4.6
звезд
Оценки: 131

Romeo Kienzler и еще 1 преподаватель

5 113 уже зарегистрированы

от партнера

IBM Skills Network

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 30 387

¿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.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Начальный уровень

Прибл. 16 часов на выполнение

Испанский

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Начальный уровень

Прибл. 16 часов на выполнение

Испанский

Преподаватели

Оценка преподавателя

4,48/5 (оценок: 32)

Romeo Kienzler

Chief Data Scientist, Course Lead

IBM Watson IoT

481 689 учащихся

9 курсов

Svetlana Levitan

Senior Developer Advocate with IBM Center for Open Data and AI Technologies

5 113 учащихся

1 курс

от партнера

IBM Skills Network

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.

Программа курса: что вы изучите

Оценка контента89%(1,223 оценки)

Неделя

Неделя 1

4 ч. на завершение

Conjunto de herramientas para los Data Scientists

4 ч. на завершение

17 видео ((всего 84 мин.))

17 видео

Introducción al curso3мин

Lenguajes de la Ciencia de los Datos2мин

Introducción a Python3мин

Introducción al Lenguaje R3мин

Introducción a SQL3мин

Otros Lenguajes6мин

Categorias de las Herramientas de la Ciencia de los Datos2мин

Herramientas de Código Abierto para la Ciencia de los Datos - Parte 17мин

Herramientas de Código Abierto para la Ciencia de los Datos - Parte 25мин

Herramientas Comerciales para la Ciencia de los Datos5мин

Herramientas basadas en la nube para la ciencia de los datos8мин

Librerías de la Ciencia de los Datos4мин

Interfaces de Programación de Aplicaciones4мин

Conjuntos de datos - Mejorando la ciencia de los datos6мин

Data Asset eXchange3мин

Modelos de Aprendizaje Automático7мин

El Model Asset Exchange5мин

4 практических упражнения

Prueba Práctica - Lenguajes30мин

Prueba Práctica - Herramientas30мин

Prueba Práctica - Paquetes, APIs, Conjunto de Datos, Modelos.30мин

Prueba con Calificación30мин

Неделя

Неделя 2

6 ч. на завершение

Herramientas de código abierto

6 ч. на завершение

10 видео ((всего 57 мин.)), 9 материалов для самостоятельного изучения, 7 тестов

10 видео

Visión General de Git/GitHub4мин

GitHub en Mac/Linux - Parte 19мин

GitHub en Mac/Linux - Parte 25мин

GitHub en Mac/Linux - Parte 3 (Opcional)8мин

Comenzando con Jupyter Notebooks5мин

Comenzando con Jupyter Lab6мин

Arquitectura Jupyter6мин

Qué es RStudio IDE?4мин

Instalación de paquetes y carga de Librerías en RStudio IDE2мин

Graficando dentro de RStudio IDE3мин

9 материалов для самостоятельного изучения

Taller de GitHub Parte - 110мин

Requisitos previos para la interfaz de la línea de mando (Opcional)10мин

Ramificación y fusión en GitHub (opcional)10мин

Agregar clave SSH (Opciónal)10мин

GitHub Instrucciones para Windows Parte 2 (Opcional)10мин

Instrucciones de la parte 3 de GitHub para Windows (opcional)10мин

Lectura: Jupyter Notebook en Internet10мин

Laboratorio: Rstudio – Principios10мин

Laboratorio: Creación de un mapa interactivo en R30мин

4 практических упражнения

Prueba Práctica - GitHub30мин

Prueba Práctica - Jupyter Notebooks30мин

Prueba Práctica - RStudio30мин

Prueba con Calificación30мин

Неделя

Неделя 3

3 ч. на завершение

Herramienta IBM para Data Science

Esta semana, aprenderá sobre una plataforma de ciencia de datos lista para la empresa de IBM, llamada Watson Studio. Aprenderá sobre algunas de las características y capacidades de lo que utilizan los científicos de datos en la industria. También aprenderá sobre otras herramientas de IBM que se utilizan para respaldar proyectos de ciencia de datos, como IBM Watson Knowledge Catalog, Data Refinery y SPSS Modeler.

3 ч. на завершение

15 видео ((всего 72 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов

15 видео

Qué es IBM Watson Studio4мин

Introducción a Watson Studio4мин

Creación de una Cuenta en IBM Watson Studio2мин

Jupyter Notebooks en Watson Studio - Parte 12мин

Jupyter Notebooks en Watson Studio - Parte 23мин

Enlazar GitHub a Watson Studio2мин

Otras herramientas de IBM para la ciencia de datos1мин

Catálogo de conocimiento de IBM Watson6мин

Refinación de Datos7мин

SPSS Modeler Flows en Watson Studio6мин

IBM SPSS Modeler7мин

IBM SPSS Estadísticas7мин

Modelo de Despliegue con Watson Machine Learning4мин

Auto AI en Watson Studio4мин

IBM Watson OpenScale7мин

2 материала для самостоятельного изучения

Laboratorio: Creando un Watson Studio Project con Jupyter Notebooks10мин

Laboratorio: Modeler Flows en IBM Watson Studio10мин

3 практических упражнения

Prueba Práctica - Watson Studio30мин

Prueba Práctica – Otras Herramientas IBM30мин

Prueba con Calificación30мин

Неделя

Неделя 4

3 ч. на завершение

Asignación final: Crear y compartir su Jupyter Notebook

3 ч. на завершение

1 материал для самостоятельного изучения

Рецензии

4.6

Рецензии: 42

5 stars
73,48 %
4 stars
17,42 %
3 stars
5,30 %
2 stars
1,51 %
1 star
2,27 %

Лучшие отзывы о курсе HERRAMIENTAS PARA LA CIENCIA DE DATOS

от партнера JR13 мар. 2022 г.

Algunas pantallas y videos estan desactualizados pero en general es muy buen curso

от партнера HP8 сент. 2021 г.

Buen curso introductorio al uso de algunas herramientas de IBM para DataScience

от партнера DG2 июля 2021 г.

Muy Buen curso, pero los subtítulos en español de los videos muchas veces no correspondían al contenido narrado.

от партнера WB6 сент. 2022 г.

Descubrir nuevas herramientas para la ciencia de datos, y crear aplicaciones prácticas

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оформив подписку на сертификацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в сертификации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Herramientas para la ciencia de datos

Об этом курсе