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IBM

IBM: Ciencia de datos

IBM via edX Professional Certificate

Overview

La ciencia de datos y las habilidades de aprendizaje automático continúan teniendo una gran demanda en todas las industrias, y la necesidad de profesionales de datos está en auge. Al completar este programa de Certificación Profesional, contarás con las habilidades y la experiencia que necesitas para comenzar tu carrera profesional en la ciencia de datos y el aprendizaje automático.

A través de tareas prácticas e instrucción de alta calidad, crearás un porfolio utilizando herramientas de ciencia de datos reales y problemas y conjuntos de datos del mundo real. El plan de estudios cubrirá una amplia gama de temas de ciencia de datos que incluyen: herramientas y bibliotecas de código abierto, metodologías, Python, bases de datos, SQL, visualización de datos, análisis de datos y aprendizaje automático. No se requieren conocimientos previos de informática o programación para poder tomar este programa.

Cualquier persona con algunas habilidades informáticas y una pasión por el autoaprendizaje puede tener éxito, ya que comenzamos de lo básico y poco a poco vamos desarrollando problemas y temas más complejos.

Con la gran necesidad de profesionales de la ciencia de datos y analistas de datos en el mercado hoy en día, este programa impulsará tu camino en la ciencia de datos y te preparará con una cartera de entregables de ciencia de datos para brindarte la confianza para dar el paso y comenzar tu carrera profesional en el campo de la ciencia de datos.

Syllabus

Courses under this program:
Course 1: Introducción a la ciencia de datos y sus aplicaciones

El arte de descubrir las percepciones y tendencias en los datos ha existido durante siglos.



Course 2: Herramientas de ciencia de datos: uso práctico

Obtén información sobre las herramientas de ciencia de datos más populares (Jupyter Notebooks, RStudio IDE y Watson Studio), aprenderás cómo usarlas y cuáles son sus características.



Course 3: El método de ciencia de datos

Aprende sobre la metodología, las prácticas y los requisitos detrás de la ciencia de datos para comprender mejor cómo resolver problemas con datos y garantizar que los datos sean relevantes y manipulados adecuadamente para abordar una variedad de proyectos y escenarios organizacionales del mundo real.



Course 4: ¡Conceptos básicos de Python para Data Science!

Este curso de Python proporciona una introducción para principiantes a Python a la ciencia de datos. Practica a través de ejercicios de laboratorio, ¡y estarás listo para crear tus primeros scripts de Python por tu cuenta!



Course 5: SQL aplicado en la ciencia de datos

Aprende a usar y aplicar el poderoso lenguaje de SQL para comunicar y extraer mejor los datos de las bases de datos, algo imprescindible para cualquiera que trabaje en el campo de la ciencia de datos.



Course 6: Analizando datos con Python

En este curso aprenderás cómo analizar datos en Python usando matrices multidimensionales en numpy, a manipular DataFrames en pandas, a usar la biblioteca SciPy de rutinas matemáticas y a realizar aprendizaje automático usando scikit-learn.



Course 7: Visualizando datos con Python

La visualización de datos es la representación gráfica de los datos para transmitir de manera interactiva y eficiente las ideas a los clientes y partes interesadas en general.



Course 8: Machine Learning (aprendizaje automático) con Python: una introducción práctica

El Machine Learning puede ser una herramienta increíblemente beneficiosa para descubrir información y predecir tendencias futuras. Este curso de aprendizaje automático con Python te brindará todas las herramientas que necesitas para comenzar con el aprendizaje supervisado y autónomo.



Course 9: Ciencia de datos y aprendizaje automático - Curso Capstone

Crea un proyecto que puedas usar para mostrar tus habilidades de ciencia de datos a posibles empleadores. Aplica varias técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático para analizar y visualizar un conjunto de datos que use un escenario empresarial de la vida real y construye un modelo predictivo.



Courses

Taught by

Romeo Kienzler, Saeed Aghabozorgi, Joseph Santarcangelo, Rav Ahuja, Sourav Mazumder, Linda Liu, Adrián Tozzi, Svetlana Levitan, Maureen McElaney and Alex Aklson

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