4.6
星
130件の評価

Romeo Kienzler +1人以上のインストラクター

4,938人がすでに登録済みです

提供：

IBM Skills Network

このコースについて

19,682 最近の表示

¿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.

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

共有できる証明書

修了時に証明書を取得

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

初級レベル

約16時間で修了

スペイン語

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スペイン語

講師

講師の評価

4.48/5 (32 件の評価)

Romeo Kienzler

Chief Data Scientist, Course Lead

IBM Watson IoT

受講者479,012 名

9 コース

Svetlana Levitan

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

受講者4,938 名

1 コース

提供：

IBM Skills Network

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.

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価89%(1,223 件の評価)

週

週 1

4時間で修了

Conjunto de herramientas para los Data Scientists

4時間で修了

17件のビデオ（合計84分）

17件のビデオ

Introducción al curso3 分

Lenguajes de la Ciencia de los Datos2 分

Introducción a Python3 分

Introducción al Lenguaje R3 分

Introducción a SQL3 分

Otros Lenguajes6 分

Categorias de las Herramientas de la Ciencia de los Datos2 分

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

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

Herramientas Comerciales para la Ciencia de los Datos5 分

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

Librerías de la Ciencia de los Datos4 分

Interfaces de Programación de Aplicaciones4 分

Conjuntos de datos - Mejorando la ciencia de los datos6 分

Data Asset eXchange3 分

Modelos de Aprendizaje Automático7 分

El Model Asset Exchange5 分

4の練習問題

Prueba Práctica - Lenguajes30 分

Prueba Práctica - Herramientas30 分

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

Prueba con Calificación30 分

週

週 2

6時間で修了

Herramientas de código abierto

6時間で修了

10件のビデオ（合計57分）, 9 学習用教材, 7 個のテスト

10件のビデオ

Visión General de Git/GitHub4 分

GitHub en Mac/Linux - Parte 19 分

GitHub en Mac/Linux - Parte 25 分

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

Comenzando con Jupyter Notebooks5 分

Comenzando con Jupyter Lab6 分

Arquitectura Jupyter6 分

Qué es RStudio IDE?4 分

Instalación de paquetes y carga de Librerías en RStudio IDE2 分

Graficando dentro de RStudio IDE3 分

9件の学習用教材

Taller de GitHub Parte - 110 分

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

Ramificación y fusión en GitHub (opcional)10 分

Agregar clave SSH (Opciónal)10 分

GitHub Instrucciones para Windows Parte 2 (Opcional)10 分

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

Lectura: Jupyter Notebook en Internet10 分

Laboratorio: Rstudio – Principios10 分

Laboratorio: Creación de un mapa interactivo en R30 分

4の練習問題

Prueba Práctica - GitHub30 分

Prueba Práctica - Jupyter Notebooks30 分

Prueba Práctica - RStudio30 分

Prueba con Calificación30 分

週

週 3

3時間で修了

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時間で修了

15件のビデオ（合計72分）, 2 学習用教材, 4 個のテスト

15件のビデオ

Qué es IBM Watson Studio4 分

Introducción a Watson Studio4 分

Creación de una Cuenta en IBM Watson Studio2 分

Jupyter Notebooks en Watson Studio - Parte 12 分

Jupyter Notebooks en Watson Studio - Parte 23 分

Enlazar GitHub a Watson Studio2 分

Otras herramientas de IBM para la ciencia de datos1 分

Catálogo de conocimiento de IBM Watson6 分

Refinación de Datos7 分

SPSS Modeler Flows en Watson Studio6 分

IBM SPSS Modeler7 分

IBM SPSS Estadísticas7 分

Modelo de Despliegue con Watson Machine Learning4 分

Auto AI en Watson Studio4 分

IBM Watson OpenScale7 分

2件の学習用教材

Laboratorio: Creando un Watson Studio Project con Jupyter Notebooks10 分

Laboratorio: Modeler Flows en IBM Watson Studio10 分

3の練習問題

Prueba Práctica - Watson Studio30 分

Prueba Práctica – Otras Herramientas IBM30 分

Prueba con Calificación30 分

週

週 4

3時間で修了

Asignación final: Crear y compartir su Jupyter Notebook

3時間で修了

1 学習用教材

レビュー

4.6

42件のレビュー

5 stars
73.07%
4 stars
17.69%
3 stars
5.38%
2 stars
1.53%
1 star
2.30%

HERRAMIENTAS PARA LA CIENCIA DE DATOS からの人気レビュー

WBにより2022年9月6日

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

HPにより2021年9月8日

Buen curso introductorio al uso de algunas herramientas de IBM para DataScience

JRにより2022年3月13日

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

HJにより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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よくある質問

いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合：
コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
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さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。

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