Curso en línea: especialización profesional certificada en la impartición de conceptos básicos de ingeniería de datos de Google, IBM

Construya las bases para una carrera en ingeniería de datos. Desarrolle experiencia práctica con Python, SQL y bases de datos relacionales y domine los fundamentos del ecosistema de ingeniería de datos.

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Curso en línea: especialización profesional certificada en la impartición de conceptos básicos de ingeniería de datos de Google, IBM

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Skills you will acquire in the course

  • Comprender el ecosistema y el ciclo de vida de la ingeniería de datos
  • Habilidades de Python
  • Habilidades en SQL y bases de datos relacionales.
  • Experiencia práctica trabajando con herramientas y bases de datos reales.
  • Análisis de datos socioeconómicos mediante SQL.
  • Trabajar con técnicas SQL avanzadas
  • Experiencia con MySQL, PostgresSQL, IBM Db2, PhpMyAdmin, pgAdmin, IBM Cloud, Jupyter notebooks, Watson Studio

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Ingeniero de datos
  • analista de datos
  • desarrollador SQL
  • Desarrollador de Python
  • Experto en bases de datos relacionales
  • Analiza datos socioeconómicos.
  • Desarrollador de soluciones de datos
  • Responsable de proyectos en el campo de los datos.
  • Experto en IBM Cloud
  • Desarrollador en cuadernos Jupyter
  • Desarrollador en Watson Studio

Prácticas: una serie de 5 cursos.

La ingeniería de datos es una de las profesiones tecnológicas de más rápido crecimiento, y la demanda de ingenieros de datos capacitados supera con creces la oferta. El objetivo de la ingeniería de datos es hacer que datos de calidad estén disponibles para la investigación de hechos y la toma de decisiones basada en datos.

Esta pasantía de IBM ayudará a cualquier persona interesada en desarrollar una carrera en ingeniería de datos al aprender habilidades básicas que son importantes para comenzar en este campo. No se requiere experiencia previa en ingeniería de datos para tener éxito en esta pasantía.

El contenido de la pasantía.

  • El ecosistema y el ciclo de vida de la ingeniería de datos
  • Pitón
  • SQL y bases de datos relacionales

Aprenderá los requisitos esenciales para la ingeniería de datos a través de atractivos videos y ejercicios prácticos que trabajan con herramientas reales y bases de datos del mundo real. Desarrollará su comprensión de la ingeniería de datos, adquirirá habilidades que pueden aplicarse directamente a una carrera en datos y construirá las bases para su carrera en ingeniería de datos.

Después de completar con éxito estos cursos, tendrá el conocimiento práctico y la experiencia para profundizar en la ingeniería de datos y trabajar en proyectos más avanzados en el campo.

Un proyecto de aprendizaje práctico.

Todos los cursos de especialización incluyen una serie de laboratorios de práctica y tareas para ayudarle a adquirir experiencia y habilidades prácticas.

Los proyectos van desde trabajar con datos en varios formatos hasta convertirlos y cargarlos en una sola fuente, mientras se analizan datos socioeconómicos utilizando SQL y se trabaja con técnicas SQL avanzadas.

Trabajará de manera práctica con una variedad de bases de datos y herramientas del mundo real, que incluyen:

  • mysql
  • PostgreSQL
  • IBMDb2
  • PHPMyAdmin
  • pgAdmin
  • nube de ibm
  • Pitón
  • cuadernos jupyter
  • Estudio Watson

Details of the courses that make up the specialization

Introducción a la ingeniería de datos

Curso 1 • 13 horas • 4,7 (2.711 valoraciones)

Detalles del curso

  • La gama de habilidades básicas necesarias para el puesto de nivel inicial en ingeniería de datos.
  • Discusión de las diversas etapas y conceptos en el ciclo de vida de la ingeniería de datos.
  • Describir tecnologías de ingeniería de datos, como bases de datos relacionales, bases de datos NoSQL y motores de big data.
  • Resumen de conceptos sobre seguridad, gestión y cuidado de datos.

Habilidades que adquirirás

  • ciencia de datos
  • análisis de datos
  • Programación en Python
  • Nompi
  • Pendes

Python para ciencia de datos, inteligencia artificial y desarrollo

Curso 2 • 25 horas • 4,6 (38.067 valoraciones)

Detalles del curso

  • Aprenda Python, el lenguaje de programación más popular para ciencia de datos y desarrollo de software.
  • Aplicar la lógica de programación de Python: variables, estructuras de datos, bifurcaciones, bucles, funciones, objetos y clases.
  • Demostrar competencia en el uso de bibliotecas de Python, como Pandas y Numpy, y desarrollar código utilizando Jupyter Notebooks.
  • Obtenga datos de Internet utilizando API y bibliotecas de Python como Beautiful Soup.

Habilidades que adquirirás

  • Programación en Python
  • Ingeniería de la información
  • Extraer, transformar y cargar (ETL)
  • Ingeniero de datos
  • Extrayendo datos de Internet

Proyecto Python para ingeniería de datos.

Curso 3 • 9 horas • 4,6 (665 valoraciones)

Detalles del curso

  • Demuestre sus habilidades de Python en el trabajo de datos.
  • Implemente la extracción de datos de la web y utilice API para extraer datos con Python.
  • Sea un ingeniero de datos trabajando en un proyecto real para extraer, transformar y cargar datos.
  • Utilice Jupyter Notebooks e IDE para completar su proyecto.

Habilidades que adquirirás

  • Programación en Python
  • Bases de datos en la nube
  • Sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS)
  • SQL
  • Cuadernos Jupyter

Introducción a las bases de datos relacionales (RDBMS)

Curso 4 • 15 horas • 4,6 (586 valoraciones)

Detalles del curso

  • Describir datos, bases de datos, bases de datos relacionales y bases de datos en la nube.
  • Describir modelos de información y datos, bases de datos relacionales y conceptos de modelos relacionales (incluidos esquemas y tablas).
  • Explicar un diagrama de entidad-relación y diseñar una base de datos relacional para un uso específico.
  • Desarrollar conocimientos prácticos de entornos DBMS populares, incluidos MySQL, PostgreSQL e IBM DB2.

Habilidades que adquirirás

  • ciencia de datos
  • Bases de datos (DBMS)
  • Ingeniería de la información
  • SQL
  • No SQL

Bases de datos y SQL para ciencia de datos con Python

Curso 5 • 20 horas • 4,7 (20.414 valoraciones)

Detalles del curso

  • Analizar datos dentro de una base de datos usando SQL y Python.
  • Cree una base de datos relacional y trabaje con varias tablas usando comandos DDL.
  • Cree consultas SQL básicas a intermedias con comandos DML.
  • Limpie consultas más potentes con técnicas SQL avanzadas como vistas, transacciones, procedimientos almacenados y uniones.

Habilidades que adquirirás

  • Diseño de Bases de Datos (DB)
  • postgresql
  • Sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS)
  • Arquitectura de base de datos
  • mysql

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