Acerca de este Curso

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100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel principiante
Aprox. 16 horas para completar
Español (Spanish)
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IBM

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

4 horas para completar

Conjunto de herramientas para los Data Scientists

4 horas para completar
17 videos (Total 84 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios
17 videos
Lenguajes de la Ciencia de los Datos2m
Introducción a Python3m
Introducción al Lenguaje R3m
Introducción a SQL3m
Otros Lenguajes6m
Categorias de las Herramientas de la Ciencia de los Datos2m
Herramientas de Código Abierto para la Ciencia de los Datos - Parte 17m
Herramientas de Código Abierto para la Ciencia de los Datos - Parte 25m
Herramientas Comerciales para la Ciencia de los Datos5m
Herramientas basadas en la nube para la ciencia de los datos8m
Librerías de la Ciencia de los Datos4m
Interfaces de Programación de Aplicaciones4m
Conjuntos de datos - Mejorando la ciencia de los datos6m
Data Asset eXchange3m
Modelos de Aprendizaje Automático7m
El Model Asset Exchange5m
1 lectura
Laboratorio: Explorar los Conjuntos de Datos y Modelos (1 hora)10m
4 ejercicios de práctica
Prueba Práctica - Lenguajes30m
Prueba Práctica - Herramientas30m
Prueba Práctica - Paquetes, APIs, Conjunto de Datos, Modelos.30m
Prueba con Calificación30m
Semana
2

Semana 2

6 horas para completar

Herramientas de código abierto

6 horas para completar
10 videos (Total 57 minutos), 9 lecturas, 7 cuestionarios
10 videos
GitHub en Mac/Linux - Parte 19m
GitHub en Mac/Linux - Parte 25m
GitHub en Mac/Linux - Parte 3 (Opcional)8m
Comenzando con Jupyter Notebooks5m
Comenzando con Jupyter Lab6m
Arquitectura Jupyter6m
Qué es RStudio IDE?4m
Instalación de paquetes y carga de Librerías en RStudio IDE2m
Graficando dentro de RStudio IDE3m
9 lecturas
Taller de GitHub Parte - 110m
Requisitos previos para la interfaz de la línea de mando (Opcional)10m
Ramificación y fusión en GitHub (opcional)10m
Agregar clave SSH (Opciónal)10m
GitHub Instrucciones para Windows Parte 2 (Opcional)10m
Instrucciones de la parte 3 de GitHub para Windows (opcional)10m
Lectura: Jupyter Notebook en Internet10m
Laboratorio: Rstudio – Principios10m
Laboratorio: Creación de un mapa interactivo en R30m
4 ejercicios de práctica
Prueba Práctica - GitHub30m
Prueba Práctica - Jupyter Notebooks30m
Prueba Práctica - RStudio30m
Prueba con Calificación30m
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

Herramienta IBM para Data Science

3 horas para completar
15 videos (Total 72 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios
15 videos
Introducción a Watson Studio4m
Creación de una Cuenta en IBM Watson Studio2m
Jupyter Notebooks en Watson Studio - Parte 12m
Jupyter Notebooks en Watson Studio - Parte 23m
Enlazar GitHub a Watson Studio2m
Otras herramientas de IBM para la ciencia de datos1m
Catálogo de conocimiento de IBM Watson6m
Refinación de Datos7m
SPSS Modeler Flows en Watson Studio6m
IBM SPSS Modeler7m
IBM SPSS Estadísticas7m
Modelo de Despliegue con Watson Machine Learning4m
Auto AI en Watson Studio4m
IBM Watson OpenScale7m
2 lecturas
Laboratorio: Creando un Watson Studio Project con Jupyter Notebooks10m
Laboratorio: Modeler Flows en IBM Watson Studio10m
3 ejercicios de práctica
Prueba Práctica - Watson Studio30m
Prueba Práctica – Otras Herramientas IBM30m
Prueba con Calificación30m
Semana
4

Semana 4

3 horas para completar

Asignación final: Crear y compartir su Jupyter Notebook

3 horas para completar
1 lectura
1 lectura
Insignia Digital de IBM2m

Preguntas Frecuentes

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