Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Will I earn university credit for completing the Specialization?

This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

Spezialisierung für Data Science Foundations

Spezialisierung für Data Science Foundations

Unlock Academic & Career Success with Data Science. Build the foundational knowledge and hands-on skills you need to forge new career opportunities, with no technical experience required.

Dozenten: Romeo Kienzler

Bei Coursera Plus enthalten

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8-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

4.7

(353 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Keine Vorkenntnisse erforderlich

3 Monate bei 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis

Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern

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Stufe Anfänger

Keine Vorkenntnisse erforderlich

3 Monate bei 10 Stunden pro Woche

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Was Sie lernen werden

Foundational knowledge and practical understanding of data science that unlocks academic and career opportunities
Basic hands-on skills in Python, R, SQL, and tools like GitHub and Jupyter Notebooks, including their essential features and uses in data science
Foundational data science processes, including data collection, simple model building, and algorithm concepts using flowcharts and pseudocode.
Basic data analysis with Python, using libraries like Pandas and Numpy, creating simple dashboards, and working with clustering algorithms.

Überblick

Nearly one in four job postings in the US alone require some data science skills and employers are paying up to 14% more for those skills. (Report : ExcelinEd & the Burning Glass Institute).

This powerful specialisation from the University of London and IBM gives you the perfect academic and industry-informed practical introduction to data science. You get:

- Progress transfer for the University of London’s BSc in Computer Science

- The foundational skills and knowledge you need to get a job in a data-rich environment.

During this specialisation, you’ll be introduced to data science, statistics, programming, computational thinking, machine learning, and more. You’ll discover the role of data science in today’s data-driven world. Plus, you’ll get hands-on using IBM’s data science tools, giving you practical experience to talk about in interviews.

Half the teaching is provided by Goldsmiths, University of London, giving you a strong academic foundation. The other half, designed by IBM, provides real-world professional insight supported by practical projects and a capstone project for your resume.

The “Problems and Algorithms in Data Science” course is a great preview of the BSc Computer Science degree with the opportunity to roll your progress into the degree, if you successfully apply and register.

If you’re looking for a solid, practical understanding of data science that unlocks academic and career opportunities, ENROLL today!

Kompetenzen, die Sie erwerben

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Was ist inbegriffen?

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Unterrichtet in Englisch

117 Praxisübungen

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of London.

Spezialisierung - 8 Kursreihen

There are two Capstone projects that draw together the material across the Data Science Foundations specialization to enable you to apply what you have learned. In one project, students will tackle a prediction problem: forecasting the number of bicycles that will be rented on a given day. Using historical data, students will consider factors such as weather, the day of the week, and other relevant variables to accurately predict daily bicycle rentals. This will help ensure that the bicycle rental service is prepared with the appropriate number of bicycles each day. Students will learn specifically about data acquisition, linear regression, and correlation. In the other project, students will predict if the Falcon 9 rocket's first stage will land successfully and determine the cost of a launch. In doing so, students will apply skills to perform data collection, data wrangling, exploratory data analysis, data visualization model development, and model evaluation.

The Data Science Profession – Student View

KURS 14 Stunden4.6 (63 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

In this course you learn how Data Science is applied in the real world, what we mean by data, and what we mean by machine learning.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Unsupervised Learning, Machine Learning, Data Science, Data Literacy, Big Data, Data Analysis und Applied Machine Learning

What is Data Science?

KURS 211 Stunden4.7 (76,878 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

Define data science and its importance in today’s data-driven world.
Describe the various paths that can lead to a career in data science.
Summarize advice given by seasoned data science professionals to data scientists who are just starting out.
Explain why data science is considered the most in-demand job in the 21st century.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Science, Big Data, Cloud Computing, Digital Transformation, Data Analysis, Machine Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence, Data Literacy, Data Mining und Data-Driven Decision-Making

Tools for Data Science

KURS 318 Stunden4.5 (30,142 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

Describe the Data Scientist’s tool kit which includes: Libraries & Packages, Data sets, Machine learning models, and Big Data tools
Utilize languages commonly used by data scientists like Python, R, and SQL
Demonstrate working knowledge of tools such as Jupyter notebooks and RStudio and utilize their various features
Create and manage source code for data science using Git repositories and GitHub.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Jupyter, R Programming, GitHub, Data Visualization Software, Machine Learning, Git (Version Control System), Python Programming, Other Programming Languages, Cloud Computing, Version Control, R (Software), Statistical Programming, Open Source Technology, Computer Programming Tools, Big Data, Data Science, IBM Cloud, Development Environment und Query Languages

Problems, Algorithms and Flowcharts

KURS 48 Stunden4.4 (25 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

In this course you will learn the history of algorithms, discretisation and pseudocode and Euclidean algorithm in pseudocode.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Algorithms, Computer Science, Pseudocode, Computational Thinking, Program Development und Data Structures

