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Este curso se clasificó en el Top 100 de los mejores cursos de Coursera, basado en su alta valoración y un gran número de calificaciones.
SOBRE ESTE CURSO
¿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, JupyterLab, RStudio IDE, Git, GitHub y Watson Studio. Aprenderá para qué se usa cada herramienta, qué lenguajes de programación pueden ejecutar, sus características y limitaciones. Con las herramientas alojadas en la nube en Skills Network Labs, podrá probar cada herramienta y seguir las instrucciones para ejecutar código simple en Python, R o Scala.
DESCRIPCIÓN
¿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, JupyterLab, RStudio IDE, Git, GitHub y Watson Studio.
Aprenderá para qué se usa cada herramienta, qué lenguajes de programación pueden ejecutar, sus características y limitaciones.
Con las herramientas alojadas en la nube en Skills Network 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 Watson Studio y demostrará su competencia preparando un cuaderno, escribiendo Markdown y compartiendo su trabajo con sus compañeros.
CONTENIDOS DE ESTE CURSO
<p><h3Kit de herramientas para científicos de datos</h3></p><p>Esta semana, obtendrá una descripción general de los lenguajes de programación que se usan comúnmente, incluidos Python, R, Scala y SQL. Se le presentarán las herramientas de ciencia de datos comerciales y de código abierto disponibles. También aprenderá sobre los paquetes, API, conjuntos de datos y modelos que los científicos de datos utilizan con frecuencia.</p>
<p><h3Herramientas de código abierto</h3></p><p>Esta semana, aprenderá sobre tres herramientas populares que se utilizan en la ciencia de datos: GitHub, Jupyter Notebooks y RStudio IDE. Se familiarizará con las características de cada herramienta y lo que hace que estas herramientas sean tan populares entre los científicos de datos en la actualidad.</p>
<p><h3Herramientas de IBM para la ciencia de datos</h3></p><p>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.</p>
<p><h3Tarea final: cree y comparta su cuaderno de Jupyter</h3></p><p>Esta semana, demostrará sus habilidades creando y configurando un Jupyter Notebook. Como parte de su calificación para este curso, compartirá su Jupyter Notebook con sus compañeros para que lo revisen.</p>
<p><h3</h3></p><p></p>
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Otros datos relevantes
Aije Egwaikhide
Calificación del instructor 4,45/5 (2.392 calificaciones)Info
Senior Data Scientist
mi person_add 224.799 alumnos
mi computer4 cursos
Preguntas Frecuentes
METODOLOGÍA
CATEGORÍA(s) PRINCIPALES DE ESTE CURSO
NIVEL DE ESTUDIO
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CARACTERÍSTICAS DE ESTE CURSO
-
Creado por:Coursera
-
Posición Top 100 cursos plataforma:
24
DETALLES DEL CURSO
- CALENDARIO DE ENTREGAS: Estudie a su ritmo y disponibilidad
- HORAS DE VIDEO: Aprox. 17 horas para completar
- TIEMPO ACCESO Acceso a contenidos luego de completado el curso
¿Quién desarrolla este curso?
IBM
IBM es el líder mundial en transformación empresarial a través de una plataforma de nube híbrida abierta e IA, y presta servicios a clientes en más de 170 países de todo el mundo. En la actualidad, 47 de las 50 empresas incluidas en la lista Fortune 50 confían en IBM Cloud para gestionar sus negocios, y la IA empresarial de IBM Watson está trabajando arduamente en más de 30.000 compromisos. IBM es también una de las organizaciones de investigación corporativa más importantes del mundo, con 28 años consecutivos de liderazgo en patentes. Sobre todo, guiado por los principios de confianza y transparencia y el apoyo a una sociedad más inclusiva, IBM se compromete a ser un innovador tecnológico responsable y una fuerza para el bien en el mundo.
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