Ciencia de datos con Python
Offered By: IBM via edX
Course Description
Overview
Los datos están en el corazón de nuestra economía digital, la ciencia de datos ha sido clasificada como la profesión más popular del siglo XXI. Ya seas nuevo en el mercado laboral o estés ya trabajando y quieras mejorar tus habilidades, este programa de Certificación Profesional de cinco cursos de Ciencia de datos con Python tiene como objetivo prepararte para una carrera profesional en la ciencia de datos y el aprendizaje automático. ¡No se requiere experiencia previa en programación!
Comenzarás aprendiendo Python, el lenguaje más popular para la ciencia de datos. Luego desarrollarás habilidades para el análisis de datos y la visualización de datos, y también obtendrás una introducción práctica al aprendizaje automático. Finalmente, aplicarás y demostrarás tu conocimiento de la ciencia de datos y el aprendizaje automático con un proyecto final que usa un problema comercial de la vida real.
Este programa es impartido por expertos y se enfoca en el aprendizaje práctico y la preparación para el trabajo. Como tal, trabajarás con conjuntos de datos reales y se te dará acceso sin cargo a herramientas como las notebooks Jupyter en IBM Cloud. Utilizarás kits de herramientas y bibliotecas populares de Python como pandas, numpy, matplotlib, seaborn, folium, scipy, scikitlearn y más.
¡Comienza a desarrollar habilidades analíticas y de datos hoy, empieza tu carrera profesional en la ciencia de datos!
Syllabus
Course 1: ¡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 2: 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 3: 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 4: 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 5: 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
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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.
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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.
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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.
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"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!
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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
Linda Liu, Sourav Mazumder, Adrián Tozzi, SAEED AGHABOZORGI, Joseph Santarcangelo and Alex Aklson
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