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所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/herramientas-para-la-ciencia-de-datos
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课程名称：数据科学工具 概述：本课程将介绍一些流行的数据科学工具及其使用方式和特点。学员将学习到 Jupyter Notebooks、RStudio IDE、Apache Zeppelin 和 Data Science Experience 的用途、支持的编程语言、特性及局限性。在 Cognitive Class Labs 的云端工具上，学员将能够实践每种工具，并按照指导使用 Python、R 或 Scala 运行简单代码。课程最后，学员需在 IBM Data Science Experience 中创建一个 Jupyter Notebook 项目，展示其能力，包含编写 Markdown 和与同伴分享工作。 课程大纲： 第1部分：数据科学家的工具集 本周将概述常用的编程语言，包括 Python、R、Scala 和 SQL。学员将了解可用的商业和开源数据科学工具，并熟悉数据科学家常用的包、API、数据集和模型。 第2部分：开源工具 本周学习三种流行的数据科学工具：GitHub、Jupyter Notebooks 和 RStudio IDE。学员将熟悉每种工具的特点以及它们为何在数据科学家中受到欢迎的原因。 第3部分：IBM 数据科学工具 本周学习 IBM 的企业级数据科学平台——Watson Studio。学员将了解行业数据科学家所使用的一些特性和能力，以及支撑数据科学项目的其他 IBM 工具，如 IBM Watson Knowledge Catalog、Data Refinery 和 SPSS Modeler。 第4部分：期末作业：创建和分享您的 Jupyter Notebook 在本周，学员将通过创建和配置 Jupyter Notebook 来展示自己的技能。作为课程评分的一部分，学员需要与同伴分享他们的 Jupyter Notebook，供其审核。
Part: 1
Title:Conjunto de herramientas para los Data Scientists
Description:Esta semana, obtendrá una visión general de los lenguajes de programación comúnmente usados, incluyendo Python, R, Scala y SQL. Se le presentarán las herramientas de Data Science comerciales y de código abierto disponibles. También aprenderá acerca de los paquetes, APIs, conjuntos de datos y modelos utilizados frecuentemente por los Data Scientists.
Part: 2
Title:Herramientas de código abierto
Description:Esta semana, aprenderá sobre tres herramientas populares utilizadas en la Data Science: GitHub, Jupyter Notebooks y RStudio IDE. Se familiarizará con las características de cada herramienta, y con lo que hace que estas herramientas sean tan populares entre los Data Scientists hoy en día.
Part: 3
Title:Herramienta IBM para Data Science
Description: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.
Part: 4
Title:Asignación final: Crear y compartir su Jupyter Notebook
Description: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.
¿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.
