Ciencia de Datos de IBM

IBM via Coursera Professional Certificate

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Coursera Professional Certificate
Pricing

Paid Course
Languages

Spanish
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Duration & workload

43 weeks, 5 hours a week
Level

Beginner

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La ciencia de datos es una de las profesiones más populares de la década, y la demanda de científicos de datos que puedan analizar datos y comunicar resultados para informar decisiones basadas en datos nunca ha sido mayor. Este Certificado Profesional de IBM ayudará a cualquier persona interesada en seguir una carrera en ciencia de datos o aprendizaje automático a desarrollar habilidades y experiencia relevantes para su carrera. Es un mito que para convertirse en científico de datos se necesita un doctorado. Cualquier persona con pasión por el aprendizaje puede tomar este Certificado Profesional (no se requieren conocimientos previos de informática o lenguajes de programación) y desarrollar las habilidades, herramientas y portafolio para tener una ventaja competitiva en el mercado laboral como científico de datos de nivel básico. Al completar con éxito estos cursos, habrá creado una cartera de proyectos de ciencia de datos para brindarle la confianza necesaria para sumergirse en una profesión emocionante en ciencia de datos. Además de obtener un Certificado Profesional de Coursera, también recibirá una insignia digital de IBM que reconoce su competencia en ciencia de datos.

Syllabus

Course 1: ¿Qué es la ciencia de datos?
- Offered by IBM. El arte de descubrir los conocimientos y las tendencias de los datos ha existido desde la antigüedad. Los antiguos egipcios ... Enroll for free.

Course 2: Herramientas para la ciencia de datos
- Offered by IBM. ¿Cuáles son algunas de las herramientas de ciencia de datos más populares, cómo las usa y cuáles son sus características? En ... Enroll for free.

Course 3: Metodología de la ciencia de datos
- Offered by IBM. A pesar del reciente aumento de la potencia informática y el acceso a los datos durante las últimas dos décadas, nuestra ... Enroll for free.

Course 4: Python para Data Science y AI
- Offered by IBM. En este curso aprenderá cómo comenzar rápida y fácilmente con la Inteligencia Artificial utilizando IBM Watson. Comprenderá ... Enroll for free.

Course 5: Bases de datos y SQL para ciencia de datos
- Offered by IBM. Gran parte de los datos del mundo residen en bases de datos. SQL (o lenguaje de consulta estructurado) es un lenguaje ... Enroll for free.

Course 6: Análisis de datos con Python
- Offered by IBM. Aprenda a analizar datos con Python. Este curso lo llevará desde los conceptos básicos de Python hasta la exploración de ... Enroll for free.

Course 7: Visualización de Datos con Python
- Offered by IBM. "Una imagen vale mas que mil palabras". Todos estamos familiarizados con esta expresión. Se aplica especialmente cuando se ... Enroll for free.

Course 8: Aprendizaje Automático con Python
- Offered by IBM. Este curso se sumerge en los conceptos básicos del aprendizaje automático mediante un lenguaje de programación accesible y ... Enroll for free.

Course 9: Ciencia de Datos Aplicada - Curso Capstone
- Offered by IBM. Este curso de proyecto final le dará una idea de lo que atraviesan los científicos de datos en la vida real cuando trabajan ... Enroll for free.

Courses

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7 weeks
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Aprenda a analizar datos con Python. Este curso lo llevará desde los conceptos básicos de Python hasta la exploración de muchos tipos diferentes de datos. Aprenderá a preparar datos para el análisis, realizar análisis estadísticos simples, crear visualizaciones de datos significativas, predecir tendencias futuras a partir de datos, ¡y más!

Tópicos cubiertos:

1) Importación de conjuntos de datos
2) Limpiar los datos
3) manipulación del marco de datos
4) Resumen de los datos
5) Creación de modelos de regresión de aprendizaje automático
6) Construcción de canalizaciones de datos

El análisis de datos con Python se entregará a través de conferencias, laboratorio y asignaciones. Incluye las siguientes partes:

Bibliotecas de análisis de datos: aprenderá a usar las bibliotecas Pandas, Numpy y Scipy para trabajar con un conjunto de datos de muestra. Le presentaremos pandas, una biblioteca de código abierto, y la usaremos para cargar, manipular, analizar y visualizar conjuntos de datos interesantes. Luego, le presentaremos otra biblioteca de código abierto, scikit-learn, y usaremos algunos de sus algoritmos de aprendizaje automático para construir modelos inteligentes y hacer predicciones interesantes.

