4.6

星

107 个评分

Alex Aklson 另外 +6 位授课教师

提供方

Ciencia de Datos de IBM 专业证书IBM

您将学到的内容有

Aprenderá qué es la ciencia de datos, las actividades del trabajo de un científico de datos la metodología para trabajar como un científico de datos.

Desarrollará habilidades prácticas utilizando las herramientas, lenguajes y bibliotecas que utilizan los científicos de datos.

Cómo importar y limpiar conjuntos de datos, analizar y visualizar datos, y crear modelos y canalizaciones de aprendizaje automático.

Aplicará diversas habilidades, técnicas y herramientas de ciencia de datos para completar un proyecto y publicar un informe.

您将获得的技能

Computer Vision
Analytics
Deep Learning
Regression Analysis
Combination
Average
Mathematical Optimization
Decision Tree
Grouped Data
Euler'S Totient Function
Relational Database
SQL

关于此专业证书

4,493 次近期查看

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 comunicar resultados para informar decisiones basadas en datos nunca ha sido mayor. Este Certificado Profesional de IBM ayudará a cualquier persona interesada en seguir una carrera en ciencia de datos o aprendizaje automático a desarrollar habilidades y experiencia relevantes para su carrera. Es un mito que para convertirse en científico de datos se necesita un doctorado. Cualquier persona con pasión por el aprendizaje puede tomar este Certificado Profesional (no se requieren conocimientos previos de informática o lenguajes de programación) y desarrollar las habilidades, herramientas y portafolio para tener una ventaja competitiva en el mercado laboral como científico de datos de nivel básico. Al completar con éxito estos cursos, habrá creado una cartera de proyectos de ciencia de datos para brindarle la confianza necesaria para sumergirse en una profesión emocionante en ciencia de datos. Además de obtener un Certificado Profesional de Coursera, también recibirá una insignia digital de IBM que reconoce su competencia en ciencia de datos.

应用的学习项目

Este Certificado Profesional tiene un fuerte énfasis en el aprendizaje aplicado. A excepción del primer curso, todos los demás cursos incluyen una serie de laboratorios prácticos en IBM Cloud quele brindarán habilidadesprácticas con aplicabilidad a trabajos reales, que incluyen:

Herramientas: Jupyter / JupyterLab, GitHub, R Studio y Watson StudioBibliotecas: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Folium, ipython-sql, Scikit-learn, ScipPy, etc.Proyectos: generador de álbumes aleatorios, predecir precios de viviendas, mejor modelo de clasificador, batalla de vecindarios

可分享的证书

完成后获得证书

100% 在线课程

立即开始，按照自己的计划学习。

灵活的计划

设置并保持灵活的截止日期。

初级

完成课程大约需要 10 个月

建议进度：5 小时/周

西班牙语（Spanish）

字幕：西班牙语（Spanish）, 阿拉伯语（Arabic）, 越南语, 俄语（Russian）, 英语（English）, 韩语, 法语（French）, （欧洲人讲的）葡萄牙语, 意大利语, 德语（German）, 土耳其语（Turkish）, 波斯语, 巴西葡萄牙语

可分享的证书

完成后获得证书

100% 在线课程

立即开始，按照自己的计划学习。

灵活的计划

设置并保持灵活的截止日期。

初级

完成课程大约需要 10 个月

建议进度：5 小时/周

西班牙语（Spanish）

专业证书是什么？

塑造技能，做好工作准备

无论您是想开始新的职业生涯，还是改变目前职业，Coursera 专业证书都能帮您为开始工作做好准备。选择最适合的时间和地点，自行安排学习进度。立即注册，探索新的职业道路，可免费试用 7 天。您可以随时暂停学习或结束订阅。

实践项目

将您的技能应用到实践项目，并丰富您的简历内容，进而向潜在雇主展示您已为开始工作做好准备。您需要成功完成项目以获得证书。

获得职业证书

当完后计划中的所有课程后，您将获得一张证书。您可以将其在专业网络上分享，并获得使用职业支持资源的权限，这能够为您开启职业生涯提供助力。许多招聘合作伙伴认可我们的许多专业证书，并且我们还有许多合作伙伴可以帮助您准备认证考试。您可以在适用的各个专业证书页面上找到更多信息。

此专业证书包含 9 门课程

课程1

课程 1

¿Qué es la ciencia de datos?

4.8

星

156 个评分

•

51 条评论

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.

课程2

课程 2

Herramientas para la ciencia de datos

4.6

星

54 个评分

•

15 条评论

¿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.

课程3

课程 3

Metodología de la ciencia de datos

4.8

星

47 个评分

•

13 条评论

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.

课程4

课程 4

Python para Data Science y AI

4.7

星

51 个评分

•

19 条评论

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.

授课教师

提供方

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.

