- Estadística SQL Análisis de Datos
- Estadística Análisis de Regresión Visualización de Datos (DataViz) Pruebas de Hipótesis Estadísticas
- Ciencia de Datos Programación en Python
- Jupyter Notebook
- Pandas Numpy Probabilidad
- Central Tendency
- Probability
- General Statistics
- regression
- Grouped Data
- Euler'S Totient Function
- Relational Database
Специализация Fundamentos de Ciencia de Datos con Python y SQL
Crear cimientos para carrera en Ciencia de Datos. Adquiere experiencia práctica con Jupyter, Python, SQL. Realiza Análisis Estadísticos sobre conjuntos de datos reales.
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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
Специализация: общие сведения
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.
Опыт не требуется.
Опыт не требуется.
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
Herramientas para la ciencia de datos
¿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.
Python para Data Science y AI
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.
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.
Bases de datos y SQL para ciencia de datos
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.
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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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