Le certificat se compose de 9 cours, dont 2 spécialisations : Introduction à la science des données et à la science des données appliquées. L’achèvement des 9 cours décerne les deux spécialisations et les certifications IBM.

Pour ceux qui débutent sans aucune connaissance du domaine et qui souhaitent commencer une carrière en science des données, ce certificat vaut absolument votre investissement. Le contenu est très bien structuré et maintient une progression logique à la fois dans les concepts théoriques et les exercices pratiques. Dans la première spécialisation, vous commencez par entendre les opinions de l’industrie sur ” Qu’est-ce que la science des données et découvrez les outils, la méthodologie et les principes fondamentaux des bases de données relationnelles et SQL.

La deuxième spécialisation est plus pratique, couvrant les bases de la programmation orientée objet de la manipulation des données de l’analyse de la modélisation et de la visualisation en Python à l’aide de bibliothèques populaires telles que pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, seaborn et même geopy et beautifulsoup. Le cours ML avec Python fournit également une bonne introduction aux techniques de ML appliquées, aux problèmes pratiques et aux cas d’utilisation réels qui peuvent être résolus avec eux.

Si vous êtes plutôt un vétéran aguerri, vous trouverez peut-être que le cours manque de profondeur. Il fait un assez bon travail pour intégrer des sujets très variés dans plusieurs domaines (inceratique, statistiques, affaires, etc.) pour un large public et c’est donc assez juste. La reconnaissance des connaissances peut encore vous être souhaitable.

Remplir ce certificat ne fait en aucun cas de vous un data scientist. Au contraire, c’est le début d’un très long voyage et démontre une volonté et une détermination à apprendre : les deux traits les plus importants que vous pouvez avoir si vous souhaitez construire une carrière dans cette spécialité. Le contenu du certificat fournit de bonnes bases pour vous aider à démarrer.