IBM: Ciencia de datos
Offered By: IBM via edX
Course Description
Overview
La ciencia de datos y las habilidades de aprendizaje automático continúan teniendo una gran demanda en todas las industrias, y la necesidad de profesionales de datos está en auge. Al completar este programa de Certificación Profesional, contarás con las habilidades y la experiencia que necesitas para comenzar tu carrera profesional en la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
A través de tareas prácticas e instrucción de alta calidad, crearás un porfolio utilizando herramientas de ciencia de datos reales y problemas y conjuntos de datos del mundo real. El plan de estudios cubrirá una amplia gama de temas de ciencia de datos que incluyen: herramientas y bibliotecas de código abierto, metodologías, Python, bases de datos, SQL, visualización de datos, análisis de datos y aprendizaje automático. No se requieren conocimientos previos de informática o programación para poder tomar este programa.
Cualquier persona con algunas habilidades informáticas y una pasión por el autoaprendizaje puede tener éxito, ya que comenzamos de lo básico y poco a poco vamos desarrollando problemas y temas más complejos.
Con la gran necesidad de profesionales de la ciencia de datos y analistas de datos en el mercado hoy en día, este programa impulsará tu camino en la ciencia de datos y te preparará con una cartera de entregables de ciencia de datos para brindarte la confianza para dar el paso y comenzar tu carrera profesional en el campo de la ciencia de datos.
Syllabus
Course 1: Introducción a la ciencia de datos y sus aplicaciones
El arte de descubrir las percepciones y tendencias en los datos ha existido durante siglos.
Course 2: Herramientas de ciencia de datos: uso práctico
Obtén información sobre las herramientas de ciencia de datos más populares (Jupyter Notebooks, RStudio IDE y Watson Studio), aprenderás cómo usarlas y cuáles son sus características.
Course 3: El método de ciencia de datos
Aprende sobre la metodología, las prácticas y los requisitos detrás de la ciencia de datos para comprender mejor cómo resolver problemas con datos y garantizar que los datos sean relevantes y manipulados adecuadamente para abordar una variedad de proyectos y escenarios organizacionales del mundo real.
Course 4: ¡Conceptos básicos de Python para Data Science!
Este curso de Python proporciona una introducción para principiantes a Python a la ciencia de datos. Practica a través de ejercicios de laboratorio, ¡y estarás listo para crear tus primeros scripts de Python por tu cuenta!
Course 5: SQL aplicado en la ciencia de datos
Aprende a usar y aplicar el poderoso lenguaje de SQL para comunicar y extraer mejor los datos de las bases de datos, algo imprescindible para cualquiera que trabaje en el campo de la ciencia de datos.
Course 6: Analizando datos con Python
En este curso aprenderás cómo analizar datos en Python usando matrices multidimensionales en numpy, a manipular DataFrames en pandas, a usar la biblioteca SciPy de rutinas matemáticas y a realizar aprendizaje automático usando scikit-learn.
Course 7: Visualizando datos con Python
La visualización de datos es la representación gráfica de los datos para transmitir de manera interactiva y eficiente las ideas a los clientes y partes interesadas en general.
Course 8: Machine Learning (aprendizaje automático) con Python: una introducción práctica
El Machine Learning puede ser una herramienta increíblemente beneficiosa para descubrir información y predecir tendencias futuras. Este curso de aprendizaje automático con Python te brindará todas las herramientas que necesitas para comenzar con el aprendizaje supervisado y autónomo.
Course 9: Ciencia de datos y aprendizaje automático - Curso Capstone
Crea un proyecto que puedas usar para mostrar tus habilidades de ciencia de datos a posibles empleadores. Aplica varias técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático para analizar y visualizar un conjunto de datos que use un escenario empresarial de la vida real y construye un modelo predictivo.
Courses
-
Por favor ten en cuenta: Los estudiantes que completen con éxito este curso de IBM ahora pueden obtener una insignia digital de habilidades: una credencial detallada, verificable y digital que comprueba los conocimientos y habilidades que has adquirido en este curso. Inscríbete para obtener más información, completa el curso y reclama tu insignia digital.
Este curso en linea te sumergirá en los conceptos básicos acerca del Machine Learning (aprendizaje automático) con Python, siendo este ultimo un lenguaje de programación accesible y conocido. Aprenderás sobre el aprendizaje supervisado y no supervisado, veras como se relaciona el modelado estadístico con el aprendizaje automático y haras una comparación de cada uno.
¡Verás ejemplos del aprendizaje automático en la vida real y como este afecta a la sociedad de formas que quizas ni te imaginabas
Vamos a explorar muchos algoritmos populares, incluyendo la clasificación, la regresión, la agrupación en clusteres y la reducción dimensional y modelos populares como la división de tren / prueba, el error cuadrático medio y los bosques aleatorios.
