Coursera ciencia de datos

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Es un mito que para convertirse en un científico de datos se necesita un doctorado. Cualquier persona con pasión por el aprendizaje puede cursar este Certificado Profesional -sin necesidad de tener conocimientos previos de informática o lenguajes de programación- y desarrollar las habilidades, herramientas y portafolio para tener una ventaja competitiva en el mercado laboral como científico de datos de nivel inicial.

El programa consta de 9 cursos en línea que le proporcionarán las últimas herramientas y habilidades listas para el trabajo, incluyendo herramientas y bibliotecas de código abierto, Python, bases de datos, SQL, visualización de datos, análisis de datos, análisis estadístico, modelado predictivo y algoritmos de aprendizaje automático. Aprenderá la ciencia de los datos a través de la práctica en la nube de IBM utilizando herramientas de ciencia de datos reales y conjuntos de datos del mundo real.

Este programa está recomendado por ACE®-cuando lo complete, podrá obtener hasta 12 créditos universitarios.Praktisches LernprojektEste Certificado Profesional tiene un fuerte énfasis en el aprendizaje aplicado. Los cursos incluyen una serie de laboratorios prácticos en la nube de IBM que le dan habilidades prácticas con aplicabilidad a puestos de trabajo reales, incluyendo:

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Este curso forma parte de la Especialización en Ciencia de Datos para Profesionales de la Inversión ofrecida por el CFA Institute.Curso3Curso 3Aprendizaje Automático para Profesionales de la InversiónEste curso está adaptado de forma única a las necesidades de los profesionales de la inversión o de aquellos con conocimientos de la industria de la inversión que quieran desarrollar una comprensión básica y práctica de las técnicas de aprendizaje automático y de cómo se utilizan en el proceso de inversión. Incorporando estudios de casos de la vida real, este curso cubre tanto las habilidades técnicas como las «blandas» necesarias para que los profesionales de la inversión sigan siendo relevantes. En este curso, usted aprenderá cómo:

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La especialización consiste en 5 cursos en línea a su propio ritmo que le proporcionarán las habilidades fundamentales necesarias para la Ciencia de Datos, incluyendo herramientas y bibliotecas de código abierto, Python, Análisis Estadístico, SQL y bases de datos relacionales. Aprenderás estos prerrequisitos de la ciencia de datos a través de la práctica utilizando herramientas reales de ciencia de datos y conjuntos de datos del mundo real.

Trabajarás con Jupyter Notebooks, JupyterLab, RStudio IDE, Git, GitHub y Watson Studio. Entenderás para qué sirve cada herramienta, qué lenguajes de programación pueden ejecutar, sus características y limitaciones.

Este curso ofrece mucha experiencia práctica para desarrollar habilidades para trabajar con estas herramientas de Ciencia de Datos. Con las herramientas alojadas en la nube en Skills Network Labs, podrás probar cada herramienta y seguir las instrucciones para ejecutar código sencillo en Python, R o Scala.

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Al final de este curso, te sentirás cómodo creando programas básicos, trabajando con datos y resolviendo problemas del mundo real en Python. Obtendrá una base sólida para el aprendizaje más avanzado en el campo, y desarrollará habilidades para ayudar a avanzar en su carrera.

Ciencia de los datos con pyth

También aprenderás la historia y el contexto de la ciencia de datos, las habilidades, los retos y las metodologías que implica el término, y cómo estructurar un proyecto de ciencia de datos. Al final de este curso, serás capaz de:

5. «Pensar» en MapReduce para escribir eficazmente algoritmos para sistemas como Hadoop y Spark. Entenderás sus limitaciones, detalles de diseño, su relación con las bases de datos y su ecosistema asociado de algoritmos, extensiones y lenguajes.

¡Hacer predicciones no es suficiente! Los científicos de datos eficaces saben cómo explicar e interpretar sus resultados, y comunicar los hallazgos con precisión a las partes interesadas para informar las decisiones comerciales. La visualización es el campo de investigación en ciencias de la computación que estudia la comunicación efectiva de los resultados cuantitativos mediante la vinculación de la percepción, la cognición y los algoritmos para explotar el enorme ancho de banda de la corteza visual humana. En este curso aprenderá a reconocer, diseñar y utilizar visualizaciones eficaces.

El hecho de que pueda hacer una predicción y convencer a otros de que actúen en consecuencia no significa que deba hacerlo. En este curso explorarás las consideraciones éticas en torno a los grandes datos y cómo estas consideraciones están empezando a influir en la política y la práctica. Aprenderá las limitaciones fundamentales del uso de la tecnología para proteger la privacidad y los códigos de conducta que están surgiendo para guiar el comportamiento de los científicos de datos. También aprenderá la importancia de la reproducibilidad en la ciencia de los datos y cómo la nube comercial puede ayudar a apoyar la investigación reproducible incluso para los experimentos que implican conjuntos de datos masivos, infraestructuras computacionales complejas, o ambos.

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