Ciencia de Datos Programación en Python Bases de Datos en la Nube ISistema de Gestión de Bases de Datos Relacionales (RDBMS) de Python SQLComputer VisionAnalyticsDeep LearningRegression AnalysisCombinationAverageMathematical OptimizationDecision TreeGrouped DataEuler'S Totient FunctionRelational Database
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Qué aprenderás
Describirá qué son la ciencia de datos y el aprendizaje automático, sus aplicaciones y casos de uso, y varios tipos de tareas.
Obtendrá familiaridad práctica con herramientas de ciencia de datos, como JupyterLab, R Studio, GitHub y Watson Studio.
Desarrollará la mentalidad para trabajar como un científico de datos y seguir una metodología para abordar diferentes tipos de problemas.
Escribirá declaraciones SQL y consultará bases de datos en la nube con Python desde los notebooks Jupyter.
Habilidades que obtendrás
Acerca de este Programa Especializado
¿Está interesado en aprender más sobre ciencia de datos, pero no sabe por dónde empezar? Esta Especialización de 4 cursos de IBM le proporcionará las habilidades fundamentales clave que cualquier científico de datos necesita para prepararse para una carrera en ciencia de datos o un aprendizaje avanzado adicional.
Esta Especialización le presentará qué es la ciencia de datos y qué hacen los científicos de datos. Descubrirá la aplicabilidad de la ciencia de datos en todos los campos y aprenderá cómo el análisis de datos puede ayudarlo a tomar decisiones basadas en datos.Esta Especialización le brindará la base que necesita para un aprendizaje más avanzado que respalde sus objetivos profesionales.
Comprenderá conceptos como big data, análisis estadístico y bases de datos relacionales, y se familiarizará con varias herramientas de código abierto y programas de ciencia de datos que utilizan los científicos de datos, como los Notebooks Jupyter, RStudio, GitHub y SQL. Completará laboratorios prácticos y proyectos para aprender la metodología involucrada en abordar problemas de ciencia de datos y aplicar sus habilidades y conocimientos recién adquiridos a conjuntos de datos del mundo real.
Además de obtener un certificado de finalización de especialización de Coursera, también recibirá una insignia digital de IBM que lo reconoce como especialista en la ciencia de datos.
Esta especialización también se puede aplicar al Certificado Profesional de Ciencia de Datos de IBM.
Proyecto de aprendizaje aplicado
Utilizará herramientas como Jupyter, GitHub, R Studio y Watson Studio para completar laboratorios y proyectos prácticos a lo largo de la Especialización. Con las nuevas habilidades y conocimientos adquiridos a través del programa, también trabajará con conjuntos de datos del mundo real y los consultará mediante SQL desde los notebooks Jupyter.
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
No se requiere experiencia previa.
Aprox. 4 meses para completar
Sugerido 3 horas/semana
Español (Spanish)
Subtítulos: Español (Spanish), Árabe (Arabic), Vietnamita, Ruso (Russian), Inglés (English), Coreano, Persa
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Aprox. 4 meses para completar
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Subtítulos: Español (Spanish), Árabe (Arabic), Vietnamita, Ruso (Russian), Inglés (English), Coreano, Persa
Hay 4 cursos en este Programa Especializado
¿Qué es la ciencia de datos?
6 calificaciones
El arte de descubrir los conocimientos y las tendencias de los datos ha existido desde la antigüedad. Los antiguos egipcios usaron datos del censo para aumentar la eficiencia en la recaudación de impuestos y predijeron con precisión la inundación del río Nilo cada año. Desde entonces, las personas que trabajan en ciencia de datos han creado un campo único y distinto para el trabajo que realizan. Este campo es ciencia de datos. En este curso, conoceremos a algunos profesionales de la ciencia de datos y obtendremos una visión general de lo que es hoy la ciencia de datos.
Herramientas para la ciencia de datos
¿Cuáles son algunas de las herramientas de ciencia de datos más populares, cómo las usa y cuáles son sus características? En este curso, aprenderá sobre Jupyter Notebooks, RStudio IDE, Apache Zeppelin y Data Science Experience. Aprenderá para qué se utiliza cada herramienta, qué lenguajes de programación pueden ejecutar, sus características y limitaciones. Con las herramientas alojadas en la nube en Cognitive Class Labs, podrá probar cada herramienta y seguir las instrucciones para ejecutar código simple en Python, R o Scala. Para finalizar el curso, creará un proyecto final con un Jupyter Notebook en IBM Data Science Experience y demostrará su competencia preparando un cuaderno, escribiendo Markdown y compartiendo su trabajo con sus compañeros.
Metodología de la ciencia de datos
A pesar del reciente aumento de la potencia informática y el acceso a los datos durante las últimas dos décadas, nuestra capacidad para utilizar los datos en el proceso de toma de decisiones se pierde o no se maximiza con demasiada frecuencia, no tenemos una comprensión sólida de las preguntas que se hacen y cómo aplicar los datos correctamente al problema en cuestión.
Bases de datos y SQL para ciencia de datos
Gran parte de los datos del mundo residen en bases de datos. SQL (o lenguaje de consulta estructurado) es un lenguaje poderoso que se utiliza para comunicarse y extraer datos de bases de datos. Un conocimiento práctico de bases de datos y SQL es imprescindible si desea convertirse en un científico de datos.
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IBM
IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame.
Preguntas Frecuentes
¿Recibiré crédito universitario por completar el programa especializado?
Is financial aid available?
What is the Refund Policy?
¿Cuál es la política de reembolsos?
¿Puedo inscribirme en un solo curso?
Can I take the course for free?
¿Puedo tomar este curso de manera gratuita?
¿Este curso es 100 % en línea? ¿Necesito asistir a alguna clase en persona?
What is data science?
What are some examples of careers in data science?
How long does it take to complete this Specialization?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
Will I earn university credit for completing the Specialization?
¿Recibiré crédito universitario por completar el programa especializado?
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
