Crear cimientos para carrera en Ciencia de Datos. Adquiere experiencia práctica con Jupyter, Python, SQL. Realiza Análisis Estadísticos sobre conjuntos de datos reales.

4.4

stars

34 ratings

Romeo Kienzler +5 more instructors

Offered By

Fundamentos de Ciencia de Datos con Python y SQL SpecializationIBM Skills Network

What you will learn

Conocimiento efectivo de herramientas de Ciencia de Datos como Jupyter Notebooks, R Studio, GitHub, Watson Studio.
Técnicas de Análisis Estadístico, como Estadística Descriptiva, Visualización de Datos, Distribución de Probabilidades, Pruebas de Hipótesis
Fundamentos de Bases de Datos Relacionales, incluyendo el lenguaje de consulta SQL, sentencias Select, ordenación y filtrado.
Fundamentos de programación en Python, incluyendo estructuras de datos, lógica, trabajo con archivos, llamada a APIs como Pandas y Numpy

Skills you will gain

About this Specialization

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 presentar resultados para tomar decisiones basadas en datos nunca ha sido mayor. Esta Especialización de IBM ayudará a cualquier persona interesada en desarrollar una carrera en ciencia de datos, enseñándole las habilidades fundamentales para iniciarse en este campo tan demandado. La especialización consta de 4 cursos online, que se pueden realizar a tu propio ritmo, y que te proporcionarán los conocimientos básicos necesarios para la Ciencia de Datos, incluyendo herramientas y bibliotecas de código abierto, Python, Análisis Estadístico, SQL y bases de datos relacionales. Aprenderás estos prerrequisitos de la ciencia de datos mediante la práctica con herramientas reales de ciencia de datos y conjuntos de datos del mundo real. Tras finalizar con éxito estos cursos, tendrás los conocimientos prácticos y la experiencia para profundizar en la Ciencia de Datos y trabajar en proyectos de Ciencia de Datos más avanzados. No se requieren conocimientos previos de informática ni de lenguajes de programación.

Applied Learning Project

Todos los cursos de la especialización contienen múltiples laboratorios prácticos y ejercicios para ayudarte a adquirir experiencia y habilidades prácticas con diversos conjuntos de datos. Los proyectos van desde la construcción de un cuadro de mando con Python, el análisis de datos socioeconómicos con SQL y la realización de análisis de regresión con datos de vivienda.

Shareable Certificate

Earn a Certificate upon completion

100% online courses

Start instantly and learn at your own schedule.

Coursera Labs

Includes hands on learning projects.

Learn more about Coursera Labs

Flexible Schedule

Set and maintain flexible deadlines.

Beginner Level

Approximately 5 months to complete

Suggested pace of 3 hours/week

Spanish

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How the Specialization Works

Take Courses

A Coursera Specialization is a series of courses that helps you master a skill. To begin, enroll in the Specialization directly, or review its courses and choose the one you'd like to start with. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. It’s okay to complete just one course — you can pause your learning or end your subscription at any time. Visit your learner dashboard to track your course enrollments and your progress.

Hands-on Project

Every Specialization includes a hands-on project. You'll need to successfully finish the project(s) to complete the Specialization and earn your certificate. If the Specialization includes a separate course for the hands-on project, you'll need to finish each of the other courses before you can start it.

Earn a Certificate

When you finish every course and complete the hands-on project, you'll earn a Certificate that you can share with prospective employers and your professional network.

There are 4 Courses in this Specialization

Course1

Course 1

Herramientas para la ciencia de datos

4.6

stars

148 ratings

¿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.

Course2

Course 2

Python para Data Science y AI

4.8

stars

107 ratings

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.

Este curso no requiere ninguna experiencia en programación o ciencias de la computación y está diseñado para cualquier persona, ya sea que tenga una formación técnica o no. Esta es una traducción al español de un curso que se creó originalmente en inglés. Muchos de los componentes del curso se han traducido al español, incluidos títulos de lecciones, transcripciones de videos, lecturas, instrucciones de laboratorio y cuestionarios. Sin embargo, algunos componentes del curso, incluidos los videos originales y su narración, todavía están en inglés.

Course3

Course 3

Estadísticas para la Ciencia de Datos con Python

4.5

stars

11 ratings

Este curso de Estadística para la Ciencia de Datos está diseñado para presentarle los principios básicos de los métodos y procedimientos estadísticos utilizados para el análisis de datos. Después de completar este curso, tendrá conocimientos prácticos de temas cruciales en estadística que incluyen: recopilación de datos, resumen de datos utilizando estadísticas descriptivas, visualización de datos, examen de relaciones entre variables, distribuciones de probabilidad, valores esperados, pruebas de hipótesis, introducción a ANOVA (análisis de la varianza), análisis de regresión y correlación. Adoptará un enfoque práctico para el análisis estadístico utilizando Python y los Notebooks Jupyter, las herramientas elegidas por los científicos y analistas de datos.

