Crear cimientos para carrera en Ciencia de Datos. Adquiere experiencia práctica con Jupyter, Python, SQL. Realiza Análisis Estadísticos sobre conjuntos de datos reales.

4.0

звезд

Оценки: 6

Romeo Kienzler и еще 5 преподавателей

от партнера

Специализация Fundamentos de Ciencia de Datos con Python y SQLIBM

Чему вы научитесь

Conocimiento efectivo de herramientas de Ciencia de Datos como Jupyter Notebooks, R Studio, GitHub, Watson Studio.

Técnicas de Análisis Estadístico, como Estadística Descriptiva, Visualización de Datos, Distribución de Probabilidades, Pruebas de Hipótesis

Fundamentos de Bases de Datos Relacionales, incluyendo el lenguaje de consulta SQL, sentencias Select, ordenación y filtrado.

Fundamentos de programación en Python, incluyendo estructuras de datos, lógica, trabajo con archivos, llamada a APIs como Pandas y Numpy

Приобретаемые навыки

Estadística SQL Análisis de DatosEstadística Análisis de Regresión Visualización de Datos (DataViz) Pruebas de Hipótesis EstadísticasCiencia de Datos Programación en PythonJupyter NotebookPandas Numpy ProbabilidadCentral TendencyProbabilityGeneral StatisticsregressionGrouped DataEuler'S Totient FunctionRelational Database

Специализация: общие сведения

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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 presentar resultados para tomar decisiones basadas en datos nunca ha sido mayor. Esta Especialización de IBM ayudará a cualquier persona interesada en desarrollar una carrera en ciencia de datos, enseñándole las habilidades fundamentales para iniciarse en este campo tan demandado. La especialización consta de 4 cursos online, que se pueden realizar a tu propio ritmo, y que te proporcionarán los conocimientos básicos necesarios para la Ciencia de Datos, incluyendo herramientas y bibliotecas de código abierto, Python, Análisis Estadístico, SQL y bases de datos relacionales. Aprenderás estos prerrequisitos de la ciencia de datos mediante la práctica con herramientas reales de ciencia de datos y conjuntos de datos del mundo real. Tras finalizar con éxito estos cursos, tendrás los conocimientos prácticos y la experiencia para profundizar en la Ciencia de Datos y trabajar en proyectos de Ciencia de Datos más avanzados. No se requieren conocimientos previos de informática ni de lenguajes de programación.

Проект прикладного обучения

Todos los cursos de la especialización contienen múltiples laboratorios prácticos y ejercicios para ayudarte a adquirir experiencia y habilidades prácticas con diversos conjuntos de datos. Los proyectos van desde la construcción de un cuadro de mando con Python, el análisis de datos socioeconómicos con SQL y la realización de análisis de regresión con datos de vivienda.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Начальный уровень

Опыт не требуется.

Ориентировочное время на прохождение: 5 месяцев

Рекомендуемый темп: 4 ч/неделю

Испанский

Субтитры: Испанский, Корейский, Английский, Немецкий, Арабский, Вьетнамский

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Ориентировочное время на прохождение: 5 месяцев

Рекомендуемый темп: 4 ч/неделю

Испанский

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О специализации

Пройти курсы

Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.

Практический проект

В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.

Получите сертификат

Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.

Специализация включает несколько курсов: 4

Курс1

Курс 1

Herramientas para la ciencia de datos

4.4

звезд

Оценки: 16

•

Рецензии: 6

¿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.

Курс2

Курс 2

Python para Data Science y AI

4.9

звезд

Оценки: 17

•

Рецензии: 7

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.

Курс3

Курс 3

Estadísticas para la Ciencia de Datos con Python

Este curso de Estadística para la Ciencia de Datos está diseñado para presentarle los principios básicos de los métodos y procedimientos estadísticos utilizados para el análisis de datos. Después de completar este curso, tendrá conocimientos prácticos de temas cruciales en estadística que incluyen: recopilación de datos, resumen de datos utilizando estadísticas descriptivas, visualización de datos, examen de relaciones entre variables, distribuciones de probabilidad, valores esperados, pruebas de hipótesis, introducción a ANOVA (análisis de la varianza), análisis de regresión y correlación. Adoptará un enfoque práctico para el análisis estadístico utilizando Python y los Notebooks Jupyter, las herramientas elegidas por los científicos y analistas de datos.

Al final del curso, completará un proyecto para aplicar varios conceptos en el curso a un problema de Ciencia de Datos que involucre un escenario inspirado en la vida real y demostrará una comprensión del pensamiento y razonamiento estadístico fundamental. El objetivo es desarrollar una comprensión clara de los diferentes enfoques para diferentes tipos de datos, desarrollar una comprensión intuitiva, realizar evaluaciones apropiadas de los métodos propuestos, utilizar Python para analizar nuestros datos e interpretar el resultado con precisión. Este curso es adecuado para una variedad de profesionales y estudiantes que deseen comenzar su viaje en roles basados en datos y estadísticas, como Científicos de Datos, Analistas de Datos, Analistas de Negocios, Estadísticos e Investigadores. No requiere ningún conocimiento de informática o estadística. Recomendamos encarecidamente tomar el curso Python para Ciencia de Datos antes de comenzar este curso para familiarizarse con el lenguaje de programación Python, los notebooks Jupyter y las bibliotecas. También se proporciona un repaso opcional en Python. Después de completar este curso, un alumno podrá: ✔Calcular y aplicar medidas de tendencia central y medidas de dispersión a datos agrupados y no agrupados. ✔ Resumir, presentar y visualizar datos de una manera clara, concisa y que proporcione una visión práctica para los no estadísticos que necesitan los resultados. ✔Identificar las pruebas de hipótesis apropiadas para usar en conjuntos de datos comunes. ✔ Realizar pruebas de hipótesis, pruebas de correlación y análisis de regresión. ✔ Demostrar competencia en análisis estadístico utilizando Python y Notebooks Jupyter.

Курс4

Курс 4

Bases de datos y SQL para ciencia de datos

4.3

звезд

Оценки: 13

•

Рецензии: 4

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.

Преподаватели

от партнера

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.

Часто задаваемые вопросы

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Могу ли я пройти курс бесплатно?
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Действительно ли это полностью дистанционный курс? Нужно ли мне посещать какие-либо занятия лично?
Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.
Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
Эта специализация не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате.
Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
Эта специализация не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.
¿Qué conocimientos previos son necesarios?
Sólo conocimientos básicos de informática y voluntad de autoaprendizaje online. No se requieren conocimientos previos de informática ni de lenguajes de programación.
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¿Este curso es realmente 100% online? ¿Tengo que asistir a alguna clase de forma presencial?
Este curso es totalmente online, así que no hay necesidadde asistir a una aula en persona. Puedes acceder a las clases, textos y tareas en cualquier momento y en cualquier lugar mediante la web o tu dispositivo móvil.
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Sí, se recomienda encarecidamente realizar los cursos en el orden sugerido, ya que se basan en conceptos de los cursos anteriores.
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No hay créditos universitarios asociados a esta especialización en este momento.

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