Module 01 · Defining Data Science and What Data Scientists Do
Course Introduction开启您的数据科学职业旅程！
欢迎踏上通往数据科学领域诱人职业道路的旅程！
数据科学领域的蓬勃发展
近年来，由于以下因素，数据科学经历了显著的增长：
- 电子数据的海量积累
- 计算能力的提升
- 人工智能（AI）的进步
- 其已证明的商业价值
职业前景与薪资 (以美国为例)
在美国，美国劳工统计局（US Bureau of Labor Statistics）预测：
| 关键指标 | 详细信息 |
|---|---|
| 增长率 | 预计达到 35% |
| 年薪中位数 | 估计为 $103,000 |
数据科学在各行业的日益普及，推动了对熟练数据科学家的需求，他们能够利用数据讲述引人入胜的故事，从而转型和赋能企业。
课程目标与受众
课程收获
在这个入门课程中，您将：
- 了解数据科学领域的职业机会。
- 探索成为数据科学家所需的职业技能。
- 获得数据科学的基础理解。
- 学习“大数据”的概念、人工智能的不同分支，以及数据科学如何利用这些理念发现和讲述隐藏的故事。
理想受众
本课程专为初学者设计。您无需具备数据科学或编程的先验知识或学位。
- 对数据科学感到好奇的人。
- 想了解数据科学如何以及为何正在改变世界的人。
- 希望了解数据科学以帮助组织实现数据驱动转型的经理和高管。
后续专业证书与项目
本课程是以下多个专业证书和项目的第一步：
- IBM Data Science Professional Certificate
- Introduction to Data Science Key Technologies for Business
- IBM AI Foundations for Business
学习资源与最终任务
您将通过多种资源进行学习：
- 教学视频：包含数据科学专业人士分享的见解和经验。
- 阅读材料
- 练习评估：用于实践您的技能。
- 术语表：供您参考。
- 总结视频：用于总结每节课的内容。
最终任务
课程结束时，您将完成：
- 一个案例研究及其配套的测验（作为最终作业）。
- 一个同行评审项目：探索数据科学职位列表。
详细课程内容概览
本课程分为三个模块，以及一个可选模块。
模块一：数据科学基础
| 课时 | 核心内容 |
|---|---|
| 第 1 课 | 探索数据科学的定义、数据科学家在组织中的角色，以及如何成为一名优秀的数据科学家。 |
| 后续内容 | 了解数据科学家具体的工作内容。学习成为优秀数据科学家的基本技能以及大数据的重要性。探索不同文件类型的处理、研究数据科学主题和算法，并讨论数据科学家的品质。 |
模块二：技术与工具
| 课时 | 核心概念与技术 |
|---|---|
| 第 1 课 | 探索大数据与云计算的相互作用如何推动数字化转型。学习数据科学家在这一动态环境中必不可少的基础概念、关键工具和数据挖掘技术。 |
| 第 2 课 | 深入研究人工智能和数据科学的激动人心概念。探索 AI 概念，如机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning），获得宝贵的见解和技能。 |
模块三：数据科学的应用领域
- 主题： 探索数据科学发挥关键作用的广泛且具影响力的领域。
- 内容： 本模块将深入研究各种活动，阐明当今数据科学的多元化应用。
可选模块：数据素养与生态系统
如果您想熟悉数据科学的数据素养概念，可以选择此模块。
- 学习内容：
- 了解数据生态系统。
- 探索数据专业人员日常工作中使用的数据来源。
- 区分数据库（Databases）、数据仓库（Data Warehouses）、数据市场（Data Marts）和数据湖（Data Lakes）。
- 初步了解数据处理方式，例如 抽取、转换和加载 (ETL) 过程，以及使用数据管道（Data Pipelines）。
讨论论坛支持
在参与课程期间，如果您遇到挑战或有疑问，可以在课程的讨论论坛中寻求支持和答案，并与其他学习者和支持人员建立联系。
欢迎加入本课程！我们期待您顺利完成课程，获得宝贵的证书，并继续您迈向数据科学职业的道路。