Review nhanh về khóa học IBM Data Analyst trên Coursera
#1. Ưu điểm khóa học này
Nội dung của chương trình được dạy rất cẩn thận và cung cấp khá nhiều kiến thức nền tảng cơ bản trong phân tích dữ liệu.
Và các công cụ phân tích dữ liệu được hướng dẫn trong các courses như là Excel, SQL, Python, Jupyter Notebooks và Cognos Analytics.
#2. Nhược điểm của khóa học này
Càng về các course cuối thì bài tập cuối khóa càng khó, đòi hỏi người học tự tìm hiểu thêm nhiều nguồn, hoặc tốt nhất là có mentor hướng dẫn phụ thì đỡ vất vả hơn.
Về phần này, theo trải nghiệm của cá nhân mình thì vào những course cuối + project là khá vất vả vì môi trường thực hiện projects sẽ không còn nằm trong platform ngay tại Coursera nữa, mà phải thực hiện trên web của IBM (IBM cloud, IBM Studio…).
Từ việc đăng ký tài khoản IBM để login cho tới khi hoàn thành projects thì mình mới có link sharable đó để submit vào lại trang chính của khóa học tại Coursera, ngoài ra bài cuối khóa còn làm powerpoint để present nữa.
#3. Lộ trình học của khóa IBM Data Analyst trên Coursera
Tổng quan chúng ta có 8 courses + 1 Project Capstone
Course 1: Introduction to Data Analytics
Types of data structures & file formats
Databases & Warehouses
Data Visualization
Course 2: Excel Basics for Data Analysis
Entering & viewing data
How to import data from different resources
Filtering, Sorting, Look-Up Functions, and Pivot Tables
Course 3: Data Visualization and Dashboards with Excel and Cognos
How to use Excel for data visualization
Basic charts & Pivot tables
Scatter plots & histogram
Basics of dashboard
How to use the Cognos Analytics tool
Course 4: Python for Data Science, AI & Development
Data types
How to store values inside a variable
How to store multiple values inside one variable
For loops, API, Web Scraping
Course 5: Python Project for Data Science
Creation of a program that extracts stock data using different Python libraries with Jupiter Notebook
Course 6: Databases and SQL for Data Science with Python
Basics of SQL
Relationship between tables inside a database
How to apply advanced queries for searching inside the database
How to access database using Python language
Course 7: Data Analysis with Python
How to analyze data using Python
NumPy for calculation
Pandas for data import
SciPy to apply Machine Learning algorithms
Course 8: Data Visualization with Python
How to use matplotlib library to visualize data
How to create area plots, histograms, pie charts
How to create waffle charts
Seaborn and Folium
Course 9 (Project): IBM Data Analyst Capstone Project
Exploratory data analysis
Data wrangling and preparation
Statistical analysis and data mining
Creating charts and plots for data visualization
Build an interactive dashboard
Cuối mỗi Course sẽ có bài kiểm tra cuối và được đánh giá bởi những người học khác (Peer-reviewed assignments).
Nghĩa là khi hoàn thành bài cuối mỗi khóa, mình submit bài lên sẽ có những người học cùng chấm bài mình, và ngược lại mình phải chấm ít nhất 2 bài của người khác, khi điểm mình đạt đủ điểm đậu thì mới tính là hoàn thành khóa và được cấp chứng chỉ khóa.
