculating descriptive statistics, graphing data, and generating correlation statistics.
Build a Shiny app containing a Leaflet map and an interactive dashboard then create a presentation on the project to share with your peers.

Habilidades que você terá

Data Science
R Programming
Data Visualization (DataViz)
Linear Regression
Exploratory Data Analysis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

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Nível intermediário

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Instrutores

Classificação do instrutor

5/5 (6 classificações)

Jeff Grossman

Data Science and Engineering SME

Skill-Up Technologies

22.846 aprendizes

2 Cursos

Yan Luo

Ph.D., Data Scientist and Developer

IBM

175.448 aprendizes

8 Cursos

oferecido por

IBM Skills Network

IBM is the global leader in business transformation through an open hybrid cloud platform and AI, serving clients in more than 170 countries around the world. Today 47 of the Fortune 50 Companies rely on the IBM Cloud to run their business, and IBM Watson enterprise AI is hard at work in more than 30,000 engagements. IBM is also one of the world’s most vital corporate research organizations, with 28 consecutive years of patent leadership. Above all, guided by principles for trust and transparency and support for a more inclusive society, IBM is committed to being a responsible technology innovator and a force for good in the world.

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

Semana 1

4 horas para concluir

Module 1 - Capstone Overview and Data Collection

4 horas para concluir

2 vídeos (Total 4 mín.)

Semana

Semana 2

4 horas para concluir

Module 2 - Data Wrangling

4 horas para concluir

1 vídeo (Total 3 mín.)

Semana

Semana 3

4 horas para concluir

Module 3: Performing Exploratory Data Analysis with SQL, Tidyverse & ggplot2

At this stage of the Capstone Project, you have gained some valuable working knowledge of data collection and data wrangling. You have also learned a lot about SQL querying and visualization. Congratulations! Now it's time to apply some of your new knowledge and learn about Exploratory Data Analysis (EDA) techniques, again through practice. You can use the datasets you wrangled in the previous Module. However, if you had any issues completing the wrangling, no worries - we have prepared some clean datasets for you to use. You will be asked to complete three labs:

4 horas para concluir

1 vídeo (Total 2 mín.)

Semana

Semana 4

6 horas para concluir

Module 4: Predictive Analysis

6 horas para concluir

1 vídeo (Total 2 mín.)

Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao me inscrever para este certificado?
Quando você se inscreve em um curso, ganha acesso a todos os cursos no certificado e obtém um certificado quando completar o trabalho. Seu certificado eletrônico pode ser adicionado à sua página de Participações, de onde você pode imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, pode participar como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

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