4.6
estrelas
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Romeo Kienzler +1 mais instrutores

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oferecido por

IBM Skills Network

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¿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.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Nível iniciante

Aprox. 16 horas para completar

Espanhol

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Espanhol

Instrutores

Classificação do instrutor

4,48/5 (32 classificações)

Romeo Kienzler

Chief Data Scientist, Course Lead

IBM Watson IoT

480.933 aprendizes

9 Cursos

Svetlana Levitan

Senior Developer Advocate with IBM Center for Open Data and AI Technologies

5.027 aprendizes

1 Curso

oferecido por

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.

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdo89%(1,223 classificações)

Semana

Semana 1

4 horas para concluir

Conjunto de herramientas para los Data Scientists

4 horas para concluir

17 vídeos (Total 84 mín.)

17 videos

Introducción al curso3min

Lenguajes de la Ciencia de los Datos2min

Introducción a Python3min

Introducción al Lenguaje R3min

Introducción a SQL3min

Otros Lenguajes6min

Categorias de las Herramientas de la Ciencia de los Datos2min

Herramientas de Código Abierto para la Ciencia de los Datos - Parte 17min

Herramientas de Código Abierto para la Ciencia de los Datos - Parte 25min

Herramientas Comerciales para la Ciencia de los Datos5min

Herramientas basadas en la nube para la ciencia de los datos8min

Librerías de la Ciencia de los Datos4min

Interfaces de Programación de Aplicaciones4min

Conjuntos de datos - Mejorando la ciencia de los datos6min

Data Asset eXchange3min

Modelos de Aprendizaje Automático7min

El Model Asset Exchange5min

4 exercícios práticos

Prueba Práctica - Lenguajes30min

Prueba Práctica - Herramientas30min

Prueba Práctica - Paquetes, APIs, Conjunto de Datos, Modelos.30min

Prueba con Calificación30min

Semana

Semana 2

6 horas para concluir

Herramientas de código abierto

6 horas para concluir

10 vídeos (Total 57 mín.), 9 leituras, 7 testes

10 videos

Visión General de Git/GitHub4min

GitHub en Mac/Linux - Parte 19min

GitHub en Mac/Linux - Parte 25min

GitHub en Mac/Linux - Parte 3 (Opcional)8min

Comenzando con Jupyter Notebooks5min

Comenzando con Jupyter Lab6min

Arquitectura Jupyter6min

Qué es RStudio IDE?4min

Instalación de paquetes y carga de Librerías en RStudio IDE2min

Graficando dentro de RStudio IDE3min

9 leituras

Taller de GitHub Parte - 110min

Requisitos previos para la interfaz de la línea de mando (Opcional)10min

Ramificación y fusión en GitHub (opcional)10min

Agregar clave SSH (Opciónal)10min

GitHub Instrucciones para Windows Parte 2 (Opcional)10min

Instrucciones de la parte 3 de GitHub para Windows (opcional)10min

Lectura: Jupyter Notebook en Internet10min

Laboratorio: Rstudio – Principios10min

Laboratorio: Creación de un mapa interactivo en R30min

4 exercícios práticos

Prueba Práctica - GitHub30min

Prueba Práctica - Jupyter Notebooks30min

Prueba Práctica - RStudio30min

Prueba con Calificación30min

Semana

Semana 3

3 horas para concluir

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 características y capacidades de lo que utilizan los científicos 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.

3 horas para concluir

15 vídeos (Total 72 mín.), 2 leituras, 4 testes

15 videos

Qué es IBM Watson Studio4min

Introducción a Watson Studio4min

Creación de una Cuenta en IBM Watson Studio2min

Jupyter Notebooks en Watson Studio - Parte 12min

Jupyter Notebooks en Watson Studio - Parte 23min

Enlazar GitHub a Watson Studio2min

Otras herramientas de IBM para la ciencia de datos1min

Catálogo de conocimiento de IBM Watson6min

Refinación de Datos7min

SPSS Modeler Flows en Watson Studio6min

IBM SPSS Modeler7min

IBM SPSS Estadísticas7min

Modelo de Despliegue con Watson Machine Learning4min

Auto AI en Watson Studio4min

IBM Watson OpenScale7min

2 leituras

Laboratorio: Creando un Watson Studio Project con Jupyter Notebooks10min

Laboratorio: Modeler Flows en IBM Watson Studio10min

3 exercícios práticos

Prueba Práctica - Watson Studio30min

Prueba Práctica – Otras Herramientas IBM30min

Prueba con Calificación30min

Semana

Semana 4

3 horas para concluir

Asignación final: Crear y compartir su Jupyter Notebook

3 horas para concluir

1 leitura

Avaliações

4.6

42 avaliações

5 stars
73,28%
4 stars
17,55%
3 stars
5,34%
2 stars
1,52%
1 star
2,29%

Principais avaliações do HERRAMIENTAS PARA LA CIENCIA DE DATOS

por VG10 de nov de 2022

Excelente contenido. Cubre a manera de introducción todas las herramientas necesarias para la ciencia de datos.

por MC27 de jul de 2022

Excelente curso y muy bien explicada cada sección del mismo!. Yo lo recomiendo

por JR13 de mar de 2022

Algunas pantallas y videos estan desactualizados pero en general es muy buen curso

por HJ2 de fev de 2021

Ideal para conocer todas las Herramientas disponibles para desarrollar el data science y tener un panorama de los que hay disponible en open source y comerciales con sus principales características..

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Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao me inscrever para este certificado?
Quando você se inscreve em um curso, ganha acesso a todos os cursos no certificado e obtém um certificado quando completar o trabalho. Seu certificado eletrônico pode ser adicionado à sua página de Participações, de onde você pode imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, pode participar como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

Herramientas para la ciencia de datos

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