Lo más importante de todo es que este curso transformara tus conocimientos teóricos en habilidades prácticas utilizando laboratorios reales. ¡Prepárate para aprender mas que tu propia máquina!
Ten en cuenta que los foros de discusión de este curso están abiertos para que los estudiantes publiquen y se comuniquen entre sí. Sin embargo, los foros ya no serán supervisados por el equipo de IBM. Las preguntas técnicas relacionadas con tu experiencia en el curso deben dirigirse al equipo de soporte de edX a través de la información de contacto proporcionada en el curso. Gracias.
-
Por favor ten en cuenta: Los estudiantes que completen con éxito este curso de IBM ahora pueden obtener una insignia digital de habilidades: una credencial detallada, verificable y digital que comprueba los conocimientos y habilidades que has adquirido en este curso. Inscríbete para obtener más información, completa el curso y reclama tu insignia digital.
Los antiguos egipcios aplicaron datos del censo para aumentar la eficiencia en la recaudación de impuestos y predijeron con precisión la inundación del río Nilo todos los años. 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 la ciencia de datos y en este curso, conocerás a algunos profesionales de la ciencia de datos que manejan grandes cantidad de datos (Big Data) y obtendrás una visión general de lo que es hoy la ciencia de datos.
Ten en cuenta que los foros de discusión de este curso están abiertos para que los estudiantes publiquen y se comuniquen entre sí. Sin embargo, los foros ya no serán supervisados por el equipo de IBM. Las preguntas técnicas relacionadas con tu experiencia en el curso deben dirigirse al equipo de soporte de edX a través de la información de contacto proporcionada en el curso. Gracias.
-
Por favor ten en cuenta: Los estudiantes que completen con éxito este curso de IBM ahora pueden obtener una insignia digital de habilidades: una credencial detallada, verificable y digital que comprueba los conocimientos y habilidades que has adquirido en este curso. Inscríbete para obtener más información, completa el curso y reclama tu insignia digital.
A pesar de la afluencia en el poder de cómputo y el acceso a los datos en las últimas décadas, nuestra capacidad de usar los datos dentro del proceso de toma de decisiones se pierde o no se maximiza con demasiada frecuencia. No tenemos una buena comprensión de las preguntas formuladas y cómo aplicar los datos correctamente para resolver los problemas en cuestión.
El propósito de este curso es compartir los métodos, modelos y prácticas que se pueden aplicar dentro de la ciencia de datos, para garantizar que los datos utilizados en la resolución de problemas sean relevantes y se manipulen adecuadamente para abordar los desafíos empresariales y del mundo real.
Aprenderás a identificar un problema, recopilar y analizar datos, crear un modelo y comprender los comentarios después de la implementación del modelo.
Avanzar en tu capacidad para administrar, descifrar y analizar datos nuevos y grandes es vital para trabajar en ciencia de datos. Al final de este curso online, comprenderás mejor las diversas etapas y requisitos del método de ciencia de datos y podrás aplicarlo a tu propio trabajo.
Ten en cuenta que los foros de discusión de este curso están abiertos para que los estudiantes publiquen y se comuniquen entre sí. Sin embargo, los foros ya no serán supervisados por el equipo de IBM. Las preguntas técnicas relacionadas con tu experiencia en el curso deben dirigirse al equipo de soporte de edX a través de la información de contacto proporcionada en el curso. Gracias.
-
Por favor ten en cuenta: Los estudiantes que completen con éxito este curso de IBM ahora pueden obtener una insignia digital de habilidades: una credencial detallada, verificable y digital que comprueba los conocimientos y habilidades que has adquirido en este curso. Inscríbete para obtener más información, completa el curso y reclama tu insignia digital.
En este curso, aprenderás sobre las herramientas de ciencia de datos como Jupyter Notebooks, RStudio IDE y Watson Studio. Aprenderá para qué se usa cada herramienta, qué lenguajes de programación pueden ejecutar, sus características y limitaciones y cómo los científicos de datos usan estas herramientas hoy en día.
Con las herramientas alojadas en la nube, podrás usar cada herramienta y seguir instrucciones para ejecutar código simple en Python o R. Para completar el curso, crearás un proyecto final en la nube con un Jupyter Notebook en IBM Watson Studio y así demostrarás tu habilidad para preparar un notebook, escribir Markdown y compartir tu trabajo con tus compañeros.
El conocimiento de este curso práctico lo pondrás en práctica con algunas de las mejores y más recientes herramientas de ciencia de datos.
