4.6

星

134 個評分

Alex Aklson 另外 +6 位授課教師

1,550 人已註冊

提供方

Ciencia de Datos de IBM 專業證書IBM 技能网络

您將學到的內容有

Aprenderá qué es la ciencia de datos, las actividades del trabajo de un científico de datos la metodología para trabajar como un científico de datos.
Desarrollará habilidades prácticas utilizando las herramientas, lenguajes y bibliotecas que utilizan los científicos de datos.
Cómo importar y limpiar conjuntos de datos, analizar y visualizar datos, y crear modelos y canalizaciones de aprendizaje automático.
Aplicará diversas habilidades, técnicas y herramientas de ciencia de datos para completar un proyecto y publicar un informe.

您將獲得的技能

Computer Vision
Analytics
Deep Learning
Regression Analysis
Combination
Average
Mathematical Optimization
Decision Tree
Grouped Data
Euler'S Totient Function
Relational Database
SQL

關於此專業證書

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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.

應用的學習項目

Este Certificado Profesional tiene un fuerte énfasis en el aprendizaje aplicado. A excepción del primer curso, todos los demás cursos incluyen una serie de laboratorios prácticos en IBM Cloud quele brindarán habilidadesprácticas con aplicabilidad a trabajos reales, que incluyen:

Herramientas: Jupyter / JupyterLab, GitHub, R Studio y Watson StudioBibliotecas: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Folium, ipython-sql, Scikit-learn, ScipPy, etc.Proyectos: generador de álbumes aleatorios, predecir precios de viviendas, mejor modelo de clasificador, batalla de vecindarios

可分享的證書

完成後獲得證書

100% 在線課程

立即開始，按照自己的計劃學習。

靈活的計劃

設置並保持靈活的截止日期。

初級

完成課程大約需要 10 個月

建議進度：5 小時/週

西班牙語（Spanish）

字幕：西班牙語（Spanish）, 阿拉伯語（Arabic）, 越南語, 俄語（Russian）, 英語（English）, 韓語, 法語（French）, （歐洲人講的）葡萄牙語, 意大利語, 德語（German）, 土耳其語（Turkish）, 波斯語, 巴西葡萄牙語

可分享的證書

完成後獲得證書

100% 在線課程

立即開始，按照自己的計劃學習。

靈活的計劃

設置並保持靈活的截止日期。

初級

完成課程大約需要 10 個月

建議進度：5 小時/週

西班牙語（Spanish）

專業證書是什麼？

塑造技能，做好工作準備

無論您是想開始新的職業生涯，還是改變目前職業，Coursera 專業證書都能幫您為開始工作做好準備。選擇最適合的時間和地點，自行安排學習進度。立即註冊，探索新的職業道路，可免費試用 7 天。您可以隨時暫停學習或結束訂閱。

實踐項目

將您的技能應用到實踐項目，並豐富您的簡歷內容，進而向潛在雇主展示您已為開始工作做好準備。您需要成功完成項目以獲得證書。

獲得職業證書

當完後計劃中的所有課程後，您將獲得一張證書。您可以將其在專業網絡上分享，並獲得使用職業支持資源的權限，這能夠為您開啟職業生涯提供助力。許多招聘合作夥伴認可我們的許多專業證書，並且我們還有許多合作夥伴可以幫助您準備認證考試。您可以在適用的各個專業證書頁面上找到更多信息。

此專業證書包含 9 門課程

課程1

課程 1

¿Qué es la ciencia de datos?

4.7

星

200 個評分

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.

課程2

課程 2

Herramientas para la ciencia de datos

4.6

星

61 個評分

¿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.

課程3

課程 3

Metodología de la ciencia de datos

4.9

星

65 個評分

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.

課程4

課程 4

Python para Data Science y AI

4.8

星

61 個評分

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.

授課教師

提供方

IBM 技能网络

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.

