Eric Chuar hat erfolgreich zertifiziert und abgeschlossen IBM Data Science Professional Zertifikat in 44 Wochen von IBM Network.
SCHULE:
IBM Netzwerk
GRADUIERT:
2020
DAUER:
11 Monate
Gewonnene IBM Data Science-Fähigkeiten
Beschreiben, was Datenwissenschaft ist, die verschiedenen Tätigkeiten eines Datenwissenschaftlers und die Methodik, wie ein Datenwissenschaftler zu denken und zu arbeiten
Importieren und Bereinigen von Datensätzen, Analysieren und Visualisieren von Daten sowie Erstellen und Bewerten von Modellen und Pipelines für maschinelles Lernen mit Python
Entwickeln Sie praktische Fähigkeiten im Umgang mit den Tools, Sprachen und Bibliotheken, die von professionellen Datenwissenschaftlern verwendet werden.
Anwendung verschiedener Data-Science-Fähigkeiten, -Techniken und -Tools, um ein Projekt mit einem realen Datensatz abzuschließen und einen Bericht für Interessengruppen zu veröffentlichen
Kurs-Perspektive
Ich habe gerade den IBM Full Stack IBM Data Science Kurs abgeschlossen, und wenn Sie mich kennen würden, wüssten Sie, wie ich normalerweise drauf bin. Zeugnisse? Für mich sind sie nur Papier. Deshalb tauche ich tief in die Materie ein und mache mir die Hände schmutzig, bevor ich überhaupt an die Teilnahme an einem Zertifizierungskurs denke. Dieser hier hat jedoch meine Aufmerksamkeit erregt. Er ist so kompliziert, dass ich bezweifle, dass die meisten Menschen ihn vollständig verstehen würden, was meine Neugier nur noch mehr geweckt hat.
Sehen Sie, digitales Marketing und Programmierung sind seit Jahren meine Spielwiese. Aber Data Science einbeziehen? Das ist wie Raketentreibstoff für meine Fähigkeiten. Jetzt weiß ich nicht nur, was Data Science ist, sondern ich verstehe auch den Alltag eines Data Scientists. Es geht nicht nur um das Knacken von Zahlen, sondern um eine ganze Methodik, die die Art und Weise verändert, wie man Probleme angeht.
Da ich ein praktischer Typ bin, habe ich die praktischen Aspekte dieses Kurses geliebt. Egal, ob es um das Importieren und Bereinigen von Datensätzen oder das Erstellen von Machine-Learning-Modellen ging, ich durfte alles machen. Und nicht zu vergessen Python - das Schweizer Taschenmesser für Datenwissenschaftler. Damit kann man Daten manipulieren, sie visualisieren und sogar Pipelines für maschinelles Lernen erstellen.
Warum ist das wichtig, vor allem in Ländern wie Malaysia und Singapur, wo ich seit Jahren lebe? Weil es nicht nur darum geht, Geld zu verdienen. Es geht darum, zu verstehen, was die Menschen brauchen, und dies auf die bestmögliche Weise zu liefern. Mit diesen neuen datenwissenschaftlichen Kenntnissen kann ich genau das tun, aber auf einer ganz neuen Ebene.
Je älter ich werde und je größer meine Familie wird (ja, ich habe einen kleinen Sohn, der das Licht meines Lebens ist), desto mehr verlagert sich mein Schwerpunkt darauf, anderen zu helfen. Ob es um digitales Marketing, Programmierung oder sogar meine Hobbys wie Badminton und Rotwein geht, ich war schon immer daran interessiert, mein Wissen zu teilen. Jetzt, wo ich auch über datenwissenschaftliche Kenntnisse verfüge, kann ich Menschen auf noch sinnvollere Weise helfen.
Hier ist also der Plan: Ich werde diese neuen Fähigkeiten auf ein reales Projekt anwenden, die Daten analysieren und einen Bericht für die Beteiligten veröffentlichen. Auf diese Weise kann ich nicht nur zeigen, was ich gelernt habe, sondern auch, wie alle anderen davon profitieren können.
Kurz gesagt, dieser Kurs hat nicht nur meine technischen Fähigkeiten erweitert, sondern auch mein Ziel neu definiert. Und glauben Sie mir, ich bin voll dabei.