Ten en cuenta que los foros de discusión de este curso están abiertos para que los estudiantes publiquen y se comuniquen entre sí. Sin embargo, los foros ya no serán supervisados por el equipo de IBM. Las preguntas técnicas relacionadas con tu experiencia en el curso deben dirigirse al equipo de soporte de edX a través de la información de contacto proporcionada en el curso. Gracias.
-
Por favor ten en cuenta: Los estudiantes que completen con éxito este curso de IBM ahora pueden obtener una insignia digital de habilidades: una credencial detallada, verificable y digital que comprueba los conocimientos y habilidades que has adquirido en este curso. Inscríbete para obtener más información, completa el curso y reclama tu insignia digital.
Gran parte de los datos del mundo viven en bases de datos. SQL (Structured Query Language o lenguaje de consulta estructurado) es un potente lenguaje de programación que se utiliza para comunicarse y extraer varios tipos de datos de las bases de datos. Un conocimiento práctico de bases de datos y SQL es necesario para avanzar como científico de datos o especialista en aprendizaje automático. El propósito de este curso online es presentar conceptos de bases de datos relacionales y ayudarte a aprender y aplicar el conocimiento fundamental del lenguaje SQL. También está destinado a comenzar a realizar el acceso SQL en un entorno de ciencia de datos.
El énfasis en este curso está en el aprendizaje práctico y práctico. Como tal, trabajarás con bases de datos reales, herramientas de ciencia de datos reales y conjuntos de datos del mundo real. Crearás una instancia de base de datos en la nube. A través de una serie de laboratorios prácticos, practicarás la creación y ejecución de consultas SQL. También aprenderás cómo acceder a las bases de datos desde los Jupyter notebooks usando SQL y Python.
No se requieren conocimientos previos de bases de datos, SQL, Python o programación.
Ten en cuenta que los foros de discusión de este curso están abiertos para que los estudiantes publiquen y se comuniquen entre sí. Sin embargo, los foros ya no serán supervisados por el equipo de IBM. Las preguntas técnicas relacionadas con tu experiencia en el curso deben dirigirse al equipo de soporte de edX a través de la información de contacto proporcionada en el curso. Gracias.
-
Por favor ten en cuenta: Los estudiantes que completen con éxito este curso de IBM ahora pueden obtener una insignia digital de habilidades: una credencial detallada, verificable y digital que comprueba los conocimientos y habilidades que has adquirido en este curso. Inscríbete para obtener más información, completa el curso y reclama tu insignia digital.
Comienza tu aprendizaje de Python para la ciencia de datos, así como programación en general con esta introducción a Python. Este curso de Python para principiantes te llevará rápidamente de cero a programar en Python en cuestión de horas y te dará una idea de cómo comenzar a trabajar con datos en Python.
Una vez completado, podrás escribir tus propios scripts de Python y realizar análisis básicos de datos prácticos utilizando nuestro entorno de laboratorio basado en Jupyter. Si quieres aprender Python desde cero, este curso es para ti.
Puedes comenzar a crear tus propios proyectos de ciencia de datos y colaborar con otros científicos de datos utilizando IBM Watson Studio. Cuando te registres, recibirás acceso gratuito a Watson Studio. Comienza ahora y aprovecha esta plataforma, aprenderás los conceptos básicos de programación, aprendizaje automático y visualización de datos con este curso introductorio.
Ten en cuenta que los foros de discusión de este curso están abiertos para que los estudiantes publiquen y se comuniquen entre sí. Sin embargo, los foros ya no serán supervisados por el equipo de IBM. Las preguntas técnicas relacionadas con tu experiencia en el curso deben dirigirse al equipo de soporte de edX a través de la información de contacto proporcionada en el curso. Gracias.
-
Por favor ten en cuenta: Los estudiantes que completen con éxito este curso de IBM ahora pueden obtener una insignia digital de habilidades: una credencial detallada, verificable y digital que comprueba los conocimientos y habilidades que has adquirido en este curso. Inscríbete para obtener más información, completa el curso y reclama tu insignia digital.
Ahora que has tomado varios cursos sobre ciencia de datos y aprendizaje automático, es hora de pasar de la teoría a la práctica con un problema de datos que usa un escenario de la vida real. Los empleadores realmente se preocupan por lo bien que puedas aplicar tus conocimientos y habilidades para resolver problemas del mundo real y el trabajo que realizarás en este proyecto final te hará sobresalir en el mercado laboral.
En este proyecto final, explorarás conjuntos de datos en el sistema 311 de Nueva York, que utilizan los neoyorquinos para informar de problemas no urgentes con los que se encuentran. Al recibir dichos informes, varias agencias en Nueva York son asignadas para resolver estos problemas. Los datos relacionados con estas quejas están disponibles en el conjunto de datos abiertos de la ciudad de Nueva York. En la investigación, se puede ver que en los últimos años las quejas 311 presentadas al Departamento de Preservación y Desarrollo de la Vivienda en la ciudad de Nueva York han aumentado significativamente.
