К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
IBM Data Analyst Capstone Project · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

IBM Data Analyst Capstone Project

Курс от IBM
Продвинутый≈ 26.7 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

In an increasingly data-centric world, the ability to derive meaningful insights from raw data is essential. The IBM Data Analyst Capstone Project gives you the opportunity to apply the skills and techniques learned throughout the IBM Data Analyst Professional Certificate. Working with actual datasets, you will carry out tasks commonly performed by professional data analysts, such as data collection from multiple sources, data wrangling, exploratory analysis, statistical analysis, data visualization, and creating interactive dashboards. Your final deliverable will include a comprehensive data analysis report, complete with an executive summary, detailed insights, and a conclusion for organizational stakeholders. Throughout the project, you will demonstrate your proficiency in tools such as Jupyter Notebooks, SQL, Relational Databases (RDBMS), and Business Intelligence (BI) tools like IBM Cognos Analytics. You will also apply Python libraries, including Pandas, Numpy, Scikit-learn, Scipy, Matplotlib, and Seaborn. We recommend completing the previous courses in the Professional Certificate before starting this capstone project, as it integrates all key concepts and techniques into a single, real-world scenario.

Навыки, которые вы освоите

Data WranglingData StorytellingData PresentationExploratory Data AnalysisData CollectionScatter PlotsData Visualization SoftwareInteractive Data VisualizationDashboard CreationBox PlotsDashboardJupyterData VisualizationStatistical ReportingData AnalysisIBM Cognos AnalyticsStatistical VisualizationAnalyticsLooker (Software)Scientific Visualization

Программа курса

6 модулей · 73 учебных материалов

01Data Collection17 материалов

Welcome to the Course

Course IntroductionВидеоPrerequisites and Course SyllabusЧтениеEmerging Trends in Data AnalyticsЧтениеProject OverviewВидео

Учитесь у экспертов

Rav Ahuja

CCO & Global Program Director

IBM Skills Network Team

Преподаватель курса

IBM Data Analyst Capstone Project
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 26.7 ч

6 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Бенгальский, Узбекский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Вьетнамский, Нидерландский, Корейский, Немецкий, Пушту, Урду, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Азербайджанский, Испанский, Дари, Хинди, Японский, Казахский, Венгерский, Польский

Часть программы вашего университета
Project ScenarioЧтение
Preparing for Hands-On Data CollectionDIALOGUE

Collecting Data Using APIs

(Optional) Lab 1: Review Of Accessing APIsВнешний инструментLab 2: Collecting Data Using APIsВнешний инструментChecklist: Collecting Data Using APIsЗадание

Collecting Data Using Webscraping

Lab 3: Review Of Web ScrapingВнешний инструментLab 4: Collecting Data Using Web ScrapingВнешний инструментChecklist: Collecting Data Using WebscrapingЗадание

Exploring Data

About the DatasetЧтениеLab 5: Exploring the DatasetВнешний инструментChecklist: Exploring DataЗаданиеGraded Quiz: Data CollectionЗаданиеFrom Data Collection to Data WranglingDIALOGUE
02Data Wrangling14 материалов

Finding Duplicates

Assignment Overview ЧтениеLab 6: Finding DuplicatesВнешний инструментChecklist: Finding DuplicatesЗадание

Removing Duplicates

Lab 7: Removing DuplicatesВнешний инструментChecklist: Removing DuplicatesЗадание

Finding Missing Values

Lab 8: Finding Missing ValuesВнешний инструментChecklist: Finding Missing ValuesЗадание

Imputing Missing Values

Lab 9: Impute Missing ValuesВнешний инструментChecklist: Imputing Missing ValuesЗадание

Normalizing Data

Lab 10: Normalizing DataВнешний инструментChecklist: Normalizing DataЗадание

Data Wrangling

Lab 11: Data WranglingВнешний инструментChecklist: Data WranglingЗаданиеGraded Quiz: Data WranglingЗадание
03Exploratory Data Analysis10 материалов

Assignment Overview

Assignment OverviewЧтениеLab 12: Exploratory Data AnalysisВнешний инструментChecklist: Exploratory Data AnalysisЗадание

Analyzing the Data Distribution

Lab 13: Finding How The Data Is DistributedВнешний инструментChecklist: Analyzing the Data DistributionЗадание

Handling Outliers

Lab 14: Finding OutliersВнешний инструментChecklist: Handling OutliersЗадание

Correlation

Lab 15: Finding CorrelationВнешний инструментChecklist: CorrelationЗаданиеGraded Quiz: Exploratory Data AnalysisЗадание
04Data Visualization16 материалов

Assignment Overview

Assignment OverviewЧтениеLab 16: Data VisualizationВнешний инструментChecklist: Data VisualizationЗадание

Visualizing Distribution Of Data

Lab 17: HistogramsВнешний инструментLab 18: Box PlotsВнешний инструментChecklist: Visualizing Distribution of DataЗадание

Visualizing Relationship

Lab 19: Scatter PlotВнешний инструментLab 20: Bubble PlotsВнешний инструментChecklist: Visualizing RelationshipЗадание

Visualizing Composition of Data

Lab 21: Pie ChartsВнешний инструментLab 22: Stacked ChartsВнешний инструментChecklist: Visualizing Composition of DataЗадание

Visualizing Comparison of Data

Lab 23: Line ChartsВнешний инструментLab 24: Bar ChartsВнешний инструментChecklist: Visualizing Comparison of DataЗаданиеGraded Quiz: Data VisualizationЗадание
05Building A Dashboard5 материалов

Assignment Overview

Assignment OverviewЧтение

Dashboards

Lab 25: Option A - Building A Dashboard With IBM Cognos AnalyticsPLUGINLab 26: Option B - Building A Dashboard With Google Looker StudioPLUGINChecklist: DashboardsЗаданиеGraded Quiz: Building a DashboardЗадание
06Final Assignment: Present Your Findings11 материалов

How to Present Your Findings

Elements Of A Successful Data Findings ReportВидеоStructure Of A ReportЧтениеBest Practices For Presenting Your FindingsВидео(Optional) Lab 27: Getting Started With PowerPoint For The WebPLUGIN(Optional) Lab 28: Basics of PowerPointPLUGIN(Optional) Lab 29: Save your PowerPoint Presentation as PDFPLUGIN

Final Presentation

Final Project Submission Guidelines and DeliverablesЧтениеOption 1: AI Graded - Final Project: Submission and EvaluationВнешний инструментOption 2: Peer Graded - Final Project Submission and EvaluationВзаимная проверка

Course Wrap Up

Congratulations and Next StepsЧтениеThanks from the Course TeamЧтение