4.7

星

17 個評分

Alex Aklson 另外 +4 位授課教師

提供方

Introducción a la Especialización en Ciencia de Datos 專項課程IBM

您將學到的內容有

Describirá qué son la ciencia de datos y el aprendizaje automático, sus aplicaciones y casos de uso, y varios tipos de tareas.

Obtendrá familiaridad práctica con herramientas de ciencia de datos, como JupyterLab, R Studio, GitHub y Watson Studio.

Desarrollará la mentalidad para trabajar como un científico de datos y seguir una metodología para abordar diferentes tipos de problemas.

Escribirá declaraciones SQL y consultará bases de datos en la nube con Python desde los notebooks Jupyter.

您將獲得的技能

Ciencia de Datos Programación en Python Bases de Datos en la Nube ISistema de Gestión de Bases de Datos Relacionales (RDBMS) de Python SQLComputer VisionAnalyticsDeep LearningRegression AnalysisCombinationAverageMathematical OptimizationDecision TreeGrouped DataEuler'S Totient FunctionRelational Database

關於此專項課程

¿Está interesado en aprender más sobre ciencia de datos, pero no sabe por dónde empezar? Esta Especialización de 4 cursos de IBM le proporcionará las habilidades fundamentales clave que cualquier científico de datos necesita para prepararse para una carrera en ciencia de datos o un aprendizaje avanzado adicional. Esta Especialización le presentará qué es la ciencia de datos y qué hacen los científicos de datos. Descubrirá la aplicabilidad de la ciencia de datos en todos los campos y aprenderá cómo el análisis de datos puede ayudarlo a tomar decisiones basadas en datos.Esta Especialización le brindará la base que necesita para un aprendizaje más avanzado que respalde sus objetivos profesionales. Comprenderá conceptos como big data, análisis estadístico y bases de datos relacionales, y se familiarizará con varias herramientas de código abierto y programas de ciencia de datos que utilizan los científicos de datos, como los Notebooks Jupyter, RStudio, GitHub y SQL. Completará laboratorios prácticos y proyectos para aprender la metodología involucrada en abordar problemas de ciencia de datos y aplicar sus habilidades y conocimientos recién adquiridos a conjuntos de datos del mundo real. Además de obtener un certificado de finalización de especialización de Coursera, también recibirá una insignia digital de IBM que lo reconoce como especialista en la ciencia de datos. Esta especialización también se puede aplicar al Certificado Profesional de Ciencia de Datos de IBM.

應用的學習項目

Utilizará herramientas como Jupyter, GitHub, R Studio y Watson Studio para completar laboratorios y proyectos prácticos a lo largo de la Especialización. Con las nuevas habilidades y conocimientos adquiridos a través del programa, también trabajará con conjuntos de datos del mundo real y los consultará mediante SQL desde los notebooks Jupyter.

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

無需相關領域的預備知識無需相關經驗。

完成課程大約需要 4 個月

建議進度：3 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）, 波斯語

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

無需相關領域的預備知識無需相關經驗。

完成課程大約需要 4 個月

建議進度：3 小時/週

西班牙語（Spanish）

專項課程的運作方式

加入課程

Coursera 專項課程是幫助您掌握一門技能的一系列課程。若要開始學習，請直接註冊專項課程，或預覽專項課程並選擇您要首先開始學習的課程。當您訂閱專項課程的部分課程時，您將自動訂閱整個專項課程。您可以只完成一門課程，您可以隨時暫停學習或結束訂閱。訪問您的學生面板，跟踪您的課程註冊情況和進度。

實踐項目

每個專項課程都包括實踐項目。您需要成功完成這個（些）項目才能完成專項課程並獲得證書。如果專項課程中包括單獨的實踐項目課程，則需要在開始之前完成其他所有課程。

獲得證書

在結束每門課程並完成實踐項目之後，您會獲得一個證書，您可以向您的潛在雇主展示該證書並在您的職業社交網絡中分享。

此專項課程包含 4 門課程

課程1

課程 1

¿Qué es la ciencia de datos?

4.7

星

81 個評分

•

28 條評論

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

4.4

星

23 個評分

•

8 條評論

¿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

4.8

星

20 個評分

•

3 條評論

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

Bases de datos y SQL para ciencia de datos

4.0

星

22 個評分

•

10 條評論

Gran parte de los datos del mundo residen en bases de datos. SQL (o lenguaje de consulta estructurado) es un lenguaje poderoso que se utiliza para comunicarse y extraer datos de bases de datos. Un conocimiento práctico de bases de datos y SQL es imprescindible si desea convertirse en un científico de datos.

El propósito de este curso es presentar los conceptos de bases de datos relacionales y ayudarlo a aprender y aplicar los conocimientos básicos del lenguaje SQL. También está destinado a ayudarle a empezar a realizar el acceso SQL en un entorno de ciencia de datos. El énfasis en este curso está en el aprendizaje práctico y práctico. Como tal, trabajará con bases de datos reales, herramientas de ciencia de datos reales y conjuntos de datos del mundo real. Creará una instancia de base de datos en la nube. A través de una serie de prácticas de laboratorio, practicará la creación y ejecución de consultas SQL. También aprenderá cómo acceder a las bases de datos desde los cuadernos de Jupyter usando SQL y Python. No se requieren conocimientos previos de bases de datos, SQL, Python o programación. Cualquiera puede auditar este curso sin cargo. Si elige tomar este curso y obtener el certificado del curso de Coursera, también puede obtener 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.

講師

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.

常見問題

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What is data science?
La ciencia de datos es el proceso de recopilar, almacenar y analizar datos. Los científicos de datos utilizan los datos para contar historias convincentes para informar las decisiones comerciales. Obtenga más información sobre qué es la ciencia de datos y qué hacen los científicos de datos en el primer curso de este Certificado Profesional, "¿Qué es la ciencia de datos?"
What are some examples of careers in data science?
La comprensión de la ciencia de datos y la capacidad de tomar decisiones basadas en datos es útil en cualquier carrera, pero algunas carreras requieren específicamente una formación en ciencia de datos. Algunos ejemplos de carreras en ciencia de datos incluyen:
- Analista de Inteligencia Empresarial
- Analista de Datos
- Arquitecto de Datos
- Ingeniero de Datos
- Científico de Datos
- Ingeniero de Aprendizaje Automático
- Analista de Marketing
- Analista de Operaciones
- Analista Cuantitativo
How long does it take to complete this Specialization?
La Especialización consta de 4 cursos. El tiempo sugerido para completar cada curso es de 3 a 4 semanas. Si sigue los plazos recomendados, se necesitarán de 3 a 4 meses para completar toda la Especialización.
What background knowledge is necessary?
Esta Especialización está dirigida a estudiantes que desean desarrollar habilidades fundamentales en ciencia de datos. No se requiere experiencia previa en ciencia de datos o programación.
Do I need to take the courses in a specific order?
Para aprovechar al máximo esta Especialización, se recomienda realizar los cursos en el orden en que se enumeran.
完成专项课程后我会获得大学学分吗？
No, no hay crédito universitario asociado con completar esta Especialización.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
En esta Especialización, los estudiantes desarrollarán habilidades fundamentales de ciencia de datos para prepararlos para una carrera o un aprendizaje adicional que involucre temas más avanzados en ciencia de datos.

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