Curso en línea: pasantía profesional certificada en ciencia de datos diseñada con Python por Google, Universidad de Michigan

Descubra nuevos conocimientos sobre sus datos. Aprenda a aplicar métodos y técnicas de ciencia de datos y adquiera habilidades analíticas.

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Curso en línea: pasantía profesional certificada en ciencia de datos diseñada con Python por Google, Universidad de Michigan

Professional Certificate

nivel intermedio

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Aplicación de técnicas estadísticas.
  • aprendizaje automático
  • Visualización de información
  • Análisis de texto
  • Análisis de redes sociales
  • Uso de herramientas populares de Python como pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, networkx
  • Comprensión profunda de la ciencia de datos en Python
  • Capacidad para crear gráficos y tablas para representar datos.
  • Desarrollar habilidades de programación en Python

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • analista de datos
  • científico de datos
  • Desarrollador de Python
  • Experto en aprendizaje automático
  • analista de negocios
  • Desarrollar aplicaciones con datos.
  • Desarrollador de visualización de datos
  • analizador de texto
  • analista de redes sociales
  • profesor de ciencia de datos

Pasantía: una serie de cursos de 5 partes

Los cinco cursos de la serie de especialización de la Universidad de Michigan introducen a los profesores a la ciencia de datos a través del lenguaje de programación Python. La especialización está dirigida a docentes con formación básica en Python o programación, que deseen aplicar técnicas estadísticas, aprendizaje automático, visualización de información, análisis de textos y análisis de redes sociales.

Los cursos incluyen el uso de herramientas populares de Python como:

  • pandas
  • matplotlib
  • aprendizaje-scikit
  • ntk
  • redx

Los cursos deben tomarse en el siguiente orden:

  1. Introducción a la ciencia de datos en Python (Curso 1)
  2. Gráficos, tablas y representación de datos en Python (curso 2)
  3. Aprendizaje automático práctico en Python (Curso 3)

Después de completar estos cursos, podrá realizar los cursos 4 y 5 en cualquier orden. Se requieren los 5 cursos para recibir un certificado.

Details of the courses that make up the specialization

Introducción a la ciencia de datos en Python

Curso 1

34 horas
4,5 (27.048 valoraciones)

¿Qué aprenderás?

  • Comprender técnicas como funciones lambda y trabajar con archivos CSV.
  • Describir funciones y contenidos comunes de Python utilizados en ciencia de datos.
  • Tomar prestadas estructuras de DataFrame para limpiar y procesar datos
  • Explicar sobre distribuciones, muestreo y pruebas T.

habilidades que adquirirás

  • Kit de herramientas de procesamiento del lenguaje natural (NLTK)
  • Búsqueda de texto
  • Programación en Python
  • procesamiento del lenguaje natural

Supuestos aplicados, gráficos y representación de datos en Python.

Curso 2

24 horas
4,5 (6.246 valoraciones)

¿Qué aprenderás?

  • Describir qué hace que una visualización sea buena o mala.
  • Comprender los mejores principios para crear gráficos básicos.
  • Identificar las funciones apropiadas para ciertos problemas.
  • Crear una visualización usando Matplotlib

habilidades que adquirirás

  • Teoría de grafos
  • análisis de red
  • Programación en Python
  • Análisis de redes sociales

Aprendizaje automático aplicado en Python

Curso 3

31 horas
4,6 (8.507 valoraciones)

¿Qué aprenderás?

  • Describir en qué se diferencia el aprendizaje automático de la estadística descriptiva
  • Crear y evaluar grupos de datos
  • Explicar diferentes enfoques para crear modelos predictivos.
  • Crear contenido que satisfaga las necesidades del análisis.

habilidades que adquirirás

  • Programación en Python
  • Algoritmos de aprendizaje automático
  • aprendizaje automático
  • Scikit-Aprende

Minería de datos de texto aplicada en Python

Curso 4

25 horas
4,2 (3.807 valoraciones)

¿Qué aprenderás?

  • Comprender cómo se maneja el texto en Python
  • utilizar métodos básicos de procesamiento del lenguaje natural
  • Escribir código que agrupe documentos por tema.
  • Describir el marco nltk para el procesamiento de textos.

habilidades que adquirirás

  • Programación en Python
  • numpy
  • pandas
  • Limpieza de datos

Análisis de redes sociales aplicado en Python

Curso 5

26 horas
4,6 (2.699 valoraciones)

¿Qué aprenderás?

  • Representar y manipular datos en una estructura de red utilizando la biblioteca NetworkX.
  • Analizar la conectividad de una red.
  • medir la importancia o centralidad de un nodo en la red

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