- Ciencia de Datos Programación en Python Bases de Datos en la Nube ISistema de Gestión de Bases de Datos Relacionales (RDBMS) de Python SQL
- Computer Vision
- Analytics
- Deep Learning
- Regression Analysis
- Combination
- Average
- Mathematical Optimization
- Decision Tree
- Grouped Data
- Euler'S Totient Function
- Relational Database
배울 내용
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.
귀하가 습득할 기술
이 전문 분야 정보
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¿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.
응용 학습 프로젝트
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.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유연한 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
초급 단계
사전 경험이 필요하지 않습니다.
완료하는 데 약 4개월이 걸립니다
권장 학습 속도: 주 3시간
스페인어
자막: 스페인어, 아랍어, 베트남어, 러시아어, 영어, 한국어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 이탈리아어, 독일어, 터키어, 페르시아어
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특화 과정 이용 방법
강좌 수강
Coursera 특화 과정은 한 가지 기술을 완벽하게 습득하는 데 도움이 되는 일련의 강좌입니다. 시작하려면 특화 과정에 직접 등록하거나 강좌를 둘러보고 원하는 강좌를 선택하세요. 특화 과정에 속하는 강좌에 등록하면 해당 특화 과정 전체에 자동으로 등록됩니다. 단 하나의 강좌만 수료할 수도 있으며, 학습을 일시 중지하거나 언제든 구독을 종료할 수 있습니다. 학습자 대시보드를 방문하여 강좌 등록 상태와 진도를 추적해 보세요.
실습 프로젝트
모든 특화 과정에는 실습 프로젝트가 포함되어 있습니다. 특화 과정을 완료하고 수료증을 받으려면 프로젝트를 성공적으로 마쳐야 합니다. 특화 과정에 별도의 실습 프로젝트 강좌가 포함되어 있는 경우, 다른 모든 강좌를 완료해야 프로젝트 강좌를 시작할 수 있습니다.
수료증 취득
모든 강좌를 마치고 실습 프로젝트를 완료하면 취업할 때나 전문가 네트워크에 진입할 때 제시할 수 있는 수료증을 취득할 수 있습니다.
이 전문 분야에는 4개의 강좌가 있습니다.
¿Qué es la ciencia de datos?
177개의 평가
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.
Herramientas para la ciencia de datos
56개의 평가
¿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.
Metodología de la ciencia de datos
53개의 평가
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.
Bases de datos y SQL para ciencia de datos
39개의 평가
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.
제공자:
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.
자주 묻는 질문
환불 규정은 어떻게 되나요?
재정 지원을 받을 수 있나요?
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하나의 강좌에만 등록할 수 있나요?
Is financial aid available?]
해당 강좌를 무료로 수강할 수 있나요?
이 강좌는 100% 온라인으로 진행되나요? 직접 참석해야 하는 수업이 있나요?
How can I earn my IBM Badge?
What is data science?
What are some examples of careers in data science?
How long does it take to complete this Specialization?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
전문 분야를 완료하면 대학 학점을 받을 수 있나요?
What will I be able to do upon completing the Specialization?
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