Curso online – pasantía profesional certificada en datos con Google e IBM del Professional Training Institute, IBM

Avance en su carrera en ciencia de datos. Adquiera habilidades básicas en ciencia de datos para prepararse para una carrera o continuar estudios avanzados en el campo.

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Curso online - pasantía profesional certificada en datos con Google e IBM del Professional Training Institute, IBM

Professional Certificate

a partir de

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Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

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

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • científico de datos
  • analista de datos
  • Clave de datos
  • analista de sistemas de informacion
  • Experto en inteligencia artificial
  • analista estadistico
  • Desarrollador de software con especialización en datos.
  • Experto en big data
  • analista de datos empresariales
  • Responsable de proyectos en el campo de la ciencia de datos.

Pasantía: una serie de cursos de 4 partes

¿Está interesado en aprender más sobre ciencia de datos, pero no sabe por dónde empezar? Esta serie de cursos de 4 partes de IBM le brindará las habilidades fundamentales que necesita cualquier científico de datos para prepararlo para una carrera en ciencia de datos o para estudios avanzados en el campo.

¿Qué estudiarás en la pasantía?

  • Qué es la ciencia de datos y cuáles son las funciones de la ciencia de datos.
  • El impacto de la ciencia de datos en diversos campos.
  • Cómo el análisis de datos puede ayudarle a tomar decisiones basadas en datos.
  • Iniciarse en el campo sin conocimientos previos de informática o lenguajes de programación.
  • Comprender conceptos como big data, análisis estadístico y bases de datos relacionales.
  • Familiaridad con herramientas y programas de código abierto como Jupyter Notebooks, RStudio, GitHub y SQL.

Laboratorios y proyectos prácticos.

Completará laboratorios y proyectos prácticos para aprender la metodología involucrada en la resolución de problemas de ciencia de datos y aplicar sus nuevas habilidades y conocimientos a conjuntos de datos del mundo real.

Certificados y reconocimientos

Además de una licencia para completar una pasantía de Coursera, también recibirá una insignia digital de IBM que lo reconoce como un experto en los fundamentos de la ciencia de datos. Esta formación también se puede utilizar para obtener el Certificado profesional de ciencia de datos de IBM.

Un proyecto de aprendizaje práctico.

Todos los cursos de especialización incluyen varios laboratorios y ejercicios prácticos para ayudarle a adquirir experiencia y habilidades prácticas con una variedad de conjuntos de datos y herramientas como Jupyter, GitHub y R Studio. Cree su portafolio de ciencia de datos a partir de los materiales que producirá durante el programa. Los proyectos que resumen el curso incluyen:

  • Cree y comparta un Jupyter Notebook que contenga bloques de código y Markdown.
  • Desarrollar un problema que pueda resolverse aplicando la metodología de ciencia de datos y explicar cómo se aplica cada paso de la metodología para resolverlo.
  • Uso de SQL para consultar datos de población, delincuencia y demografía para identificar factores que influyen en la asistencia a la escuela, la seguridad, la salud y las calificaciones ambientales.

Details of the courses that make up the specialization

¿Qué es la ciencia de datos?

Curso 1 • 11 horas • 4,7 (72.446 valoraciones)

Detalles del curso
  • Definición de ciencia de datos y su importancia en el mundo actual impulsado por los datos.
  • Descripción de los diferentes caminos que pueden conducir a una carrera en ciencia de datos.
  • Un resumen de consejos de profesionales experimentados en ciencia de datos hasta científicos de datos en ciernes.
  • Explique por qué la ciencia de datos se considera el trabajo más demandado del siglo XXI.
Habilidades que obtendrás:
  • Categoría: Ciencia de datos
  • Categoría: grandes datos
  • Categoría: aprendizaje automático
  • Categoría: aprendizaje profundo
  • Categoría: Minería de datos

Curso 2 • 18 horas • 4,5 (29.076 valoraciones)

Detalles del curso
  • Descripción del conjunto de herramientas del científico de datos que incluye: bibliotecas y elementos, conjuntos de datos, modelos de aprendizaje automático y herramientas de big data.
  • Utilizando lenguajes comunes entre los científicos de datos como Python, R y SQL.
  • Demostrar conocimiento práctico de herramientas como Jupyter Notebooks y RStudio y disfrutar de sus diversas funciones.
  • Cree y administre código fuente para ciencia de datos utilizando repositorios Git y GitHub.
Habilidades que obtendrás:
  • Categoría: Ciencia de datos
  • Categoría: programación en Python
  • categoría: GitHub
  • Categoría: RStudio
  • Categoría: Cuadernos Jupyter

Curso 3 • 6 horas • 4,6 (20.348 valoraciones)

Detalles del curso
  • Una descripción de qué es la metodología de la ciencia de datos y por qué los científicos de datos la necesitan.
  • Aplicación de los seis pasos dentro de la metodología CRISP-DM para el análisis de casos de estudio.
  • Evaluación del modelo analítico adecuado entre modelos predictivos, descriptivos y de clasificación para el análisis de estudios de casos.
  • Determinar las fuentes de datos apropiadas para su metodología de análisis de datos.
Habilidades que obtendrás:
  • Categoría: Ciencia de datos
  • Categoría: Análisis de datos
  • Categoría: CRISP-DM
  • Categoría: Metodología
  • Categoría: Minería de datos

Curso 4 • 20 horas • 4,7 (20.459 valoraciones)

Detalles del curso
  • Analizar datos dentro de una base de datos usando SQL y Python.
  • Crear una base de datos relacional y trabajar con múltiples tablas usando comandos DDL.
  • Creación de consultas SQL desde el nivel base hasta un nivel intermedio utilizando comandos DML.
  • Formule consultas más potentes con técnicas SQL avanzadas como vistas, transacciones, procedimientos almacenados y uniones.
Habilidades que obtendrás:
  • Categoría: programación en Python
  • Categoría: Bases de datos en la nube
  • Categoría: Sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS)
  • Categoría: SQL
  • Categoría: Cuadernos Jupyter

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