4.6
estrellas
130 calificaciones

89 %

Romeo Kienzler +1 instructores más

4986 ya inscrito

Ofrecido Por

Habilidades en redes de IBM

Acerca de este Curso

22.696 vistas recientes

¿Cuáles son algunas de las herramientas de ciencia de datos más populares, cómo las usa y cuáles son sus características? En este curso, aprenderá sobre Jupyter Notebooks, RStudio IDE, Apache Zeppelin y Data Science Experience. Aprenderá para qué se utiliza cada herramienta, qué lenguajes de programación pueden ejecutar, sus características y limitaciones. Con las herramientas alojadas en la nube en Cognitive Class Labs, podrá probar cada herramienta y seguir las instrucciones para ejecutar código simple en Python, R o Scala. Para finalizar el curso, creará un proyecto final con un Jupyter Notebook en IBM Data Science Experience y demostrará su competencia preparando un cuaderno, escribiendo Markdown y compartiendo su trabajo con sus compañeros.

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Nivel principiante

Aprox. 16 horas para completar

Español (Spanish)

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Nivel principiante

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Instructores

Calificación del instructor

4,48/5 (32 calificaciones)

Romeo Kienzler

Chief Data Scientist, Course Lead

IBM Watson IoT

480.258 alumnos

9 cursos

Svetlana Levitan

Senior Developer Advocate with IBM Center for Open Data and AI Technologies

4986 alumnos

1 curso

Ofrecido por

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.

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido89%(1,223 calificaciones)

Semana

Semana 1

4 horas para completar

Conjunto de herramientas para los Data Scientists

4 horas para completar

17 videos (Total 84 minutos)

17 videos

Introducción al curso3m

Lenguajes de la Ciencia de los Datos2m

Introducción a Python3m

Introducción al Lenguaje R3m

Introducción a SQL3m

Otros Lenguajes6m

Categorias de las Herramientas de la Ciencia de los Datos2m

Herramientas de Código Abierto para la Ciencia de los Datos - Parte 17m

Herramientas de Código Abierto para la Ciencia de los Datos - Parte 25m

Herramientas Comerciales para la Ciencia de los Datos5m

Herramientas basadas en la nube para la ciencia de los datos8m

Librerías de la Ciencia de los Datos4m

Interfaces de Programación de Aplicaciones4m

Conjuntos de datos - Mejorando la ciencia de los datos6m

Data Asset eXchange3m

Modelos de Aprendizaje Automático7m

El Model Asset Exchange5m

4 ejercicios de práctica

Prueba Práctica - Lenguajes30m

Prueba Práctica - Herramientas30m

Prueba Práctica - Paquetes, APIs, Conjunto de Datos, Modelos.30m

Prueba con Calificación30m

Semana

Semana 2

6 horas para completar

Herramientas de código abierto

6 horas para completar

10 videos (Total 57 minutos), 9 lecturas, 7 cuestionarios

10 videos

Visión General de Git/GitHub4m

GitHub en Mac/Linux - Parte 19m

GitHub en Mac/Linux - Parte 25m

GitHub en Mac/Linux - Parte 3 (Opcional)8m

Comenzando con Jupyter Notebooks5m

Comenzando con Jupyter Lab6m

Arquitectura Jupyter6m

Qué es RStudio IDE?4m

Instalación de paquetes y carga de Librerías en RStudio IDE2m

Graficando dentro de RStudio IDE3m

9 lecturas

Taller de GitHub Parte - 110m

Requisitos previos para la interfaz de la línea de mando (Opcional)10m

Ramificación y fusión en GitHub (opcional)10m

Agregar clave SSH (Opciónal)10m

GitHub Instrucciones para Windows Parte 2 (Opcional)10m

Instrucciones de la parte 3 de GitHub para Windows (opcional)10m

Lectura: Jupyter Notebook en Internet10m

Laboratorio: Rstudio – Principios10m

Laboratorio: Creación de un mapa interactivo en R30m

4 ejercicios de práctica

Prueba Práctica - GitHub30m

Prueba Práctica - Jupyter Notebooks30m

Prueba Práctica - RStudio30m

Prueba con Calificación30m

Semana

Semana 3

3 horas para completar

Herramienta IBM para Data Science

Esta semana, aprenderá sobre una plataforma de ciencia de datos lista para la empresa de IBM, llamada Watson Studio. Aprenderá sobre algunas de las características y capacidades de lo que utilizan los científicos de datos en la industria. También aprenderá sobre otras herramientas de IBM que se utilizan para respaldar proyectos de ciencia de datos, como IBM Watson Knowledge Catalog, Data Refinery y SPSS Modeler.

3 horas para completar

15 videos (Total 72 minutos), 2 lecturas, 4 cuestionarios

15 videos

Qué es IBM Watson Studio4m

Introducción a Watson Studio4m

Creación de una Cuenta en IBM Watson Studio2m

Jupyter Notebooks en Watson Studio - Parte 12m

Jupyter Notebooks en Watson Studio - Parte 23m

Enlazar GitHub a Watson Studio2m

Otras herramientas de IBM para la ciencia de datos1m

Catálogo de conocimiento de IBM Watson6m

Refinación de Datos7m

SPSS Modeler Flows en Watson Studio6m

IBM SPSS Modeler7m

IBM SPSS Estadísticas7m

Modelo de Despliegue con Watson Machine Learning4m

Auto AI en Watson Studio4m

IBM Watson OpenScale7m

2 lecturas

Laboratorio: Creando un Watson Studio Project con Jupyter Notebooks10m

Laboratorio: Modeler Flows en IBM Watson Studio10m

3 ejercicios de práctica

Prueba Práctica - Watson Studio30m

Prueba Práctica – Otras Herramientas IBM30m

Prueba con Calificación30m

Semana

Semana 4

3 horas para completar

Asignación final: Crear y compartir su Jupyter Notebook

3 horas para completar

1 lectura

Reseñas

4.6

42 reseña

5 stars
73,28 %
4 stars
17,55 %
3 stars
5,34 %
2 stars
1,52 %
1 star
2,29 %

Principales reseñas sobre HERRAMIENTAS PARA LA CIENCIA DE DATOS

por WB6 de sep. de 2022

Descubrir nuevas herramientas para la ciencia de datos, y crear aplicaciones prácticas

por NE29 de ago. de 2021

Es un buen curso para iniciarse en los conceptos principales. Puede ser que al principio resulte complejo, pero entras en interés muy rápidamente.

por DG2 de jul. de 2021

Muy Buen curso, pero los subtítulos en español de los videos muchas veces no correspondían al contenido narrado.

por JR13 de mar. de 2022

Algunas pantallas y videos estan desactualizados pero en general es muy buen curso

Ver todas las reseñas

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.
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Herramientas para la ciencia de datos

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