En este curso se aplicarán diversas habilidades y técnicas de Data Analytics que ha aprendido como parte de los cursos anteriores del Certificado Profesional de IBM Data Analyst. Asumirá el papel de Analista de datos asociado que se ha incorporado recientemente a la organización y se enfrentará a un reto empresarial que requiere que el análisis de datos se realice en conjuntos de datos del mundo real.
This course is part of the Analista de Datos de IBM Professional Certificate
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Se recomienda encarecidamente que haya completado todos los cursos del Certificado profesional de analista de datos de IBM antes de comenzar.
Approx. 13 hours to complete
Spanish
Subtitles: Spanish, English
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IBM
IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame.
Syllabus - What you will learn from this course
4 hours to complete
Recopilación de datos
La recopilación de datos es el primer paso para resolver cualquier problema de análisis, y se puede recopilar en muchos formatos y de muchas fuentes. En el primer módulo de la Piedra Filosofal recogeremos los datos raspando la Internet, y usando las APIs de la web.
4 hours to complete
1 video (Total 3 min), 7 readings, 3 quizzes
1 video
7 readings
Introducción al Proyecto Capstone5m
Programa de estudios2m
(Opcional) Laboratorio Práctico 1: Revisión del acceso a las APIs45m
Laboratorio Práctico 2: Recolección de datos usando APIs45m
Laboratorio Práctico 3: Revisión del raspado de la web30m
Laboratorio Práctico 4: Recolección de datos usando raspado web30m
Laboratorio práctico 5: Explorar el conjunto de datos30m
3 practice exercises
Prueba de calificación: Recopilación de datos5m
Prueba de graduación: Raspado de la Web5m
Prueba de graduación: Explorando los datos5m
1 hour to complete
La disputa de los datos
En este módulo se centrará en la limpieza de su conjunto de datos con varias técnicas. Con estas técnicas, identificarán filas duplicadas, encontrarán valores perdidos y normalizarán los datos.
1 hour to complete
7 readings
7 readings
Descripción general de la asignación5m
Cuaderno Jupyter para laboratorios en este módulo2m
Laboratorio práctico 8: Encontrar duplicados6m
Laboratorio práctico 9: Eliminación de duplicados6m
Laboratorio practico 6: Encontrar los valores perdidos 6m
Laboratorio práctico 7: Imputar valores perdidos6m
Laboratorio Práctico 10: Normalizando los datos6m
5 practice exercises
Prueba calificada: Duplicados5m
Prueba calificada: Eliminar los duplicados5m
Prueba calificada: Valores Perdidos5m
Prueba calificada: Imputar valores perdidos5m
Prueba de calificada: Normalizando los datos5m
1 hour to complete
Análisis exploratorio de datos
En este módulo, empiece a trabajar con el conjunto de datos limpios del módulo anterior. Ahora comenzará a analizar el conjunto de datos para encontrar la distribución de los datos, la presencia de valores atípicos y la correlación entre las diferentes columnas.
1 hour to complete
5 readings
5 readings
Resumen de la asignación5m
Cuaderno Jupyter para laboratorios en este módulo2m
Laboratorio Práctico 11: Encontrar cómo se distribuyen los datos10m
Laboratorio práctico 12: Encontrar valores atípicos10m
Laboratorio práctico 13: Encontrar la correlación10m
3 practice exercises
Prueba calificada: Distribución5m
Prueba calificada: Manejo de valores atípicos5m
Prueba calificada: Correlación5m
1 hour to complete
Visualización de datos
En el módulo 4 de la piedra angular se le pedirá que cree visualizaciones utilizando los datos de la encuesta de desarrollo. Las visualizaciones que cree deberán destacar la distribución de los datos, las relaciones entre los datos, la composición de los datos y la comparación de los datos.
1 hour to complete
10 readings
10 readings
Resumen de la asignación5m
Cuaderno Jupyter para laboratorios en este módulo2m
Laboratorio práctico 14: Histogramas5m
Laboratorio Práctico 15: Box Plots5m
Laboratorio Práctico 16: Parcelas de dispersión5m
Laboratorio práctico 17: Parcelas de burbujas5m
Laboratorio Práctico 18: Gráficos circula5m
Laboratorio práctico 19: Gráficos apilados5m
Laboratorio Práctico 20: Gráficos de líneas5m
Laboratorio práctico 21: Gráficos de barras5m
4 practice exercises
Prueba calificada: Visualizando la distribución de Datos5m
Prueba calificada: Visualizando la relación5m
Prueba de graduación: Visualizar la composición de los datos5m
Prueba de calificada: Visualización de la comparación de datos5m
About the Analista de Datos de IBM Professional Certificate
Obtén las habilidades necesarias para un puesto de analista de datos de nivel inicial mediante este Certificado Profesional de IBM, que consta de ocho cursos, y consigue una posición competitiva en el próspero mercado laboral de los analistas de datos, que experimentará un crecimiento del 20% hasta 2028 (Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU.)
Frequently Asked Questions
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