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

4.3

estrelas

10 classificações

Romeo Kienzler +5 mais instrutores

oferecido por

Programa de cursos integrados Fundamentos de Ciencia de Datos con Python y SQLIBM

O que você vai aprender

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

Habilidades que você terá

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

Sobre este Programa de cursos integrados

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.

Projeto de Aprendizagem Aplicada

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.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

Cursos 100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Cronograma flexível

Definição e manutenção de prazos flexíveis.

Nível iniciante

Não é necessário ter experiência prévia.Não é necessária experiência prévia.

Aproximadamente 5 meses para ser concluído

Ritmo sugerido de 4 horas/semana

Espanhol

Legendas: Espanhol, Coreano, Inglês, Alemão, Árabe, Vietnamita

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

Cursos 100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Cronograma flexível

Definição e manutenção de prazos flexíveis.

Nível iniciante

Não é necessário ter experiência prévia.Não é necessária experiência prévia.

Aproximadamente 5 meses para ser concluído

Ritmo sugerido de 4 horas/semana

Espanhol

Legendas: Espanhol, Coreano, Inglês, Alemão, Árabe, Vietnamita

Como funciona o programa de cursos integrados

Fazer cursos

Um programa de cursos integrados do Coursera é uma série de cursos para ajudá-lo a dominar uma habilidade. Primeiramente, inscreva-se no programa de cursos integrados diretamente, ou avalie a lista de cursos e escolha por qual você gostaria de começar. Ao se inscrever em um curso que faz parte de um programa de cursos integrados, você é automaticamente inscrito em todo o programa de cursos integrados. É possível concluir apenas um curso — você pode pausar a sua aprendizagem ou cancelar a sua assinatura a qualquer momento. Visite o seu painel de aprendiz para controlar suas inscrições em cursos e progresso.

Projeto prático

Todos os programas de cursos integrados incluem um projeto prático. Você precisará completar com êxito o(s) projeto(s) para concluir o programa de cursos integrados e obter o seu certificado. Se o programa de cursos integrados incluir um curso separado para o projeto prático, você precisará completar todos os outros cursos antes de iniciá-lo.

Obtenha um certificado

Ao concluir todos os cursos e completar o projeto prático, você obterá um certificado que pode ser compartilhado com potenciais empregadores e com sua rede profissional.

Este Programa de cursos integrados contém 4 cursos

Curso1

Curso 1

Herramientas para la ciencia de datos

4.5

estrelas

25 classificações

•

8 avaliações

¿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.

Curso2

Curso 2

Python para Data Science y AI

4.8

estrelas

29 classificações

•

12 avaliações

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.

Curso3

Curso 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.

Curso4

Curso 4

Bases de datos y SQL para ciencia de datos

4.0

estrelas

23 classificações

•

11 avaliações

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.

Instrutores

oferecido por

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.

Perguntas Frequentes – FAQ

Qual é a política de reembolso?
Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.
Posso me inscrever em um único curso?
Sim! Para começar, clique na carta de curso que lhe interessa e se inscreva. Você pode se inscrever e concluir o curso para ganhar um certificado compartilhável ou você pode auditar para ver os materiais do curso de graça. Quando você se inscrever em um curso que faz parte de uma especialização, você está automaticamente inscrito para a especialização completa. Visite o seu painel de aluno para acompanhar o seu progresso.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .
Posso fazer o curso gratuitamente?
Quando se inscrever no curso, você terá acesso a todos os cursos na Especialização e ganhará um certificado quando concluir o trabalho. Se você só quiser ler e visualizar o conteúdo do curso, pode auditar o curso gratuitamente. Se não puder pagar a taxa, você pode solicitar ajuda financeira.
Este curso é realmente 100% on-line? Eu preciso assistir alguma aula pessoalmente?
Este curso é totalmente on-line, então não existe necessidade de aparecer em uma sala de aula pessoalmente. Você pode acessar suas palestras, leituras e atribuições a qualquer hora e qualquer lugar, via web ou dispositivo móvel.
Vou ganhar créditos universitários por concluir a Especialização?
Esta Especialização não carrega créditos universitários, mas algumas universidades podem optar por aceitar certificados de especialização como crédito. Verifique com sua instituição para saber mais.
¿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.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.