WHAT YOU WILL LEARN
Conocimiento efectivo de herramientas de Ciencia de Datos como Jupyter Notebooks, R Studio, GitHub, Watson Studio.
Técnicas de Análisis Estadístico, como Estadística Descriptiva, Visualización de Datos, Distribución de Probabilidades, Pruebas de Hipótesis
Fundamentos de Bases de Datos Relacionales, incluyendo el lenguaje de consulta SQL, sentencias Choose, ordenación y filtrado.
Fundamentos de programación en Python, incluyendo estructuras de datos, lógica, trabajo con archivos, llamada a APIs como Pandas y Numpy
SKILLS YOU WILL GAIN
- Estadística SQL Análisis de Datos
- Estadística Análisis de Regresión Visualización de Datos (DataViz) Pruebas de Hipótesis Estadísticas
- Ciencia de Datos Programación en Python
- Jupyter Pocket book
- Pandas Numpy Probabilidad
- Central Tendency
- Likelihood
- Basic Statistics
- regression
- Grouped Information
- Euler’S Totient Operate
- Relational Database
About this Specialization
La ciencia de datos es una de las profesiones más populares de la década, y la demanda de científicos de datos que puedan analizar datos y presentar resultados para tomar decisiones basadas en datos nunca ha sido mayor. Esta Especialización de IBM ayudará a cualquier persona interesada en desarrollar una carrera en ciencia de datos, enseñándole las habilidades fundamentales para iniciarse en este campo tan demandado.
La especialización consta de 4 cursos on-line, que se pueden realizar a tu propio ritmo, y que te proporcionarán los conocimientos básicos necesarios 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 mediante la práctica con herramientas reales de ciencia de datos y conjuntos de datos del mundo actual.
Tras finalizar con éxito estos cursos, tendrás los conocimientos prácticos y la experiencia para profundizar en la Ciencia de Datos y trabajar en proyectos de Ciencia de Datos más avanzados.
No se requieren conocimientos previos de informática ni de lenguajes de programación.
Utilized Studying Challenge
Todos los cursos de la especialización contienen múltiples laboratorios prácticos y ejercicios para ayudarte a adquirir experiencia y habilidades prácticas con diversos conjuntos de datos. Los proyectos van desde la construcción de un cuadro de mando con Python, el análisis de datos socioeconómicos con SQL y la realización de análisis de regresión con datos de vivienda.
0 Comments