Ciencia de Datos Aplicada

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.

"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.

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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.