Si elige tomar este curso y obtener el certificado del curso de Coursera, también obtendrá una insignia digital de IBM.

OFERTA POR TIEMPO LIMITADO: La suscripción cuesta solo $ 39 USD por mes para acceder a materiales calificados y un certificado.
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4 weeks
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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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4 weeks
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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.
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3 weeks
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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.
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3 weeks
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"Una imagen vale mas que mil palabras". Todos estamos familiarizados con esta expresión. Se aplica especialmente cuando se trata de explicar la información obtenida 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, visualizando datos y hallazgos de una manera accesible y estimulante. Aprender a aprovechar una herramienta de software para visualizar datos también le permitirá extraer información, comprender mejor los datos y tomar decisiones más eficaces.

El objetivo principal de este curso de Visualización de datos con Python es enseñarle cómo tomar datos que a primera vista tienen poco significado y presentarlos en una forma que tenga sentido para las personas. Se han desarrollado varias técnicas para presentar datos visualmente, pero en este curso utilizaremos varias bibliotecas de visualización de datos en Python, a saber, Matplotlib, Seaborn y Folium.

OFERTA POR TIEMPO LIMITADO: La suscripción cuesta solo $ 39 USD por mes para acceder a materiales calificados y un certificado.
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5 weeks
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En este curso aprenderá cómo comenzar rápida y fácilmente con la Inteligencia Artificial utilizando IBM Watson. Comprenderá cómo funciona Watson, se familiarizará con sus casos de uso y ejemplos de clientes de la vida real, y se le presentarán varios de los servicios de inteligencia artificial de Watson de IBM que permiten a cualquiera aplicar fácilmente la inteligencia artificial y crear aplicaciones inteligentes. También trabajará con varios servicios de Watson para demostrar la IA en acción.

Este curso no requiere ninguna experiencia en programación o ciencias de la computación y está diseñado para cualquier persona, ya sea que tenga una formación técnica o no.

Esta es una traducción al español de un curso que se creó originalmente en inglés. Muchos de los componentes del curso se han traducido al español, incluidos títulos de lecciones, transcripciones de videos, lecturas, instrucciones de laboratorio y cuestionarios. Sin embargo, algunos componentes del curso, incluidos los videos originales y su narración, todavía están en inglés.
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5 weeks
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Este curso de proyecto final le dará una idea de lo que atraviesan los científicos de datos en la vida real cuando trabajan con datos.

Aprenderá sobre datos de ubicación y diferentes proveedores de datos de ubicación, como Foursquare. Aprenderá cómo realizar llamadas de API RESTful a la API de Foursquare para recuperar datos sobre lugares en diferentes vecindarios de todo el mundo. También aprenderá a ser creativo en situaciones en las que los datos no están disponibles fácilmente al extraer datos web y analizar el código HTML. Utilizará Python y su biblioteca de pandas para manipular datos, lo que lo ayudará a refinar sus habilidades para explorar y analizar datos.

Finalmente, se le pedirá que utilice la biblioteca Folium para obtener excelentes mapas de datos geoespaciales y para comunicar sus resultados y hallazgos.

Si elige tomar este curso y obtener el certificado del curso de Coursera, también obtendrá 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.
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3 weeks
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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.
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6 weeks
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Este curso se sumerge en los conceptos básicos del aprendizaje automático mediante un lenguaje de programación accesible y conocido, Python.
En este curso, repasaremos dos componentes principales:
Primero, aprenderá sobre el propósito del aprendizaje automático y dónde se aplica al mundo real.
En segundo lugar, obtendrá una descripción general de los temas del aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado o no supervisado, la evaluación de modelos y los algoritmos del aprendizaje automático.

En este curso, practicarás con ejemplos de la vida real de aprendizaje automático y verás cómo afecta a la sociedad de formas que quizás no hayas adivinado.

Con solo dedicar unas horas a la semana durante las próximas semanas, esto es lo que obtendrá.
1) Nuevas habilidades para agregar a su currículum, como regresión, clasificación, agrupamiento, aprendizaje de sci-kit y SciPy
2) Nuevos proyectos que puede agregar a su cartera, incluida la detección de cáncer, la predicción de tendencias económicas, la predicción de la rotación de clientes, los motores de recomendación y muchos más.
3) Y un certificado en aprendizaje automático para demostrar su competencia y compartirlo en cualquier lugar que desee en línea o fuera de línea, como perfiles de LinkedIn y redes sociales.

Si elige tomar este curso y obtener el certificado del curso de Coursera, también obtendrá una insignia digital de IBM al completar con éxito el curso.