Acerca de este Programa Especializado

Esta especialización repleta de actividades está dirigida a los entusiastas de la ciencia de datos que desean adquirir conocimientos prácticos. Si estás interesado en seguir una carrera en ciencia de datos, y ya tienes conocimientos básicos o has completado la Especialización de Introducción a la Ciencia de Datos, ¡este programa es para ti! Esta Especialización de 4 cursos te ofrecerá las herramientas necesarias para analizar datos y tomar decisiones empresariales basadas en datos, utilizando la informática y el análisis estadístico. Aprenderás Python -sin necesidad de conocimientos previos de programación- y descubrirás métodos de análisis y visualización de datos. Utilizarás herramientas que emplean los científicos de datos del mundo real, como Numpy y Pandas, practicarás el modelado predictivo y la selección de modelos. Gracias a las charlas guiadas, los laboratorios y los proyectos en IBM Cloud, obtendrás una experiencia práctica para abordar interesantes problemas de datos de principio a fin. Realiza esta Especialización para consolidar tus conocimientos de Python y ciencia de datos antes de sumergirte a fondo en big data, IA y deep learning. Además de obtener un certificado de Coursera por realizar la Especialización, también recibirás una insignia digital de IBM que te reconocerá como un especialista en ciencia de datos aplicada. Esta Especialización también puede utilizarse para el Certificado Profesional de Ciencia de Datos de IBM.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
Cursos 100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Cronograma flexible
Establece y mantén fechas de entrega flexibles.
Nivel principiante
Aprox. 5 meses para completar
Sugerido 6 horas/semana
Español (Spanish)
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Hay 4 cursos en este Programa Especializado

Curso1

Curso 1

Python para Data Science y AI

Curso2

Curso 2

Análisis de datos con Python

Curso3

Curso 3

Visualización de Datos con Python

Curso4

Curso 4

Ciencia de Datos Aplicada - Curso Capstone

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IBM

Preguntas Frecuentes

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