Curso online – certificado profesional certificado en IBM Data Science por IBM

Prepárese para una carrera como científico de datos. Desarrollar habilidades relevantes en general y en el campo de la inteligencia artificial en particular, para una carrera solicitada. Obtenga un certificado de IBM. No es necesaria experiencia previa.

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Curso online - certificado profesional certificado en IBM Data Science por IBM

Professional Certificate

a partir de

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • bases de datos
  • juegos de datos
  • Análisis estadístico
  • modelo predictivo
  • Algoritmos de aprendizaje automático
  • muestreo de datos
  • Pitón
  • SQL
  • cuadernos jupyter
  • Github
  • Rstudio
  • pandas
  • numpy
  • ScikitAprende
  • Matplotlib
  • Procesamiento de datos financieros
  • Consultas SQL para datos demográficos.
  • Diseño de gráficos y modelos de regresión.
  • Crear un panel dinámico
  • Aplicación de algoritmos de predicción.
  • Entrenamiento y comparación de modelos de aprendizaje automático.

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • científico de datos
  • analista de datos
  • Desarrolla modelos de aprendizaje automático.
  • analista de datos
  • Ingeniero de datos
  • Experto en inteligencia artificial
  • Desarrollador de software en el campo de los datos.
  • Responsable de proyectos en el campo de la ciencia de datos.
  • consultor de datos
  • Científico de datos

Certificado profesional: una serie de cursos de 12 lecciones

Prepárese para una carrera en el campo de rápido crecimiento de la ciencia de datos . En este programa, desarrollará las habilidades, herramientas y el portafolio que le brindarán una ventaja competitiva en el mercado laboral como científico de datos de nivel básico en solo 5 meses. No se requieren conocimientos previos de informática ni lenguajes de programación.

La ciencia de datos implica recopilar, limpiar, organizar y analizar datos con el objetivo de extraer información útil y predecir resultados predecibles. La demanda de científicos de datos capacitados que puedan utilizar datos para contar historias convincentes y ayudar en la toma de decisiones nunca ha sido tan alta.

Aprenderá las habilidades necesarias que utilizan los científicos de datos profesionales, incluidas bases de datos, visualizaciones de datos, análisis estadístico, modelado predictivo, algoritmos de aprendizaje automático y modelado de datos. También trabajará con los lenguajes, herramientas y bibliotecas más recientes, incluidos Python, SQL, cuadernos Jupyter, Github, Rstudio, Pandas, Numpy, ScikitLearn, Matplotlib y más.

Al finalizar el programa completo, creará una cartera de proyectos de ciencia de datos que le darán la confianza para destacarse en las entrevistas de trabajo. Además, obtendrá acceso a la red de talentos de IBM, donde podrá ver un anuncio de trabajo inmediatamente después de su publicación, recomendaciones adaptadas a sus habilidades e intereses y consejos que lo diferenciarán de los demás contendientes.

Este programa está recomendado por ACE® y FIBAA; una vez que lo complete, puede obtener hasta 12 créditos académicos y 6 ECTS.

Un proyecto de aprendizaje práctico.

Este certificado profesional enfatiza el aprendizaje práctico e incluye una serie de laboratorios prácticos en la nube de IBM que le brindan habilidades prácticas que pueden aplicarse a trabajos reales. También tendrá la oportunidad de aprender cómo se utilizan las herramientas y técnicas de inteligencia artificial generativa en la ciencia de datos.

Herramientas que utilizarás: Jupyter/JupyterLab, GitHub, R Studio y Watson Studio

Bibliotecas que utilizará: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Folium, ipython-sql, Scikit-learn, ScipPy, etc.

Proyectos que completarás:

  • Atravesar y arrastrar datos financieros con la biblioteca Pandas en Python

  • Uso de SQL para consultar conjuntos de datos demográficos sobre población, delincuencia y escuelas

  • Diseño de datos, gráficos y modelos de regresión para predecir los precios de la vivienda utilizando las bibliotecas de ciencia de datos de Python.

  • Creando un panel de control dinámico en Python para mejorar la confiabilidad de los vuelos nacionales en EE.UU.

  • Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para predecir si se materializará un caso de préstamo

  • Entrenamiento y comparación de modelos de aprendizaje automático.

Details of the courses that make up the specialization

¿Qué es la ciencia de datos?

Curso 1 • 11 horas • 4,7

  • Defina qué es la ciencia de datos y por qué es importante en el mundo actual impulsado por los datos.
  • Describa los diferentes caminos que pueden conducir a una carrera en ciencia de datos.
  • Resuma los consejos brindados por profesionales experimentados en ciencia de datos a los científicos de datos principiantes.
  • Explique por qué la ciencia de datos se considera el trabajo más demandado en el siglo XXI.

