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

4.1

étoiles

16 évaluations

Romeo Kienzler +5 enseignants de plus

Offert par

Spécialisation Fundamentos de Ciencia de Datos con Python y SQLRéseau de compétences IBM

Ce que vous allez apprendre

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

Compétences que vous acquerrez

Estadística SQL Análisis de Datos
Estadística Análisis de Regresión Visualización de Datos (DataViz) Pruebas de Hipótesis Estadísticas
Ciencia de Datos Programación en Python
Jupyter Notebook
Pandas Numpy Probabilidad
Central Tendency
Probability
General Statistics
regression
Grouped Data
Euler'S Totient Function
Relational Database

À propos de ce Spécialisation

1 608 consultations récentes

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.

Projet d'apprentissage appliqué

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.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

Cours en ligne à 100 %

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Planning flexible

Définissez et respectez des dates limites flexibles.

Niveau débutant

Aucune connaissance prérequise.

Approximativement 5 mois pour terminer

Rythme recommandé de 4 heures/semaine

Espagnol

Sous-titres : Espagnol, Coréen, Anglais, Allemand, Arabe, Vietnamien

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Niveau débutant

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Approximativement 5 mois pour terminer

Rythme recommandé de 4 heures/semaine

Espagnol

Sous-titres : Espagnol, Coréen, Anglais, Allemand, Arabe, Vietnamien

Comment fonctionne la Spécialisation

Suivez les cours

Une Spécialisation Coursera est une série de cours axés sur la maîtrise d'une compétence. Pour commencer, inscrivez-vous directement à la Spécialisation ou passez en revue ses cours et choisissez celui par lequel vous souhaitez commencer. Lorsque vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Il est possible de terminer seulement un cours : vous pouvez suspendre votre formation ou résilier votre abonnement à tout moment. Rendez-vous sur votre tableau de bord d'étudiant pour suivre vos inscriptions aux cours et vos progrès.

Projet pratique

Chaque Spécialisation inclut un projet pratique. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour terminer la Spécialisation et obtenir votre Certificat. Si la Spécialisation inclut un cours dédié au projet pratique, vous devrez terminer tous les autres cours avant de pouvoir le commencer.

Obtenir un Certificat

Lorsque vous aurez terminé tous les cours et le projet pratique, vous obtiendrez un Certificat que vous pourrez partager avec des employeurs éventuels et votre réseau professionnel.

Cette Spécialisation compte 4 cours

Cours1

Cours 1

Herramientas para la ciencia de datos

4.6

étoiles

61 évaluations

¿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.

Cours2

Cours 2

Python para Data Science y AI

4.8

étoiles

60 évaluations

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.

Cours3

Cours 3

Estadísticas para la Ciencia de Datos con Python

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.

Cours4

Cours 4

Bases de datos y SQL para ciencia de datos

3.8

étoiles

44 évaluations

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.

Enseignants

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.

Foire Aux Questions

Quelle est la politique de remboursement ?
Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.
Puis-je m'inscrire à un seul cours ?
Oui ! Pour commencer, cliquez sur la carte du cours qui vous intéresse et inscrivez-vous. Vous pouvez vous inscrire et terminer le cours pour obtenir un Certificat partageable, ou vous pouvez accéder au cours en auditeur libre afin d'en visualiser gratuitement le contenu. Si vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Visitez votre tableau de bord d'étudiant(e) pour suivre vos progrès.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.
Puis-je suivre le cours gratuitement ?
Si vous vous inscrivez au cours, vous pouvez accéder à tous les cours de la Spécialisation et obtenir un Certificat lorsque vous terminez le travail. Si vous souhaitez seulement lire et examiner le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en auditeur libre. Si vous n'avez pas les moyens d'acquitter les frais, vous pouvez faire une demande d'Aide Financière.
Ce cours est-il vraiment accessible en ligne à 100 % ? Dois-je assister à certaines activités en personne ?
Ce cours est entièrement en ligne : vous n'avez donc pas besoin de vous présenter physiquement dans une salle de classe. Vous pouvez accéder à vos vidéos de cours, lectures et devoirs en tout temps et en tout lieu, par l'intermédiaire du Web ou de votre appareil mobile.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?
Cette Spécialisation n'est pas associée à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Spécialisation pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus.
¿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.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.