4.6
星
131 個評分

Romeo Kienzler 另外 +1 位授課教師

5,027 人已註冊

提供方

IBM 技能网络

課程信息

25,186 次近期查看

¿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.

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

可分享的證書

完成後獲得證書

100% 在線

立即開始，按照自己的計劃學習。

初級

完成時間大約為16 小時

西班牙語（Spanish）

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授課教師

授課教師評分

4.48/5 （32 個評分）

Romeo Kienzler

Chief Data Scientist, Course Lead

IBM Watson IoT

480,933 個學生

9 門課程

Svetlana Levitan

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

5,027 個學生

1 門課程

提供方

IBM 技能网络

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.

授課大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

內容評分89%（1,223 個評分）

週

週 1

完成時間為 4 小時

Conjunto de herramientas para los Data Scientists

完成時間為 4 小時

17 個視頻（總計 84 分鐘）

17 個視頻

Introducción al curso3分鐘

Lenguajes de la Ciencia de los Datos2分鐘

Introducción a Python3分鐘

Introducción al Lenguaje R3分鐘

Introducción a SQL3分鐘

Otros Lenguajes6分鐘

Categorias de las Herramientas de la Ciencia de los Datos2分鐘

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

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

Herramientas Comerciales para la Ciencia de los Datos5分鐘

Herramientas basadas en la nube para la ciencia de los datos8分鐘

Librerías de la Ciencia de los Datos4分鐘

Interfaces de Programación de Aplicaciones4分鐘

Conjuntos de datos - Mejorando la ciencia de los datos6分鐘

Data Asset eXchange3分鐘

Modelos de Aprendizaje Automático7分鐘

El Model Asset Exchange5分鐘

4 個練習

Prueba Práctica - Lenguajes30分鐘

Prueba Práctica - Herramientas30分鐘

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

Prueba con Calificación30分鐘

週

週 2

完成時間為 6 小時

Herramientas de código abierto

完成時間為 6 小時

10 個視頻（總計 57 分鐘）, 9 個閱讀材料, 7 個測驗

10 個視頻

Visión General de Git/GitHub4分鐘

GitHub en Mac/Linux - Parte 19分鐘

GitHub en Mac/Linux - Parte 25分鐘

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

Comenzando con Jupyter Notebooks5分鐘

Comenzando con Jupyter Lab6分鐘

Arquitectura Jupyter6分鐘

Qué es RStudio IDE?4分鐘

Instalación de paquetes y carga de Librerías en RStudio IDE2分鐘

Graficando dentro de RStudio IDE3分鐘

9 個閱讀材料

Taller de GitHub Parte - 110分鐘

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

Ramificación y fusión en GitHub (opcional)10分鐘

Agregar clave SSH (Opciónal)10分鐘

GitHub Instrucciones para Windows Parte 2 (Opcional)10分鐘

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

Lectura: Jupyter Notebook en Internet10分鐘

Laboratorio: Rstudio – Principios10分鐘

Laboratorio: Creación de un mapa interactivo en R30分鐘

4 個練習

Prueba Práctica - GitHub30分鐘

Prueba Práctica - Jupyter Notebooks30分鐘

Prueba Práctica - RStudio30分鐘

Prueba con Calificación30分鐘

週

週 3

完成時間為 3 小時

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.

完成時間為 3 小時

15 個視頻（總計 72 分鐘）, 2 個閱讀材料, 4 個測驗

15 個視頻

Qué es IBM Watson Studio4分鐘

Introducción a Watson Studio4分鐘

Creación de una Cuenta en IBM Watson Studio2分鐘

Jupyter Notebooks en Watson Studio - Parte 12分鐘

Jupyter Notebooks en Watson Studio - Parte 23分鐘

Enlazar GitHub a Watson Studio2分鐘

Otras herramientas de IBM para la ciencia de datos1分鐘

Catálogo de conocimiento de IBM Watson6分鐘

Refinación de Datos7分鐘

SPSS Modeler Flows en Watson Studio6分鐘

IBM SPSS Modeler7分鐘

IBM SPSS Estadísticas7分鐘

Modelo de Despliegue con Watson Machine Learning4分鐘

Auto AI en Watson Studio4分鐘

IBM Watson OpenScale7分鐘

2 個閱讀材料

Laboratorio: Creando un Watson Studio Project con Jupyter Notebooks10分鐘

Laboratorio: Modeler Flows en IBM Watson Studio10分鐘

3 個練習

Prueba Práctica - Watson Studio30分鐘

Prueba Práctica – Otras Herramientas IBM30分鐘

Prueba con Calificación30分鐘

週

週 4

完成時間為 3 小時

Asignación final: Crear y compartir su Jupyter Notebook

完成時間為 3 小時

1 個閱讀材料

審閱

4.6

42 條評論

5 stars
73.28%
4 stars
17.55%
3 stars
5.34%
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1.52%
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2.29%

來自HERRAMIENTAS PARA LA CIENCIA DE DATOS的熱門評論

由 VG 提供2022年11月10日

Excelente contenido. Cubre a manera de introducción todas las herramientas necesarias para la ciencia de datos.

由 MC 提供2022年7月27日

Excelente curso y muy bien explicada cada sección del mismo!. Yo lo recomiendo

由 JR 提供2022年3月13日

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

由 HJ 提供2021年2月2日

Ideal para conocer todas las Herramientas disponibles para desarrollar el data science y tener un panorama de los que hay disponible en open source y comerciales con sus principales características..

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