Introducción a la ciencia de datos empresarial
Introducción
Ya sea para luchar contra el fraude, detectar el cáncer o predecir un huracán, se necesitan datos e IA. Únete a una nueva oleada de profesionales expertos en datos con acceso a millones de empleos disponibles en el mercado.
IBM SkillsBuild para el mundo académico
Curso autodidáctico
Conozca los fundamentos de las funciones de la ciencia de datos y el uso de la tecnología aplicada a proyectos empresariales.
¿Busca trabajo?
Obtén un nuevo conjunto de habilidades de análisis de datos, compleméntalas con tecnologías de bajo código impulsadas por IA y tu conocimiento de la industria, para ponerte en camino a unirte a un equipo de ciencia de datos, como parte de una nueva raza de profesionales expertos en datos con acceso a millones de puestos de trabajo disponibles en el mercado.
¿Buscas un trabajo mejor?
Si ya tiene un trabajo y algo de experiencia con el análisis de datos, utilice este curso para seleccionar una especialización y avanzar en su carrera.
Objetivos
Desempeña diferentes funciones dentro de un equipo de ciencia de datos, resuelve desafíos reales dentro de la empresa y aprovecha las tecnologías impulsadas por IA.
Alcance
- Funciones del equipo de ciencia de datos
- Herramientas de análisis de datos
- Casos reales
Resultados del aprendizaje:
- Comprender la importancia de los proyectos de ciencia de datos para apoyar la transformación digital de las empresas en múltiples sectores.
- Adquirir un conjunto de competencias interdisciplinares en ciencia de datos que se encuentran en la intersección de la estadística, la programación informática y los conocimientos especializados.
- Familiarízate con los siguientes roles de un equipo de Data Science: Científico de datos, Ingeniero de datos, Analista de datos y Desarrollador de IA.
- Acceda a plataformas de colaboración de ciencia de datos en la nube, incluidos IBM Watson Studio y Data Refinery
- Experiencia en ingestión y manipulación de datos utilizando un conjunto de datos CSV.
Experiencia del curso
Sobre este curso
Este curso se divide en dos niveles de práctica. Cada nivel cubre temas más avanzados y se basa en los conceptos, la práctica y las habilidades abordadas en los niveles de práctica anteriores.
Nivel 1 - Equipos de ciencia de datos
Definir los dominios de la ciencia de datos y su alineación con las funciones y tecnologías del equipo del proyecto.
- 1. Panorama de la ciencia de datos
- 2. Ciencia de datos en la nube
Nivel 2 - Herramientas de ciencia de datos
Exploración de las ventajas de utilizar tecnologías en la nube para potenciar los equipos de proyectos de ciencia de datos.
- 1. Visualizaciones de la refinería de datos de Watson Studio (caso práctico interactivo)
Requisitos previos
Conocimientos que deberá tener antes de incorporarse a esta oferta de cursos.
- Conocimientos básicos de informática*.
*Conocimientos básicos de informática - Se refiere a los conocimientos necesarios para manejar a nivel de usuario un entorno de sistema operativo gráfico como Microsoft Windows® o Linux Ubuntu®, realizando comandos operativos básicos como lanzar una aplicación, copiar y pegar información, utilizar menús, ventanas y dispositivos periféricos como el ratón y el teclado. Además, los usuarios deben estar familiarizados con los navegadores de Internet, los motores de búsqueda, la navegación por páginas y los formularios.
Credencial digital
Intermedio
Introducción a la ciencia de datos empresarial
Ver placaSobre esta Insignia
Esta persona ha completado todas las actividades de aprendizaje incluidas en esta experiencia de aprendizaje en línea, incluida la experiencia práctica, los conceptos, los métodos y las herramientas relacionadas con las funciones de la ciencia de datos y su uso de la tecnología aplicada a proyectos empresariales. El individuo ha demostrado conocimiento y comprensión de los fundamentos de la Ciencia de Datos, incluyendo roles de equipo de Ciencia de Datos, herramientas de análisis de Datos y casos de uso en el mundo real para la aplicación del método de Ciencia de Datos.
Habilidades
Analista de datos, Ingeniero de datos, Exploración de datos, Refinería de datos, Ciencia de datos, Científico de datos, Visualización de datos, Análisis de fraudes, Watson Studio.
Criterios
- Complete el curso en línea a su propio ritmo Getting Started with Enterprise Data Science, que está disponible en el portal de la Iniciativa Académica de IBM.
- Aprobar la evaluación final del curso.