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Romeo Kienzler +1 weiterer Dozent

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IBM Skills Network

Über diesen Kurs

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¿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.

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Dozenten

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4,48/5 (32 Bewertungen)

Romeo Kienzler

Chief Data Scientist, Course Lead

IBM Watson IoT

481.269 Lernende

9 Kurse

Svetlana Levitan

Senior Developer Advocate with IBM Center for Open Data and AI Technologies

5.059 Lernende

1 Kurse

von

IBM Skills Network

IBM is the global leader in business transformation through an open hybrid cloud platform and AI, serving clients in more than 170 countries around the world. Today 47 of the Fortune 50 Companies rely on the IBM Cloud to run their business, and IBM Watson enterprise AI is hard at work in more than 30,000 engagements. IBM is also one of the world’s most vital corporate research organizations, with 28 consecutive years of patent leadership. Above all, guided by principles for trust and transparency and support for a more inclusive society, IBM is committed to being a responsible technology innovator and a force for good in the world.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung89%(1,223 Bewertungen)

Woche

Woche 1

4 Stunden zum Abschließen

Conjunto de herramientas para los Data Scientists

4 Stunden zum Abschließen

17 Videos (Gesamt 84 min)

17 Videos

Introducción al curso3m

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

4 praktische Übungen

Prueba Práctica - Lenguajes30m

Prueba Práctica - Herramientas30m

Prueba Práctica - Paquetes, APIs, Conjunto de Datos, Modelos.30m

Prueba con Calificación30m

Woche

Woche 2

6 Stunden zum Abschließen

Herramientas de código abierto

6 Stunden zum Abschließen

10 Videos (Gesamt 57 min), 9 Lektüren, 7 Quiz

10 Videos

Visión General de Git/GitHub4m

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 Lektüren

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 praktische Übungen

Prueba Práctica - GitHub30m

Prueba Práctica - Jupyter Notebooks30m

Prueba Práctica - RStudio30m

Prueba con Calificación30m

Woche

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Herramienta IBM para Data Science

Esta semana, aprenderá sobre una plataforma de ciencia de datos lista para la empresa de IBM, llamada Watson Studio. Aprenderá sobre algunas de las características y capacidades de lo que utilizan los científicos de datos en la industria. También aprenderá sobre otras herramientas de IBM que se utilizan para respaldar proyectos de ciencia de datos, como IBM Watson Knowledge Catalog, Data Refinery y SPSS Modeler.

3 Stunden zum Abschließen

15 Videos (Gesamt 72 min), 2 Lektüren, 4 Quiz

15 Videos

Qué es IBM Watson Studio4m

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 Lektüren

Laboratorio: Creando un Watson Studio Project con Jupyter Notebooks10m

Laboratorio: Modeler Flows en IBM Watson Studio10m

3 praktische Übungen

Prueba Práctica - Watson Studio30m

Prueba Práctica – Otras Herramientas IBM30m

Prueba con Calificación30m

Woche

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Asignación final: Crear y compartir su Jupyter Notebook

3 Stunden zum Abschließen

1 Lektüre

Bewertungen

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42 Bewertungen

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Top-Bewertungen von HERRAMIENTAS PARA LA CIENCIA DE DATOS

von WB6. Sep. 2022

Descubrir nuevas herramientas para la ciencia de datos, y crear aplicaciones prácticas

von VG10. Nov. 2022

Excelente contenido. Cubre a manera de introducción todas las herramientas necesarias para la ciencia de datos.

von MC27. Juli 2022

Excelente curso y muy bien explicada cada sección del mismo!. Yo lo recomiendo

von DG2. Juli 2021

Muy Buen curso, pero los subtítulos en español de los videos muchas veces no correspondían al contenido narrado.

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Häufig gestellte Fragen

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