4.5

Sterne

29 Bewertungen

Alex Aklson +4 weitere Dozenten

von

Spezialisierung Introducción a la Ciencia de DatosIBM Skills Network

Was Sie lernen werden

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Ciencia de Datos Programación en Python Bases de Datos en la Nube ISistema de Gestión de Bases de Datos Relacionales (RDBMS) de Python SQL
Computer Vision
Analytics
Deep Learning
Regression Analysis
Combination
Average
Mathematical Optimization
Decision Tree
Grouped Data
Euler'S Totient Function
Relational Database

Über dieses Spezialisierung

¿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.

Praktisches Lernprojekt

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.

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

Kurse, die komplett online stattfinden

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexibler Zeitplan

Festlegen und Einhalten flexibler Termine.

Stufe „Anfänger“

Keine Vorkenntnisse erforderlich.

Etwa 4 Monate bis zum Abschluss

Empfohlenes Lerntempo: 3 Stunden/Woche

Spanisch

Untertitel: Spanisch, Arabischer Raum, Vietnamesisch, Russisch, Englisch, Koreanisch, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Italienisch, Deutsch, Türkisch, Persisch

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Stufe „Anfänger“

Keine Vorkenntnisse erforderlich.

Etwa 4 Monate bis zum Abschluss

Empfohlenes Lerntempo: 3 Stunden/Woche

Spanisch

Untertitel: Spanisch, Arabischer Raum, Vietnamesisch, Russisch, Englisch, Koreanisch, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Italienisch, Deutsch, Türkisch, Persisch

So funktioniert die Spezialisierung

Kurse absolvieren

Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Lernender-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Praxisprojekt

Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.

Zertifikat erwerben

Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.

Es gibt 4 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Kurs 1

¿Qué es la ciencia de datos?

4.7

Sterne

198 Bewertungen

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.

Kurs2

Kurs 2

Herramientas para la ciencia de datos

4.6

Sterne

61 Bewertungen

¿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.

Kurs3

Kurs 3

Metodología de la ciencia de datos

4.9

Sterne

65 Bewertungen

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.

Este curso tiene un propósito, y es compartir una metodología que se pueda utilizar 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 la cuestión en cuestión. En consecuencia, en este curso aprenderá: - Los principales pasos necesarios para abordar un problema de ciencia de datos. - Los principales pasos involucrados en la práctica de la ciencia de datos, desde la formación de un negocio concreto o un problema de investigación, hasta la recopilación y análisis de datos, la construcción de un modelo y la comprensión de los comentarios después de la implementación del modelo. - ¡Cómo piensan los científicos de datos! OFERTA POR TIEMPO LIMITADO: La suscripción cuesta solo $ 39 USD por mes para acceder a materiales calificados y un certificado.

Kurs4

Kurs 4

Bases de datos y SQL para ciencia de datos

3.8

Sterne

45 Bewertungen

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.

El propósito de este curso es presentar los conceptos de bases de datos relacionales y ayudarlo a aprender y aplicar los conocimientos básicos del lenguaje SQL. También está destinado a ayudarle a empezar 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, trabajará con bases de datos reales, herramientas de ciencia de datos reales y conjuntos de datos del mundo real. Creará una instancia de base de datos en la nube. A través de una serie de prácticas de laboratorio, practicará la creación y ejecución de consultas SQL. También aprenderá cómo acceder a las bases de datos desde los cuadernos de Jupyter usando SQL y Python. No se requieren conocimientos previos de bases de datos, SQL, Python o programación. Cualquiera puede auditar este curso sin cargo. Si elige tomar este curso y obtener el certificado del curso de Coursera, también puede obtener una insignia digital de IBM al completar con éxito el curso. OFERTA POR TIEMPO LIMITADO: La suscripción cuesta solo $39 USD por mes para acceder a materiales calificados y un certificado.

Dozenten

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.

Häufig gestellte Fragen

Wie erfolgen Rückerstattungen?
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Si se suscribió, obtiene una prueba gratuita de 7 días durante la cual puede cancelar sin penalización. Después de eso, no daremos reembolsos, pero puede cancelar su suscripción en cualquier momento. Consulte nuestra política de reembolso completa.
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¡Si! Para comenzar, haga clic en la tarjeta del curso que le interese e inscríbase. Puede inscribirse y completar el curso para obtener un certificado que se pueda compartir, o puede auditarlo para ver los materiales del curso de forma gratuita. Cuando se inscribe a un curso que forma parte de un Certificado, se inscribe automáticamente al Certificado completo. Visite su panel de aprendizaje para realizar un seguimiento de su progreso.
Is financial aid available?]
Sí, Coursera brinda ayuda financiera a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítelo haciendo clic en el enlace Ayuda Financiera debajo del botón "Inscribirse" a la izquierda. Se le pedirá que complete una solicitud y se le notificará si es aprobado. Deberá completar este paso para cada curso de la Especialización, incluido el Trabajo Final. Saber más.
Kann ich kostenlos an diesem Kurs teilnehmen?
Cuando se inscribe en el curso, obtiene acceso a todos los cursos de la Especialización y obtiene un certificado cuando completa el trabajo. Si solo desea leer y ver el contenido del curso, puede auditar el curso de forma gratuita. Si no puede pagar la tarifa, puede solicitar ayuda financiera.
Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?
Este curso es completamente en línea, por lo que no es necesario presentarse en un aula en persona. Puede acceder a sus conferencias, lecturas y tareas en cualquier momento y en cualquier lugar a través de la web o su dispositivo móvil.
How can I earn my IBM Badge?
Al completar este programa, recibirá un correo electrónico de Coursera con instrucciones sobre cómo reclamar su Insignia de IBM a través de Acclaim. Obtenga más información sobre las Insignias de IBM
What is data science?
La ciencia de datos es el proceso de recopilar, almacenar y analizar datos. Los científicos de datos utilizan los datos para contar historias convincentes para informar las decisiones comerciales. Obtenga más información sobre qué es la ciencia de datos y qué hacen los científicos de datos en el primer curso de este Certificado Profesional, "¿Qué es la ciencia de datos?"
What are some examples of careers in data science?
La comprensión de la ciencia de datos y la capacidad de tomar decisiones basadas en datos es útil en cualquier carrera, pero algunas carreras requieren específicamente una formación en ciencia de datos. Algunos ejemplos de carreras en ciencia de datos incluyen:
- Analista de Inteligencia Empresarial
- Analista de Datos
- Arquitecto de Datos
- Ingeniero de Datos
- Científico de Datos
- Ingeniero de Aprendizaje Automático
- Analista de Marketing
- Analista de Operaciones
- Analista Cuantitativo
How long does it take to complete this Specialization?
La Especialización consta de 4 cursos. El tiempo sugerido para completar cada curso es de 3 a 4 semanas. Si sigue los plazos recomendados, se necesitarán de 3 a 4 meses para completar toda la Especialización.
What background knowledge is necessary?
Esta Especialización está dirigida a estudiantes que desean desarrollar habilidades fundamentales en ciencia de datos. No se requiere experiencia previa en ciencia de datos o programación.
Do I need to take the courses in a specific order?
Para aprovechar al máximo esta Especialización, se recomienda realizar los cursos en el orden en que se enumeran.
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
No, no hay crédito universitario asociado con completar esta Especialización.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
En esta Especialización, los estudiantes desarrollarán habilidades fundamentales de ciencia de datos para prepararlos para una carrera o un aprendizaje adicional que involucre temas más avanzados en ciencia de datos.

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