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.
提供方
IBM課程信息
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可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始，按照自己的計劃學習。
初級
完成時間大約為8 小時
西班牙語（Spanish）
字幕：阿拉伯語（Arabic）, 越南語, 俄語（Russian）, 英語（English）, 西班牙語（Spanish）
您將獲得的技能
- Computer Vision
- Analytics
- Deep Learning
- Regression Analysis
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提供方
IBM
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.
授課大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
完成時間為 3 小時
Definiendo la Ciencia de los Datos y lo Que Hacen los Científicos de Datos
En este módulo, repasarás el programa del curso para aprender lo que se enseñará en este curso. También escucharás a profesionales de la ciencia de los datos para aprender qué es la ciencia de los datos, qué hacen los científicos de los datos, así como también cuales herramientas y algoritmos utilizan los científicos de los datos a diario. Finalmente, se te pedirá que completes una tarea de lectura para aprender por qué la ciencia de los datos se considera el trabajo más sexy del siglo XXI.
完成時間為 3 小時
7 個視頻 （總計 25 分鐘）, 5 個閱讀材料, 2 個測驗
完成時間為 2 小時
Temas de la Ciencia de los Datos
En este módulo, escucharás a Norman White, Director de la Facultad del Stern Centre for Research Computing de la Universidad de Nueva York, mientras habla sobre la ciencia de los datos y las habilidades necesarias para cualquier persona interesada en seguir una carrera en este campo y mientras da consejos a aquellos que buscan comenzar una carrera en la ciencia de los datos. Finalmente, se te pedirá que completes tareas de lectura para aprender sobre el proceso de extracción de un determinado conjunto de datos y sobre el análisis de regresión.
完成時間為 2 小時
7 個視頻 （總計 37 分鐘）, 2 個閱讀材料, 2 個測驗
完成時間為 3 小時
La Ciencia de los Datos en los Negocios
En este módulo, aprenderás lo que las compañías necesitan hacer para empezar con la ciencia de los datos. También aprenderás sobre algunas de las cualidades que diferencian a los científicos de datos de otros profesionales. Además, aprenderás sobre la analítica y el importante papel que los científicos datos desempeñan en este proceso y sobre la narración de historias y la importancia de un producto final efectivo. Finalmente, se te pedirá que apliques lo que aprendiste acerca de la ciencia de los datos respondiendo a preguntas abiertas.
完成時間為 3 小時
3 個視頻 （總計 17 分鐘）, 2 個閱讀材料, 3 個測驗
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來自¿QUÉ ES LA CIENCIA DE DATOS?的熱門評論
由 LP 提供2021年7月23日
Muy conforme con el curso introductorio a la ciencia de datos. Los contenidos fueron claros y las experiencias vistas de suma utilidad. Espero seguir aprendiendo en Coursera.
由 EL 提供2021年2月19日
Interesante me gusto la forma que abordan, explican y definen a la ciencia de datos, todo en una forma sencilla, amena, agradable. Va pasa a paso en cada tema.
由 DQ 提供2021年10月12日
El curso aporta lo básico que hay que saber para iniciarse en el mundo de la Ciencia de Datos; cumple las expectativas y logra lo que se propone.
由 PT 提供2021年7月14日
Un curso bastante interesante y práctico; utilizan un lenguaje claro que te permite entender a la perfección. Muy recomendado ¡¡¡
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