4.7

별점

17개의 평가

Alex Aklson +4명의 강사

제공자:

Introducción a la Especialización en Ciencia de Datos 특화 과정IBM

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

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

이 전문 분야 정보

¿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

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

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.

강좌1

강좌 1

¿Qué es la ciencia de datos?

4.7

별점

93개의 평가

•

31개의 리뷰

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.

강좌2

강좌 2

Herramientas para la ciencia de datos

4.5

별점

27개의 평가

•

9개의 리뷰

¿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.

강좌3

강좌 3

Metodología de la ciencia de datos

4.7

별점

22개의 평가

•

4개의 리뷰

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.

강좌4

강좌 4

Bases de datos y SQL para ciencia de datos

3.7

별점

26개의 평가

•

12개의 리뷰

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.

강사

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?
구독하는 경우, 취소해도 요금이 청구되지 않는 7일간의 무료 평가판을 이용할 수 있습니다. 해당 기간이 지난 후에는 환불이 되지 않지만, 언제든 구독을 취소할 수 있습니다. 전체 환불 정책 보기.
재정 지원을 받을 수 있나요?
예, Coursera에서는 수업료를 낼 수 없는 학습자를 위해 재정 지원을 제공합니다. 왼쪽에 있는 등록 버튼 아래 재정 지원 링크를 클릭하면 지원할 수 있습니다. 신청서를 작성하라는 메시지가 표시되며 승인되면 알림을 받습니다. 성취 프로젝트를 포함하여 전문 분야의 각 강좌에서 이 단계를 완료해야 합니다. 자세히 알아보기.
환불 규정은 어떻게 되나요?
Si se suscribió, obtiene una prueba gratuita de 7 días durante la cual puede cancelar sin penalización. Después de eso, no daremos reembolsos, pero puede cancelar su suscripción en cualquier momento. Consulte nuestra política de reembolso completa.
하나의 강좌에만 등록할 수 있나요?
¡Si! Para comenzar, haga clic en la tarjeta del curso que le interese e inscríbase. Puede inscribirse y completar el curso para obtener un certificado que se pueda compartir, o puede auditarlo para ver los materiales del curso de forma gratuita. Cuando se inscribe a un curso que forma parte de un Certificado, se inscribe automáticamente al Certificado completo. Visite su panel de aprendizaje para realizar un seguimiento de su progreso.
Is financial aid available?]
Sí, Coursera brinda ayuda financiera a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítelo haciendo clic en el enlace Ayuda Financiera debajo del botón "Inscribirse" a la izquierda. Se le pedirá que complete una solicitud y se le notificará si es aprobado. Deberá completar este paso para cada curso de la Especialización, incluido el Trabajo Final. Saber más.
해당 강좌를 무료로 수강할 수 있나요?
Cuando se inscribe en el curso, obtiene acceso a todos los cursos de la Especialización y obtiene un certificado cuando completa el trabajo. Si solo desea leer y ver el contenido del curso, puede auditar el curso de forma gratuita. Si no puede pagar la tarifa, puede solicitar ayuda financiera.
이 강좌는 100% 온라인으로 진행되나요? 직접 참석해야 하는 수업이 있나요?
Este curso es completamente en línea, por lo que no es necesario presentarse en un aula en persona. Puede acceder a sus conferencias, lecturas y tareas en cualquier momento y en cualquier lugar a través de la web o su dispositivo móvil.
How can I earn my IBM Badge?
Al completar este programa, recibirá un correo electrónico de Coursera con instrucciones sobre cómo reclamar su Insignia de IBM a través de Acclaim. Obtenga más información sobre las Insignias de IBM
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.
전문 분야를 완료하면 대학 학점을 받을 수 있나요?
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.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.