常见问题

退款政策是如何规定的？
如果订阅，您可以获得 7 天免费试听，在此期间，您可以取消课程，无需支付任何罚金。在此之后，我们不会退款，但您可以随时取消订阅。请阅读我们完整的退款政策。
我可以只注册一门课程吗？
可以！点击您感兴趣的课程卡开始注册即可开始学习。注册并完成课程后，您可以获得可共享的证书，或者您也可以旁听该课程免费查看课程资料。如果您订阅的课程是某证书的一部分，系统会自动为您订阅完整的证书。访问您的学生面板，跟踪您的进度。
此课程是 100% 在线学习吗？是否需要现场参加课程？
此课程完全在线学习，无需到教室现场上课。您可以通过网络或移动设备随时随地访问课程视频、阅读材料和作业。
完成专项课程需要多长时间？
El Certificado Profesional requiere la finalización de 9 cursos. Cada curso contiene típicamente de 3 a 6 módulos con un esfuerzo promedio de 2 a 4 horas por módulo. Si aprende a tiempo parcial (por ejemplo, 1 módulo por semana), se necesitarían de 6 a 12 meses para completar todo el certificado. Si aprende a tiempo completo (por ejemplo, 1 módulo por día), el certificado se puede completar en 2 a 3 meses.
What background knowledge is necessary?
Este Certificado Profesional está abierto para cualquier persona con cualquier trabajo y formación académica. No se necesita experiencia previa en programación de computadoras, pero es una ventaja, al igual que la familiaridad con el trabajo con computadoras, matemáticas de la escuela secundaria y habilidades de comunicación y presentación. Para los últimos cursos, el conocimiento de cálculo y álgebra lineal es una ventaja, pero no un requisito absoluto.
Do I need to take the courses in a specific order?
Sí, es muy recomendable tomar los cursos en el orden en que se enumeran, ya que se basan progresivamente en los conceptos enseñados en cursos anteriores. Por ejemplo, los cursos de Análisis de Datos, Visualización de Datos y Aprendizaje Automático requieren conocimientos de Python cubiertos anteriormente en el programa.
完成专项课程后我会获得大学学分吗？
No, no hay crédito universitario relacionado con la realización de estos cursos.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
Estará listo para trabajar con una carrera en Ciencia de Datos. Desarrollar habilidades prácticas utilizando laboratorios prácticos en entornos en la Nube, proyectos y trabajos finales.
I already completed some of the other courses in this Professional Certificate. Will I get "credit" for them?
Si ya ha completado algunos de los cursos de este Certificado Profesional, ya sea individualmente o como parte de otra Especialización, se marcarán como "Completos". No tiene que volver a tomar esos cursos y podrá terminar el Certificado Profesional más rápidamente. Solo necesitará completar los cursos que aún no haya completado.
I have already completed the Introduction to Data Science Specialization. Can I still enroll in this Professional Certificate?
Si, absolutamente. Cualquier curso que ya haya completado como parte de esa Especialización se marcará como "Completo". No tiene que volver a realizar esos cursos y podrá finalizar el Certificado Profesional más rápidamente.
Which program should I enroll in - the Introduction to Data Science Specialization, or this Professional Certificate?
Este Certificado Profesional consta de 9 cursos. La Especialización "Introducción a la Ciencia de Datos" tiene 4 cursos, todos los cuales también están incluidos en este Certificado Profesional.
Si no está seguro de su capacidad para comprometerse con el nivel de esfuerzo y tiempo requerido para completar este Certificado Profesional, le recomendamos comenzar con la Especialización en Introducción a la Ciencia de Datos, que tiene menos cursos. Si, después de completar la Especialización, aún está decidido a continuar desarrollando sus habilidades en ciencia de datos, puede inscribirse para obtener este certificado profesional y luego completar los cursos que no están en la Especialización.
I have already completed the Applied Data Science Specialization. Can I still enroll in this Professional Certificate?
Si, absolutamente. Cualquier curso que ya haya completado como parte de esa Especialización se marcará como "Completo". No tiene que volver a tomar esos cursos y podrá terminar este Certificado Profesional más rápidamente.
How can I access job opportunities with IBM and other organizations after completing this Professional Certificate?
Como alumno de Coursera que completa este Certificado Profesional, tendrá acceso especial para unirse a la Red de Talentos de IBM. Los miembros de nuestra Red de Talentos reciben todas las herramientas que necesitan para conseguir el trabajo de sus sueños con IBM, ¡enviadas directamente a su bandeja de entrada! Obtendrá oportunidades de trabajo tan pronto como se publiquen, recomendaciones para aplicar que coincidan directamente con sus habilidades e intereses, y consejos y trucos para ayudarlo a diferenciarse de la multitud.

还有其他问题吗？请访问学生帮助中心。