Certificación Profesional en IBM: Ciencia de datos

IBM ofrece Certificación Profesional en Ciencia de Datos a través de la plataforma EdX. Los cursos también están disponibles individualmente.

El plan de estudios en esta certificación proporciona una amplia gama de temas de ciencia de datos que incluyen: herramientas y bibliotecas de código abierto, metodologías, Python, bases de datos, SQL, visualización de datos, análisis de datos y aprendizaje automático.

Puedes asistir a los cursos de IBM como participante de forma gratuita o puedes optar por recibir un Certificado Verificado.

¿Qué aprenderás?

Estos son algunos de los logros que podrás alcanzar al realizar este programa:

• Aplicar varias habilidades, técnicas y herramientas de Data Science y Machine Learning para completar un proyecto y publicar un informe.
• Practicar con varias herramientas utilizadas por los científicos de datos y obtener experiencia en el uso de algunas de ellas, como Jupyter notebooks.
• Dominar los pasos claves para abordar un problema de ciencia de datos y aprender a seguir una metodología para pensar y trabajar como un científico de datos.
• Escribir SQL para consultar bases de datos y explorar conceptos de bases de datos relacionales.
• Usar varias herramientas, técnicas y bibliotecas de visualización de datos en Python para presentar los datos visualmente.

Cursos del Programa IBM

Introducción a la ciencia de datos y sus aplicaciones: el arte de descubrir las percepciones y tendencias en los datos ha existido durante siglos.

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Herramientas de ciencia de datos: uso práctico: en este curso, aprenderás sobre las herramientas de ciencia de datos como Jupyter Notebooks, RStudio IDE y Watson Studio. Aprenderá para qué se usa cada herramienta, qué lenguajes de programación pueden ejecutar, sus características y limitaciones y cómo los científicos de datos usan estas herramientas hoy en día.

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El método de ciencia de datos: el propósito de este curso es compartir los métodos, modelos y prácticas que se pueden aplicar 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 los desafíos empresariales y del mundo real.

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¡Conceptos básicos de Python para Data Science!: este curso de Python para principiantes te llevará rápidamente de cero a programar en Python en cuestión de horas y te dará una idea de cómo comenzar a trabajar con datos en Python.

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SQL aplicado en la ciencia de datos: el propósito de este curso online es presentar conceptos de bases de datos relacionales y ayudarte a aprender y aplicar el conocimiento fundamental del lenguaje SQL. También está destinado a comenzar a realizar el acceso SQL en un entorno de ciencia de datos.

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Analizando datos con Python: en este curso aprenderás a analizar datos usando Python. Comprenderás los conceptos básicos de Python a explorar muchos tipos diferentes de datos a través de clases, laboratorios prácticos y tareas.

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Visualizando datos con Python: aprenderás cómo aprovechar una herramienta de software para visualizar datos que también te permitirán extraer información, comprender mejor los datos y tomar decisiones más efectivas.

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Machine Learning (aprendizaje automático) con Python: una introducción práctica: mediante este curso además, aprenderás sobre el aprendizaje supervisado y no supervisado, verás cómo se relaciona el modelado estadístico con el aprendizaje automático y harás una comparación de cada uno.

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Ciencia de datos y aprendizaje automático – Curso Capstone: este es el proyecto final. Explorarás conjuntos de datos en el sistema 311 de Nueva York, que utilizan los neoyorquinos para informar de problemas no urgentes con los que se encuentran.

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Detalles del Programa

Cursos del Programa: 9

Duración e intensidad: 1 año aprox., 3-5 horas por semana

Idioma: Español

Requisitos: No se requieren conocimientos previos de informática o programación.

Costo: tiene costo el programa completo, opción de ver cursos individuales de forma gratuita.

Más información:

Para inscribirte en este programa de IBM, visita el sitio web de la plataforma online AQUÍ.