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所在平台: Coursera专项课程 课程类别: 其他类别 大学或机构: CourseraNew |
课程主页: https://www.coursera.org/specializations/introduccion-a-la-especializacion-en-ciencia-de-datos
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课程名称：数据科学专项课程介绍 课程概述：本专业的课程涵盖了数据科学的多个核心领域，包括Python编程、云数据库、关系数据库管理系统（RDBMS）、计算机视觉、数据分析、深度学习、回归分析、组合、平均、数学优化、决策树、分组数据以及欧拉的φ函数。 课程大纲： 1. 课程一：什么是数据科学？ - 课程链接：[了解数据科学](https://www.coursera.org/learn/que-es-la-ciencia-de-datos?specialization=introduccion-a-la-especializacion-en-ciencia-de-datos) - 课程描述：数据科学的艺术源远流长。古埃及人使用人口普查数据提高税收效率，并准确预测尼罗河的年度洪水。本课程将介绍数据科学的专业人士，并概述现代数据科学的定义。 2. 课程二：数据科学工具 - 课程链接：[数据科学工具](https://www.coursera.org/learn/herramientas-para-la-ciencia-de-datos?specialization=introduccion-a-la-especializacion-en-ciencia-de-datos) - 课程描述：学习Jupyter Notebooks、RStudio IDE、Apache Zeppelin及数据科学体验等流行数据科学工具的使用，功能和限制。同时，在Cognitive Class Labs中实践使用这些工具，最后制作一个项目，展示在IBM数据科学体验中的能力。 3. 课程三：数据科学方法论 - 课程链接：[数据科学方法论](https://www.coursera.org/learn/metodologia-de-la-ciencia-de-datos?specialization=introduccion-a-la-especializacion-en-ciencia-de-datos) - 课程描述：尽管近年来计算能力和数据访问显著提升，数据在决策过程中的应用能力常常没有得到充分利用。本课程将指导如何提出正确的问题和将数据正确应用于实际问题中。 4. 课程四：数据科学的数据库和SQL - 课程链接：[数据库和SQL](https://www.coursera.org/learn/sql-para-ciencia-de-datos?specialization=introduccion-a-la-especializacion-en-ciencia-de-datos) - 课程描述：世界上大多数数据存储在数据库中。SQL（结构化查询语言）是与数据库进行通信和提取数据的重要工具。掌握数据库和SQL的实用知识对成为合格的数据科学家至关重要。 该专业课程适合希望深入了解数据科学的学员，通过系统的理论和实践课程，提供全面的数据科学技能培训。
Course: 1
Title:¿Qué es la ciencia de datos?
Description:El arte de descubrir los conocimientos y las tendencias de los datos ha existido desde la antigüedad. Los antiguos egipcios usaron datos del censo para aumentar la eficiencia en la recaudación de impuestos y predijeron con precisión la inundación del río Nilo cada año. Desde entonces, las personas que trabajan en ciencia de datos han creado un campo único y distinto para el trabajo que realizan. Este campo es ciencia de datos. En este curso, conoceremos a algunos profesionales de la ciencia de datos y obtendremos una visión general de lo que es hoy la ciencia de datos.
Course: 2
Title:Herramientas para la ciencia de datos
Description:¿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.
Course: 3
Title:Metodología de la ciencia de datos
Description:A pesar del reciente aumento de la potencia informática y el acceso a los datos durante las últimas dos décadas, nuestra capacidad para utilizar los datos en el proceso de toma de decisiones se pierde o no se maximiza con demasiada frecuencia, no tenemos una comprensión sólida de las preguntas que se hacen y cómo aplicar los datos correctamente al problema en cuestión.
Course: 4
Title:Bases de datos y SQL para ciencia de datos
Description:Gran parte de los datos del mundo residen en bases de datos. SQL (o lenguaje de consulta estructurado) es un lenguaje poderoso que se utiliza para comunicarse y extraer datos de bases de datos. Un conocimiento práctico de bases de datos y SQL es imprescindible si desea convertirse en un científico de datos.
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