Computer VisionAnalyticsDeep LearningRegression AnalysisCombinationAverageMathematical OptimizationDecision TreeGrouped DataEuler'S Totient FunctionRelational DatabaseSQL
What you will learn
Aprenderá qué es la ciencia de datos, las actividades del trabajo de un científico de datos la metodología para trabajar como un científico de datos.
Desarrollará habilidades prácticas utilizando las herramientas, lenguajes y bibliotecas que utilizan los científicos de datos.
Cómo importar y limpiar conjuntos de datos, analizar y visualizar datos, y crear modelos y canalizaciones de aprendizaje automático.
Aplicará diversas habilidades, técnicas y herramientas de ciencia de datos para completar un proyecto y publicar un informe.
Skills you will gain
About this Professional Certificate
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La ciencia de datos es una de las profesiones más populares de la década, y la demanda de científicos de datos que puedan analizar datos y comunicar resultados para informar decisiones basadas en datos nunca ha sido mayor. Este Certificado Profesional de IBM ayudará a cualquier persona interesada en seguir una carrera en ciencia de datos o aprendizaje automático a desarrollar habilidades y experiencia relevantes para su carrera.
Es un mito que para convertirse en científico de datos se necesita un doctorado. Cualquier persona con pasión por el aprendizaje puede tomar este Certificado Profesional (no se requieren conocimientos previos de informática o lenguajes de programación) y desarrollar las habilidades, herramientas y portafolio para tener una ventaja competitiva en el mercado laboral como científico de datos de nivel básico.
Al completar con éxito estos cursos, habrá creado una cartera de proyectos de ciencia de datos para brindarle la confianza necesaria para sumergirse en una profesión emocionante en ciencia de datos.
Además de obtener un Certificado Profesional de Coursera, también recibirá una insignia digital de IBM que reconoce su competencia en ciencia de datos.
Applied Learning Project
Este Certificado Profesional tiene un fuerte énfasis en el aprendizaje aplicado. A excepción del primer curso, todos los demás cursos incluyen una serie de laboratorios prácticos en IBM Cloud quele brindarán habilidadesprácticas con aplicabilidad a trabajos reales, que incluyen:
Herramientas: Jupyter / JupyterLab, GitHub, R Studio y Watson StudioBibliotecas: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Folium, ipython-sql, Scikit-learn, ScipPy, etc.Proyectos: generador de álbumes aleatorios, predecir precios de viviendas, mejor modelo de clasificador, batalla de vecindarios
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Subtitles: Spanish, Arabic, Vietnamese, Russian, English, Korean, French, Portuguese (European), Chinese (Simplified), Italian, German, Turkish, Persian, Portuguese (Brazilian)
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There are 9 Courses in this Professional Certificate
¿Qué es la ciencia de datos?
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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
¿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
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.
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.
Offered by
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.
Frequently Asked Questions
What is the refund policy?
Can I just enroll in a single course?
Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?
How long does it take to complete the Specialization?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
Will I earn university credit for completing the Specialization?
What will I be able to do upon completing the Specialization?
I already completed some of the other courses in this Professional Certificate. Will I get "credit" for them?
I have already completed the Introduction to Data Science Specialization. Can I still enroll in this Professional Certificate?
Which program should I enroll in - the Introduction to Data Science Specialization, or this Professional Certificate?
I have already completed the Applied Data Science Specialization. Can I still enroll in this Professional Certificate?
How can I access job opportunities with IBM and other organizations after completing this Professional Certificate?
More questions? Visit the Learner Help Center.
