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IBM

Ciencia de Datos Aplicada - Curso Capstone

IBM via Coursera

Overview

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.

Syllabus

  • Introducción
    • En este módulo, aprenderá sobre el alcance de este curso final y el contexto del proyecto en el que estará trabajando. Aprenderá sobre diferentes proveedores de datos de ubicación y de qué se componen normalmente los datos de ubicación. Finalmente, se le pedirá que envíe un enlace a un nuevo repositorio en su cuenta de Github dedicada a este curso.
  • API de Foursquare
    • En este módulo, aprenderá en detalle sobre Foursquare, que es el proveedor de datos de ubicación que usaremos en este curso, y su API. Esencialmente, aprenderá a crear una cuenta de desarrollador de Foursquare y usará sus credenciales para buscar lugares cercanos de un tipo específico, explorar un lugar en particular y buscar lugares de moda alrededor de una ubicación.
  • Agrupación y Segmentación de Vecindarios
    • En este módulo, aprenderá sobre la agrupación de k-medias, que es una forma de aprendizaje no supervisado. Luego, utilizará la agrupación en clústeres y la API de Foursquare para segmentar y agrupar los vecindarios de la ciudad de Nueva York. Además, aprenderá a extraer sitios web y analizar código HTML con el paquete de Python Beautifulsoup, y a convertir datos en un marco de datos de pandas.
  • La Batalla de los Vecindarios
    • En este módulo, comenzará a trabajar en el proyecto final. Definirá claramente un problema y analizará los datos que utilizará para resolver el problema.
  • La Batalla de los Vecindarios (Continuación)
    • En este módulo, llevará a cabo todo el trabajo restante para completar su proyecto final. Enviará un informe de su proyecto para evaluación por pares.

Taught by

Alex Aklson

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