Tu tarea es encontrar las respuestas a algunas de las preguntas que ayudarían al Departamento de Preservación y Desarrollo de la Vivienda en la ciudad de Nueva York a abordar eficazmente las quejas del 311 que se les presentan. Deberás usar las técnicas que aprendiste en tus cursos anteriores de Python, ciencia de datos y aprendizaje automático, incluida la ingestión de datos, la exploración de datos, la visualización de datos, la ingeniería de características, el modelado probabilístico, la validación de modelos y más.
Al final de este curso, habrás utilizado herramientas de ciencia de datos del mundo real para crear un proyecto que puedas compartir y demostrar a los empleadores que estás preparado para el trabajo y que eres un candidato digno en el campo de la ciencia de datos.
Ten en cuenta que los foros de discusión de este curso están abiertos para que los estudiantes publiquen y se comuniquen entre sí. Sin embargo, los foros ya no serán supervisados por el equipo de IBM. Las preguntas técnicas relacionadas con tu experiencia en el curso deben dirigirse al equipo de soporte de edX a través de la información de contacto proporcionada en el curso. Gracias.
-
Por favor ten en cuenta: Los estudiantes que completen con éxito este curso de IBM ahora pueden obtener una insignia digital de habilidades: una credencial detallada, verificable y digital que comprueba los conocimientos y habilidades que has adquirido en este curso. Inscríbete para obtener más información, completa el curso y reclama tu insignia digital.
"Una imagen vale más que mil palabras." Todos estamos familiarizados con esta expresión. Se aplica especialmente cuando se trata de explicar las ideas obtenidas del análisis de conjuntos de datos cada vez más grandes. La visualización de datos juega un papel esencial en la representación de datos tanto a pequeña como a gran escala.
Una de las habilidades clave de un científico de datos es la capacidad de contar una historia convincente, visualizar datos y hallazgos de una manera accesible y estimulante.
En este curso, aprenderás cómo aprovechar una herramienta de software para visualizar datos que también te permitirán extraer información, comprender mejor los datos y tomar decisiones más efectivas.
Cuando te registras en este curso, obtienes acceso gratuito a IBM Watson Studio. En Watson Studio, podrás comenzar a crear tus propios proyectos de ciencia de datos y colaborar con otros científicos de datos. ¡Comienza ahora y aprovecha todo lo que esta plataforma tiene para ofrecer!
Ten en cuenta que los foros de discusión de este curso están abiertos para que los estudiantes publiquen y se comuniquen entre sí. Sin embargo, los foros ya no serán supervisados por el equipo de IBM. Las preguntas técnicas relacionadas con tu experiencia en el curso deben dirigirse al equipo de soporte de edX a través de la información de contacto proporcionada en el curso. Gracias.
-
Por favor ten en cuenta: Los estudiantes que completen con éxito este curso de IBM ahora pueden obtener una insignia digital de habilidades: una credencial detallada, verificable y digital que comprueba los conocimientos y habilidades que has adquirido en este curso. Inscríbete para obtener más información, completa el curso y reclama tu insignia digital.
APRENDE A ANALIZAR DATOS CON PYTHON
Aprende a analizar datos usando Python en este curso introductorio. Pasarás de comprender los conceptos básicos de Python a explorar muchos tipos diferentes de datos a través de clases, laboratorios prácticos y tareas. ¡Aprenderás cómo preparar datos para el análisis, realizar análisis estadísticos simples, crear visualizaciones de datos significativas, predecir tendencias futuras a partir de datos y más!
Ten en cuenta que los foros de discusión de este curso están abiertos para que los estudiantes publiquen y se comuniquen entre sí. Sin embargo, los foros ya no serán supervisados por el equipo de IBM. Las preguntas técnicas relacionadas con tu experiencia en el curso deben dirigirse al equipo de soporte de edX a través de la información de contacto proporcionada en el curso. Gracias.
Taught by
Romeo Kienzler, SAEED AGHABOZORGI, Joseph Santarcangelo, Rav Ahuja, Sourav Mazumder, Linda Liu, Adrián Tozzi, Svetlana Levitan, Maureen McElaney and Alex Aklson
Tags
Related Courses
Intro to StatisticsStanford University via Udacity Introduction to Data Science
University of Washington via Coursera Passion Driven Statistics
Wesleyan University via Coursera Information Visualization
Indiana University via Independent DCO042 - Python For Informatics
University of Michigan via Independent