Esses cursos de Python oferecidos pela IBM certamente o ajudarão a entrar nos bons livros dos empregadores
Python está em alta demanda agora. Quase todos os aplicativos críticos, designs da Web e profissionais aprendem Python para garantir que eles mantenham uma vantagem sobre seus concorrentes. Qualquer pessoa que queira mudar de carreira sem experiência em tecnologia deve se concentrar em aprender Python primeiro, pois isso os ajudará a chamar a atenção dos empregadores. Profissionais que trabalham em vários fluxos, como ciência de dados, análise de negócios, inteligência artificial e aprendizado de máquina, para citar alguns, buscam cursos avançados de Python que os permitirão reaprender e se aprimorar de acordo com as demandas do setor. Além disso, a demanda por programadores Python também está aumentando à medida que surgem novos aplicativos que tornam as tecnologias disruptivas parte de nossas vidas. Para atender a essas demandas, várias empresas de tecnologia começaram a oferecer cursos de Python para ajudar os aspirantes a entrar em seus empregos de tecnologia dos sonhos. A IBM é uma daquelas empresas que investe pesadamente em oferecer cursos de vanguarda aos aspirantes. A empresa também faz parceria com vários provedores de educação on-line para fornecer cursos treinados por especialistas e profissionais do setor. Neste artigo, listamos os principais cursos de Python oferecidos pela IBM que você definitivamente deveria se inscrever em 2023.
Estatística para Ciência de Dados com Python
Este curso de Estatística para Ciência de Dados foi desenvolvido para apresentar aos alunos os princípios básicos de métodos e procedimentos estatísticos usados para análise de dados. Depois de concluir este curso, eles terão conhecimento prático de tópicos cruciais em estatística, incluindo – coleta de dados, resumo de dados usando estatísticas descritivas, exibição e visualização de dados, exame de relações entre variáveis, distribuições de probabilidade, valores esperados, teste de hipóteses, introdução à ANOVA (análise de variância), regressão e análise de correlação.
Projeto Python para Engenharia de Dados
Este minicurso destina-se a aplicar as habilidades básicas do Python, implementando diferentes técnicas para coletar e trabalhar com dados. Os técnicos que são engenheiros de dados ou aspiram a ser, aprenderão como extrair dados de vários formatos de arquivo, transformá-los em tipos de dados específicos e, em seguida, carregá-los em uma única fonte para análise.
Fundamentos da ciência de dados com especialização em Python e SQL
A especialização consiste em 5 cursos on-line individualizados que fornecerão aos participantes as habilidades básicas necessárias para a ciência de dados, incluindo ferramentas e bibliotecas de código aberto, Python, análise estatística, SQL e bancos de dados relacionais. Eles aprenderão esses pré-requisitos de ciência de dados por meio da prática usando ferramentas reais de ciência de dados e conjuntos de dados do mundo real.
Python para Ciência de Dados, IA e Desenvolvimento
Este curso de introdução ao Python levará os alunos do zero a especialistas em programação em Python em questão de horas, sem nenhuma experiência anterior em programação. Os participantes aprenderão sobre o básico do Python e os diferentes tipos de dados. Eles serão capazes de se familiarizar com as estruturas de dados do Python, como listas e tuplas, bem como com conceitos lógicos, como condições e ramificações.
Análise de Dados com Python
Este curso irá levá-lo desde os fundamentos da análise de dados com Python até a construção e avaliação de modelos de dados. Os participantes aprenderão como importar dados de várias fontes, limpar e organizar dados, realizar análise exploratória de dados (EDA) e criar visualizações de dados significativas. Em seguida, eles serão ensinados a prever tendências futuras a partir de dados, desenvolvendo modelos e pipelines de regressão linear, múltipla e polinomial e aprenderão como avaliá-los.
Bancos de dados e SQL para Data Science com Python
O conhecimento prático de SQL (ou linguagem de consulta estruturada) é obrigatório para profissionais de dados, como cientistas de dados, analistas de dados e engenheiros de dados. Muitos dos dados do mundo residem em bancos de dados. SQL é uma linguagem poderosa usada para comunicação e extração de dados de bancos de dados. Com a ajuda deste curso de Python oferecido pela IBM, os participantes poderão dominar o SQL em questão de horas!
Aprendizado de máquina com Python
Este curso é para aspirantes que se preparam para avançar em suas carreiras em ciência de dados, aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Este curso começará com uma introdução suave ao aprendizado de máquina e o que ele é, com tópicos como aprendizado supervisionado versus não supervisionado, regressão linear e não linear, regressão simples e muito mais.
Projeto Python para IA e desenvolvimento de aplicativos
Este minicurso destina-se a aplicar as habilidades básicas do Python, implementando diferentes técnicas para desenvolver aplicativos e soluções baseadas em IA. No final deste curso, os aspirantes podem assumir o papel de desenvolvedor e teste de unidade e empacotar um aplicativo com a ajuda de vários laboratórios práticos.
Inicie sua carreira em ciência de dados
Ao final deste curso, os técnicos aprenderão a entender os fundamentos da linguagem Python e como aplicá-los à ciência de dados, praticar ciência de dados iterativa usando notebooks Jupyter no IBM Cloud, analisar dados usando bibliotecas Python como Pandas e Numpy, criar visualizações de dados impressionantes com MatPlotLib, Folium e Seaborn, e construir modelos de aprendizado de máquina usando SciPy e ScikitLearn.
Certificado Profissional IBM Full Stack Software Developer
Este certificado profissional equipará os alunos com todas as principais habilidades e conhecimentos técnicos para iniciar suas carreiras como Desenvolvedor de Aplicativos Nativos da Nuvem Full-Stack. Orientados por especialistas da IBM, eles aprenderão a criar seus próprios aplicativos baseados em nuvem e a praticar o trabalho com as tecnologias por trás deles.
source – www.analyticsinsight.net
