4.4

estrellas

22 calificaciones

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Ofrecido Por

Habilidades en redes de IBM

Acerca de este Curso

13.256 vistas recientes

In this capstone course, you will apply various data science skills and techniques that you have learned as part of the previous courses in the IBM Data Science with R Specialization or IBM Data Analytics with Excel and R Professional Certificate.
For this project, you will assume the role of a Data Scientist who has recently joined an organization and be presented with a challenge that requires data collection, analysis, basic hypothesis testing, visualization, and modeling to be performed on real-world datasets. You will collect and understand data from multiple sources, conduct data wrangling and preparation with Tidyverse, perform exploratory data analysis with SQL, Tidyverse and ggplot2, model data with linear regression, create charts and plots to visualize the data, and build an interactive dashboard.

The project will culminate with a presentation of your data analysis report, with an executive summary for the various stakeholders in the organization.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

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Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Nivel intermedio

Aprox. 26 horas para completar

Inglés (English)

¿Podría tu empresa beneficiarse de la capacitación de los empleados en las habilidades más demandadas?

Prueba Coursera para negocios

Qué aprenderás

Write a web scraping program to extract data from an HTML file using HTTP requests and convert the data to a data frame.
Prepare data for modelling by handling missing values, formatting and normalizing data, binning, and turning categorical values into numeric values.
Interpret datawithexploratory data analysis techniques by calculating descriptive statistics, graphing data, and generating correlation statistics.
Build a Shiny app containing a Leaflet map and an interactive dashboard then create a presentation on the project to share with your peers.

Habilidades que obtendrás

Data Science
R Programming
Data Visualization (DataViz)
Linear Regression
Exploratory Data Analysis

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Instructores

Calificación del instructor

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Jeff Grossman

Data Science and Engineering SME

Skill-Up Technologies

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Yan Luo

Ph.D., Data Scientist and Developer

IBM

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Habilidades en redes de IBM

IBM is the global leader in business transformation through an open hybrid cloud platform and AI, serving clients in more than 170 countries around the world. Today 47 of the Fortune 50 Companies rely on the IBM Cloud to run their business, and IBM Watson enterprise AI is hard at work in more than 30,000 engagements. IBM is also one of the world’s most vital corporate research organizations, with 28 consecutive years of patent leadership. Above all, guided by principles for trust and transparency and support for a more inclusive society, IBM is committed to being a responsible technology innovator and a force for good in the world.

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

4 horas para completar

Module 1 - Capstone Overview and Data Collection

4 horas para completar

2 videos (Total 4 minutos)

Semana

Semana 2

4 horas para completar

Module 2 - Data Wrangling

4 horas para completar

1 video (Total 3 minutos)

Semana

Semana 3

4 horas para completar

Module 3: Performing Exploratory Data Analysis with SQL, Tidyverse & ggplot2

At this stage of the Capstone Project, you have gained some valuable working knowledge of data collection and data wrangling. You have also learned a lot about SQL querying and visualization. Congratulations! Now it's time to apply some of your new knowledge and learn about Exploratory Data Analysis (EDA) techniques, again through practice. You can use the datasets you wrangled in the previous Module. However, if you had any issues completing the wrangling, no worries - we have prepared some clean datasets for you to use. You will be asked to complete three labs:

4 horas para completar

1 video (Total 2 minutos)

Semana

Semana 4

6 horas para completar

Module 4: Predictive Analysis

6 horas para completar

1 video (Total 2 minutos)

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Certificado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos del Certificado y te darán un certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.

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