Al final del curso, completará un proyecto para aplicar varios conceptos en el curso a un problema de Ciencia de Datos que involucre un escenario inspirado en la vida real y demostrará una comprensión del pensamiento y razonamiento estadístico fundamental. El objetivo es desarrollar una comprensión clara de los diferentes enfoques para diferentes tipos de datos, desarrollar una comprensión intuitiva, realizar evaluaciones apropiadas de los métodos propuestos, utilizar Python para analizar nuestros datos e interpretar el resultado con precisión. Este curso es adecuado para una variedad de profesionales y estudiantes que deseen comenzar su viaje en roles basados en datos y estadísticas, como Científicos de Datos, Analistas de Datos, Analistas de Negocios, Estadísticos e Investigadores. No requiere ningún conocimiento de informática o estadística. Recomendamos encarecidamente tomar el curso Python para Ciencia de Datos antes de comenzar este curso para familiarizarse con el lenguaje de programación Python, los notebooks Jupyter y las bibliotecas. También se proporciona un repaso opcional en Python. Después de completar este curso, un alumno podrá: ✔Calcular y aplicar medidas de tendencia central y medidas de dispersión a datos agrupados y no agrupados. ✔ Resumir, presentar y visualizar datos de una manera clara, concisa y que proporcione una visión práctica para los no estadísticos que necesitan los resultados. ✔Identificar las pruebas de hipótesis apropiadas para usar en conjuntos de datos comunes. ✔ Realizar pruebas de hipótesis, pruebas de correlación y análisis de regresión. ✔ Demostrar competencia en análisis estadístico utilizando Python y Notebooks Jupyter.

Course4

Course 4

Bases de datos y SQL para ciencia de datos

4.0

stars

81 ratings

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.

Instructors

Offered by

IBM Skills Network

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.

Frequently Asked Questions

What is the refund policy?
If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.
Can I just enroll in a single course?
Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate, or you can audit it to view the course materials for free. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.
Can I take the course for free?
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.
Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?
This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.
Will I earn university credit for completing the Specialization?
This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.
¿Cuánto tiempo se tarda en completar la Especialización?
Llevar a cabo esta especialización requiere de 30 a 36 horas de esfuerzo. Trabajando 10-12 horas a la semana, se puede completar en un mes. O si se trabaja 3-4 horas a la semana, llevaría 2-3 meses completarla.
¿Qué conocimientos previos son necesarios?
Sólo conocimientos básicos de informática y voluntad de autoaprendizaje online. No se requieren conocimientos previos de informática ni de lenguajes de programación.
¿Cuál es la política de reembolso?
Si te suscribiste, obtienes 7 días de prueba gratis durante los que puedes cancelar sin ninguna penalización. Tras ese período, no hacemos reembolsos, pero puedes cancelar tu suscripción en cualquier momento. Consulta nuestra política de reembolso al completo.
¿Puedo inscribirme en un solo curso?
¡Sí! Para empezar, haz clic en el recuadro del curso que te interesa e inscríbete. Te puedes inscribir y realizar el curso para obtener un certificado compartible, o puedes hacerlo como oyente para ver los materiales del curso de forma gratuita. Cuando te inscribes en un curso que forma parte de una Especialización, te inscribes automáticamente en la Especialización completa. Visita tu panel de estudiante para seguir tu progreso.
¿Existe ayuda económica?
Sí, Coursera proporciona ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la cuota. Solicítala haciendo clic en el enlace Ayuda Económica debajo del botón "Inscribirse" que está a la izquierda. Se te pedirá que rellenes una solicitud y se te notificará si se te aprueba. Tendrás que realizar este paso para cada curso de la Especialización, incluyendo el Proyecto Final. Más información.
¿Puedo realizar el curso gratis?
Cuando te inscribes en el curso, tienes acceso a todos los cursos de la Especialización, y obtienes un certificado cuando finalizas el trabajo. Si sólo quieres leer y ver el contenido del curso, puedes realizar el curso como oyente de forma gratuita. Si no puedes pagar la cuota, puedes solicitar ayuda económica.
¿Este curso es realmente 100% online? ¿Tengo que asistir a alguna clase de forma presencial?
Este curso es totalmente online, así que no hay necesidadde asistir a una aula en persona. Puedes acceder a las clases, textos y tareas en cualquier momento y en cualquier lugar mediante la web o tu dispositivo móvil.
¿Necesito realizar los cursos en un orden específico?
Sí, se recomienda encarecidamente realizar los cursos en el orden sugerido, ya que se basan en conceptos de los cursos anteriores.
¿Obtendré créditos universitarios por completar la Especialización?
No hay créditos universitarios asociados a esta especialización en este momento.

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