Ciencia de Datos Programación en Python Bases de Datos en la Nube ISistema de Gestión de Bases de Datos Relacionales (RDBMS) de Python SQLComputer VisionAnalyticsDeep LearningRegression AnalysisCombinationAverageMathematical OptimizationDecision TreeGrouped DataEuler'S Totient FunctionRelational Database
学習内容
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.
習得するスキル
この専門講座について
¿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.
応用学習プロジェクト
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.
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンラインコース
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
フレキシブルなスケジュール
柔軟性のある期限の設定および維持
初級レベル
経験は不要です。
約4ヶ月で完了
3時間/週の推奨ペース
スペイン語
字幕：スペイン語, アラビア語, ベトナム語, ロシア語, 英語, 韓国語, フランス語, ポルトガル語（ヨーロッパ）, イタリア語, ドイツ語, ペルシア語
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専門講座の仕組み
コースを受講しましょう。
Courseraの専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。
実践型プロジェクト
すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。
修了証を取得
すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。
この専門講座には4コースあります。
¿Qué es la ciencia de datos?
79件の評価
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
23件の評価
¿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
20件の評価
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
22件の評価
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.
提供：
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.
よくある質問
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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?
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専門講座を修了することで大学の単位は付与されますか？
What will I be able to do upon completing the Specialization?
さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。