Las habilidades que adquirirás

  • Selección de modelos
  • análisis de datos
  • Programación en Python
  • Visualización de datos
  • modelos predictivos

Herramientas de ciencia de datos

Curso 2 • 18 horas • 4,5

  • Describa el arsenal de herramientas del científico de datos, incluidos: bibliotecas y paquetes, conjuntos de datos, modelos de aprendizaje automático y herramientas de big data.
  • Utilice lenguajes de ciencia de datos comunes como Python, R y SQL.
  • El modelo tiene conocimientos prácticos de herramientas como Jupyter Notebooks y RStudio.
  • Cree y administre código fuente de ciencia de datos utilizando repositorios Git y GitHub.

Las habilidades que adquirirás

  • ciencia de datos
  • Programación en Python
  • GitHub
  • RStudio
  • Cuadernos Jupyter

Metodología para la ciencia de datos.

Curso 3 • 6 horas • 4,6

  • Describir qué es una metodología de ciencia de datos y por qué los científicos de datos necesitan una metodología.
  • Aplique el proceso de minería de datos entre industrias (CRISP-DM) de seis pasos al análisis de estudios de casos.
  • Evaluar qué modelo analítico es el adecuado entre los modelos predictivos, descriptivos y de clasificación.
  • Determine las fuentes de datos adecuadas para su metodología de análisis de datos de ciencia de datos.

Las habilidades que adquirirás

  • ciencia de datos
  • análisis de datos
  • Programación en Python
  • NumPy
  • pandas

Python para ciencia de datos, inteligencia artificial y desarrollo

Curso 4 • 25 horas • 4,6

  • Aprenda Python, el lenguaje de programación más popular para ciencia de datos y desarrollo de software.
  • Aplicar los principios de la programación Python: variables, estructuras de datos, bucles, funciones, objetos y clases.
  • Modele el dominio del uso de bibliotecas de Python como Pandas y NumPy.
  • Acceda y manipule datos utilizando bibliotecas y API de Python como Beautiful Soup.

Las habilidades que adquirirás

  • Programación en Python
  • Paneles y gráficos
  • Visualización de datos
  • Matplotlib

Proyecto Python para ciencia de datos

Curso 5 • 8 horas • 4,5

  • Desempeña el papel de científico/analista de datos trabajando en un proyecto real.
  • Demuestra tus habilidades con Python.
  • Cree un panel utilizando Python y bibliotecas como Pandas, Beautiful Soup y Plotly.

Las habilidades que adquirirás

  • GitHub
  • Cuaderno Jupyter
  • Agrupación de K-medias

Bases de datos y SQL para ciencia de datos con Python

Curso 6 • 20 horas • 4,7

  • Análisis de datos en una base de datos utilizando SQL y Python.
  • Cree una base de datos relacional y trabaje con varias tablas.
  • Cree consultas SQL básicas a intermedias.
  • Escriba consultas más potentes utilizando técnicas SQL avanzadas.

Las habilidades que adquirirás

  • Programación en Python
  • Bases de datos en la nube
  • SQL

Análisis de datos con Python

Curso 7 • 15 horas • 4,7

  • Desarrollo de código Python para limpieza de datos y preparación para análisis.
  • Realizar análisis de datos de investigación y aplicar técnicas analíticas.
  • Cree y evalúe modelos de regresión utilizando la biblioteca de aprendizaje automático scikit-learn.

Las habilidades que adquirirás

  • aprendizaje automático
  • regresión
  • Clasificación

Visualización de datos con Python

Curso 8 • 20 horas • 4,5

  • Implementar técnicas de visualización de datos utilizando bibliotecas de Python.
  • Crea diferentes tipos de gráficos.
  • Producir paneles interactivos.

Las habilidades que adquirirás

  • ciencia de datos
  • análisis de datos
  • generación de datos

Aprendizaje automático con Python

Curso 9 • 13 horas • 4,7

  • Describir los diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático.
  • Escriba código Python que implemente varias técnicas de clasificación.
  • Evaluar los resultados de la regresión lineal.

Las habilidades que adquirirás

  • desarrollo profesional
  • habilidades para entrevistar

Formación práctica en ciencia de datos.

Curso 10 • 13 horas • 4,7

  • Demostrar habilidades en modelado de ciencia de datos y técnicas de aprendizaje automático.
  • Aplique sus habilidades para realizar la recopilación de datos, la manipulación de datos, el análisis y la investigación de datos.

Las habilidades que adquirirás

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

IA generativa: actualice su carrera en ciencia de datos

Curso 11 • 12 horas • 4,7

  • Aproveche las herramientas de IA generativa para explorar y preparar datos.
  • Practique habilidades de IA generativa en laboratorios y proyectos prácticos.

Las habilidades que adquirirás

  • ciencia de datos
  • Grandes datos
  • aprendizaje automático

Guía profesional de científico de datos y preparación para entrevistas.

Curso 12 • 9 horas • 4,7

  • Describa el papel del científico de datos y algunas trayectorias profesionales.
  • Explique cómo construir una base para una búsqueda de empleo.
  • Resuma lo que un candidato puede esperar durante un ciclo de entrevista típico.

Las habilidades que adquirirás

  • ciencia de datos
  • análisis de datos
  • CRISP-DM

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