Tools for Data science (データサイエンスのツール)
What are some of the most popular data science tools, how can we use them, and what are their features? In this course, I have learned about Jupyter Notebooks, JupyterLab, RStudio IDE, Git, GitHub, and Watson Studio. I have also learned about what each tool is used for, what programming languages they can execute, their features and limitations. With the tools hosted in the cloud on Skills Network Labs, I was able to test each tool and follow instructions to run simple code in Python, R or Scala. To end the course, I created a final project with a Jupyter Notebook on IBM Watson Studio and demonstrated my proficiency preparing a notebook, writing Markdown, and sharing my work with my peers. (最も人気のあるデータサイエンスツールのいくつかは何ですか、それらをどのように使用できますか、そしてそれらの機能は何ですか？ このコースでは、Jupyter Notebooks、JupyterLab、RStudio IDE、Git、GitHub、およびWatsonStudioについて学びました。 また、各ツールの用途、実行できるプログラミング言語、機能と制限についても学びました。 Skills Network Labsのクラウドでホストされているツールを使用して、各ツールをテストし、指示に従ってPython、R、またはScalaで簡単なコードを実行することができました。 コースを終了するために、IBM WatsonStudioでJupyterNotebookを使用して最終プロジェクトを作成し、ノートブックの準備、Markdownの作成、および同僚との作業の共有に習熟していることを示しました。)