4.6

stars

39 ratings

Alex Aklson +4 more instructors

Offered By

Introducción a la Ciencia de Datos SpecializationIBM Skills Network

What you will learn

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.

Skills you will gain

About this Specialization

¿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.

Applied Learning Project

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.

Shareable Certificate

Earn a Certificate upon completion

100% online courses

Start instantly and learn at your own schedule.

Flexible Schedule

Set and maintain flexible deadlines.

Beginner Level

Approximately 4 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

¿Qué es la ciencia de datos?

4.7

stars

332 ratings

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.

Course2

Course 2

Herramientas para la ciencia de datos

4.6

stars

147 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.

Course3

Course 3

Metodología de la ciencia de datos

4.8

stars

131 ratings

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.

Course4

Course 4

Bases de datos y SQL para ciencia de datos

4.0

stars

80 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.
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.
What is the Refund Policy?
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.
Can I just enroll in a single course?
¡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.
Can I take the course for free?
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.
Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?
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.
Will I earn university credit for completing the Specialization?
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.

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