Python for Data Science, AI & Development

KURS 525 Stunden4.6 (42,650 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

Develop a foundational understanding of Python programming by learning basic syntax, data types, expressions, variables, and string operations.
Apply Python programming logic using data structures, conditions and branching, loops, functions, exception handling, objects, and classes.
Demonstrate proficiency in using Python libraries such as Pandas and Numpy and developing code using Jupyter Notebooks.
Access and extract web-based data by working with REST APIs using requests and performing web scraping with BeautifulSoup.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Python Programming, Pandas (Python Package), Data Structures, Web Scraping, NumPy, Application Programming Interface (API), JSON, Object Oriented Programming (OOP), Jupyter, Data Manipulation, Data Processing, Restful API, Data Analysis, Automation, Computer Programming, Programming Principles, Data Import/Export und Scripting

Statistics and Clustering in Python

KURS 617 Stunden4.6 (21 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

In this course you will engage in a variety of mathematical and programming exercises while completing a data clustering project.

Kompetenzen, die Sie erwerben

NumPy, Data Manipulation, Matplotlib, Descriptive Statistics, Pandas (Python Package), Data Analysis, Unsupervised Learning, Python Programming, Statistics, Machine Learning Algorithms, Data Science, Probability & Statistics, Jupyter, Statistical Analysis und Data Visualization Software

Data Science Project Capstone: Predicting Bicycle Rental

KURS 77 Stunden4.5 (17 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

In this course you will tackle a prediction problem: forecasting the number of bicycles that will be rented on a given day.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Predictive Modeling, Regression Analysis, Correlation Analysis, Data Collection, Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Statistical Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Forecasting, Data-Driven Decision-Making und Data Science

Python Project for Data Science

KURS 88 Stunden4.5 (4,786 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

Play the role of a Data Scientist / Data Analyst working on a real project.
Demonstrate your Skills in Python - the language of choice for Data Science and Data Analysis.
Apply Python fundamentals, Python data structures, and working with data in Python.
Build a dashboard using Python and libraries like Pandas, Beautiful Soup and Plotly using Jupyter notebook.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Analysis, Web Scraping, Data Manipulation, Python Programming, Data Processing, Jupyter, Matplotlib, Pandas (Python Package), Dashboard, Data Collection und Data Science

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Dozenten

Romeo Kienzler

IBM

10 Kurse794.744 Lernende

Robert Zimmer

University of London

5 Kurse16.168 Lernende

Joseph Santarcangelo

IBM

36 Kurse2.198.783 Lernende

Alex Aklson

IBM

21 Kurse1.347.083 Lernende

Rav Ahuja

IBM

56 Kurse4.388.635 Lernende

Azim Hirjani

IBM

1 Kurs301.620 Lernende

Aije Egwaikhide

IBM

6 Kurse755.347 Lernende

von

University of London

IBM

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„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

Any one with an interest in Computer Science and Data Science.

No background knowledge is necessary, just GCSE Mathematics (Grade A*-B / 9-5), high school math, or equivalent.

The Specialisation is non credit bearing, however, it provides a 'taster' of one of the modules taken from the University of London BSc Computer Science suite of degrees.

Data science is used in the real world to analyse data, uncover patterns, and make informed decisions. It’s applied in various fields, including healthcare for predicting patient outcomes, finance for detecting fraud, marketing for targeted campaigns, and transportation for optimising routes and predicting demand. By turning raw data into actionable insights, data science helps organisations solve complex problems and improve efficiency.

Basic skills in data science include understanding programming languages like Python or R, working with data analysis tools such as Pandas and SQL, and knowing how to clean, organise, and visualise data. Other foundational skills involve understanding basic statistics, learning machine learning concepts, and using tools like Jupyter Notebooks and GitHub for collaboration and development.

Data science is important in computer science because it enables the analysis and interpretation of vast amounts of data, and can therefore drive innovation and informed decision-making. It combines programming, algorithms, and statistical analysis to extract valuable insights from data, which are crucial for developing smarter systems, improving user experiences, and solving complex problems across various industries. Data science also plays a key role in advancing technologies like artificial intelligence and machine learning.

Weitere Fragen

Besuchen Sie die das Hilfe-Center für Kursteilnehmer.

Finanzielle Unterstützung verfügbar,

Spezialisierung für Data Science Foundations

Was Sie lernen werden

Überblick

Kompetenzen, die Sie erwerben

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Was ist inbegriffen?

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Spezialisierung - 8 Kursreihen

The Data Science Profession – Student View

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

What is Data Science?

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Tools for Data Science

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Problems, Algorithms and Flowcharts

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Python for Data Science, AI & Development

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Statistics and Clustering in Python

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Science Project Capstone: Predicting Bicycle Rental

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Python Project for Data Science

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What background knowledge is necessary?

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