¿Cuáles son algunas de las herramientas de ciencia de datos más populares, cómo las usa y cuáles son sus caracterÃsticas? 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 caracterÃsticas 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.
Offert par
Réseau de compétences IBMÀ propos de ce cours
Offert par
Réseau de compétences 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.
Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Conjunto de herramientas para los Data Scientists
Esta semana, obtendrá una visión general de los lenguajes de programación comúnmente usados, incluyendo Python, R, Scala y SQL. Se le presentarán las herramientas de Data Science comerciales y de código abierto disponibles. También aprenderá acerca de los paquetes, APIs, conjuntos de datos y modelos utilizados frecuentemente por los Data Scientists.
Herramientas de código abierto
Esta semana, aprenderá sobre tres herramientas populares utilizadas en la Data Science: GitHub, Jupyter Notebooks y RStudio IDE. Se familiarizará con las caracterÃsticas de cada herramienta, y con lo que hace que estas herramientas sean tan populares entre los Data Scientists hoy en dÃa.
Herramienta IBM para Data Science
Esta semana, aprenderá sobre una plataforma de ciencia de datos lista para la empresa de IBM, llamada Watson Studio. Aprenderá sobre algunas de las caracterÃsticas y capacidades de lo que utilizan los cientÃficos de datos en la industria. También aprenderá sobre otras herramientas de IBM que se utilizan para respaldar proyectos de ciencia de datos, como IBM Watson Knowledge Catalog, Data Refinery y SPSS Modeler.
Asignación final: Crear y compartir su Jupyter Notebook
Esta semana, demostrará sus habilidades creando y configurando un Jupyter Notebook. Como parte de su calificación para este curso, compartirá su Jupyter Notebook con sus compañeros para que lo revisen.
Avis
- 5 stars71,21Â %
- 4 stars22,72Â %
- 3 stars3,03Â %
- 2 stars1,51Â %
- 1 star1,51Â %
Meilleurs avis pour HERRAMIENTAS PARA LA CIENCIA DE DATOS
Excelente curso y muy bien explicada cada sección del mismo!. Yo lo recomiendo
Todo esta muy bien, pero me gustarÃa que esté en español los videos
Buen curso introductorio al uso de algunas herramientas de IBM para DataScience
Muy Buen curso, pero los subtÃtulos en español de los videos muchas veces no correspondÃan al contenido narrado.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
À quoi ai-je droit si je m'abonne à ce Certificat ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.