常見問題

退款政策是如何规定的？
如果订阅，您可以获得 7 天免费试听，在此期间，您可以取消课程，无需支付任何罚金。在此之后，我们不会退款，但您可以随时取消订阅。请阅读我们完整的退款政策。
我可以只注册一门课程吗？
可以！点击您感兴趣的课程卡开始注册即可开始学习。注册并完成课程后，您可以获得可共享的证书，或者您也可以旁听该课程免费查看课程资料。如果您订阅的课程是某证书的一部分，系统会自动为您订阅完整的证书。访问您的学生面板，跟踪您的进度。
此课程是 100% 在线学习吗？是否需要现场参加课程？
此课程完全在线学习，无需到教室现场上课。您可以通过网络或移动设备随时随地访问课程视频、阅读材料和作业。
完成专项课程需要多长时间？
El Certificado Profesional requiere la finalización de 9 cursos. Cada curso contiene típicamente de 3 a 6 módulos con un esfuerzo promedio de 2 a 4 horas por módulo. Si aprende a tiempo parcial (por ejemplo, 1 módulo por semana), se necesitarían de 6 a 12 meses para completar todo el certificado. Si aprende a tiempo completo (por ejemplo, 1 módulo por día), el certificado se puede completar en 2 a 3 meses.
What background knowledge is necessary?
Este Certificado Profesional está abierto para cualquier persona con cualquier trabajo y formación académica. No se necesita experiencia previa en programación de computadoras, pero es una ventaja, al igual que la familiaridad con el trabajo con computadoras, matemáticas de la escuela secundaria y habilidades de comunicación y presentación. Para los últimos cursos, el conocimiento de cálculo y álgebra lineal es una ventaja, pero no un requisito absoluto.
Do I need to take the courses in a specific order?
Sí, es muy recomendable tomar los cursos en el orden en que se enumeran, ya que se basan progresivamente en los conceptos enseñados en cursos anteriores. Por ejemplo, los cursos de Análisis de Datos, Visualización de Datos y Aprendizaje Automático requieren conocimientos de Python cubiertos anteriormente en el programa.
完成专项课程后我会获得大学学分吗？
No, no hay crédito universitario relacionado con la realización de estos cursos.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
Estará listo para trabajar con una carrera en Ciencia de Datos. Desarrollar habilidades prácticas utilizando laboratorios prácticos en entornos en la Nube, proyectos y trabajos finales.
I already completed some of the other courses in this Professional Certificate. Will I get "credit" for them?
Si ya ha completado algunos de los cursos de este Certificado Profesional, ya sea individualmente o como parte de otra Especialización, se marcarán como "Completos". No tiene que volver a tomar esos cursos y podrá terminar el Certificado Profesional más rápidamente. Solo necesitará completar los cursos que aún no haya completado.
I have already completed the Introduction to Data Science Specialization. Can I still enroll in this Professional Certificate?
Si, absolutamente. Cualquier curso que ya haya completado como parte de esa Especialización se marcará como "Completo". No tiene que volver a realizar esos cursos y podrá finalizar el Certificado Profesional más rápidamente.
Which program should I enroll in - the Introduction to Data Science Specialization, or this Professional Certificate?
Este Certificado Profesional consta de 9 cursos. La Especialización "Introducción a la Ciencia de Datos" tiene 4 cursos, todos los cuales también están incluidos en este Certificado Profesional.
Si no está seguro de su capacidad para comprometerse con el nivel de esfuerzo y tiempo requerido para completar este Certificado Profesional, le recomendamos comenzar con la Especialización en Introducción a la Ciencia de Datos, que tiene menos cursos. Si, después de completar la Especialización, aún está decidido a continuar desarrollando sus habilidades en ciencia de datos, puede inscribirse para obtener este certificado profesional y luego completar los cursos que no están en la Especialización.
I have already completed the Applied Data Science Specialization. Can I still enroll in this Professional Certificate?
Si, absolutamente. Cualquier curso que ya haya completado como parte de esa Especialización se marcará como "Completo". No tiene que volver a tomar esos cursos y podrá terminar este Certificado Profesional más rápidamente.
How can I access job opportunities with IBM and other organizations after completing this Professional Certificate?
Como alumno de Coursera que completa este Certificado Profesional, tendrá acceso especial para unirse a la Red de Talentos de IBM. Los miembros de nuestra Red de Talentos reciben todas las herramientas que necesitan para conseguir el trabajo de sus sueños con IBM, ¡enviadas directamente a su bandeja de entrada! Obtendrá oportunidades de trabajo tan pronto como se publiquen, recomendaciones para aplicar que coincidan directamente con sus habilidades e intereses, y consejos y trucos para ayudarlo a diferenciarse de la multitud.

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