Este curso forma parte de Programa especializado: Data Science with Databricks for Data Analysts

3.7

estrellas

17 calificaciones

Emma Freeman +1 instructores más

3116 ya inscrito

ofrecido por

Programa especializado: Data Science with Databricks for Data AnalystsDatabricks

Acerca de este Curso

19.319 vistas recientes

In this course we're going to guide you through the fundamental building blocks of data science, one of the fastest-growing fields in the world! 
With the help of our industry-leading data scientists, we’ve designed this course to build ready-to-apply data science skills in just 15 hours of learning. First, we’ll give you a quick introduction to data science - what it is and how it is used to solve real-world problems. For the rest of the course, we'll teach you the skills you need to apply foundational data science concepts and techniques to solve these real-world problems. 

By the end of this course, you'll be able to leverage your existing data analysis skills to design, execute, assess, and communicate the results of your very own data science projects.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Curso 2 de 3 en

Programa Especializado - Data Science with Databricks for Data Analysts

Nivel intermedio

Intermediate-level experience with SQL

Aprox. 19 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

Qué aprenderás

Apply foundational data science concepts and techniques to solve these real-world problems.

Design, execute, assess, and communicate the results of your very own data science projects.

Habilidades que obtendrás

Data Science
Data Analysis
Machine Learning

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Curso 2 de 3 en

Programa Especializado - Data Science with Databricks for Data Analysts

Nivel intermedio

Intermediate-level experience with SQL

Aprox. 19 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

Instructores

Calificación del instructor

4,71/5 (7 calificaciones)

Emma Freeman

Technical Curriculum Developer

Databricks

3834 alumnos

2 cursos

Mark Roepke

Technical Curriculum Developer

Databricks

3834 alumnos

2 cursos

ofrecido por

Databricks

Databricks is the data and AI company. Founded by the creators of Apache Spark™, Delta Lake and MLflow, organizations like Comcast, Condé Nast, Nationwide and H&M rely on Databricks’ open and unified platform to enable data engineers, scientists and analysts to collaborate and innovate faster.

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

1 hora para completar

Welcome to the Course

Module description.

1 hora para completar

6 videos (Total 27 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

Semana

Semana 2

3 horas para completar

An Introduction to Data Science

3 horas para completar

8 videos (Total 31 minutos)

Semana

Semana 3

3 horas para completar

Introductory Statistics for Data Science

3 horas para completar

19 videos (Total 53 minutos), 5 lecturas, 4 cuestionarios

19 videos

Module and Lesson Intro45s

An Introduction to Statistics4m

Descriptive Statistics5m

Descriptive Statistics Lab Intro18s

Inferential Statistics3m

An Introduction to Probability3m

Discrete Probability Lab Intro15s

Statistics and Probability Review1m

An Introduction to Probability Distributions4m

Discrete Probability Distributions4m

Discrete Probability Distributions Applications2m

Probability Distribution Lab Intro15s

Continuous Probability Distributions5m

Probability Distribution Review1m

An Introduction to Hypothesis Testing4m

Hypothesis Test Example2m

Types of Hypothesis Tests3m

Hypothesis Testing Lab Intro18s

Outlier Detection with Probability Distributions3m

5 lecturas

Descriptive Statistics Lab10m

Basic Rules of Discrete Probability10m

Discrete Probability Lab10m

Hypothesis Testing Lab10m

4 ejercicios de práctica

Statistics30m

Probability Distributions10m

Hypothesis Testing10m

Introductory Statistics for Data Science30m

Semana

Semana 4

3 horas para completar

Connecting Data Science to the Real World

3 horas para completar

9 videos (Total 32 minutos)

9 videos

Module and Lesson Intro1m

Why Good Questions Matter4m

Challenges with Solving Real-World Problems with Hypothesis Testing3m

Introduction to Machine Learning, Part 12m

Introduction to Machine Learning, Part 25m

Supervised and Unsupervised Learning5m

Regression and Classification4m

Clustering3m

Framing Real-World Questions Activity1m

2 ejercicios de práctica

Basics of Machine Learning30m

Classification, Regression and Clustering30m

Semana

Semana 5

6 horas para completar

Practical Machine Learning

6 horas para completar

28 videos (Total 85 minutos), 7 lecturas, 7 cuestionarios

28 videos

Module and Lesson Introduction39s

A Review of Supervised Learning and Regression1m

Linear Regression Assumptions4m

Applying Linear Regression2m

Accuracy and Interpretability5m

Regression Evaluation6m

Regression Interpretation3m

A Review of Regression Evaluation2m

An Introduction to In-sample and Out-of-sample Data2m

Evaluating on the Test Set2m

Overfitting and Underfitting3m

Overfitting and Underfitting Lab Intro23s

The Bias-Variance Tradeoff1m

The Bias-Variance Tradeoff and Model Generalization3m

A Review of Key Concepts2m

An Introduction to Logistic Regression3m

Applying Logistic Regression2m

Logistic Regression Lab 1 Intro15s

Assigning Classes Based on Probabilities3m

Classification Evaluation7m

Logistic Regression Lab 2 Intro16s

An Introduction to Decision Trees2m

The Decision Tree Training Algorithm7m

Decision Tree Hyperparameters3m

Applying Decision Trees2m

Decision Tree Lab Intro19s

Decision Trees for Regression2m

Extending Decision Trees3m

7 lecturas

An Introduction to Linear Regression10m

Linear Regression Lab 110m

Linear Regression Lab 210m

Overfitting and Underfitting Lab Activity10m

Logistic Regression Lab I10m

Logistic Regression Lab 210m

Decision Tree Lab10m

7 ejercicios de práctica

Linear Regression30m

Regression Evaluation30m

Bias-Variance Tradeoff 30m

Logistic Regression30m

Classification Evaluation30m

Decision Trees 130m

Decision Trees 230m

Semana

Semana 6

3 horas para completar

Completing Data Science Projects

3 horas para completar

13 videos (Total 27 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios

13 videos

Module Introduction1m

Lesson Introduction51s

A Review of Problem Framing3m

Measurable Problem Objectives3m

Problem Constraints5m

Baseline Solutions3m

Baseline Solutions Lab Intro45s

Measuring Solutions in the Real-World3m

Machine Learning Solutions Discussion Intro1m

Lesson Introduction43s

A Review of the Data Science Process2m

Data Science Project Lab Intro51s

Data Science Project Summary Activity36s

2 lecturas

Baseline Solutions Lab10m

Data Science Project Lab10m

2 ejercicios de práctica

Measuring Success and Constraints30m

Machine Learning Solutions30m

Acerca de Programa especializado: Data Science with Databricks for Data Analysts

This specialization is intended for data analysts looking to expand their toolbox for working with data. Traditionally, data analysts have used tools like relational databases, CSV files, and SQL programming, among others, to perform their daily workflows. In this specialization, you will leverage existing skills to learn new ones that will allow you to utilize advanced technologies not traditionally linked to this role - technologies like Databricks and Apache Spark. By the end of this specialization, you'll be able to solve real-world business problems with Databricks and the most popular machine learning techniques.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.

Data Science Fundamentals for Data Analysts