IBM – Ciencia de Datos

Descripción

Aprenderás las herramientas, lenguajes y librerías usadas por profesionales (Python, SQL, Jupyter, Pandas, NumPy) para importar, limpiar, analizar y visualizar datos.

Se cubren metodologías (CRISP-DM), bases de datos y SQL, EDA, modelado predictivo y algoritmos de machine learning, además de minería y scraping.

Construirás un portafolio con proyectos prácticos (dashboards, consultas SQL, modelos de regresión y clasificación) y tendrás acceso a la red de talento de IBM.

CURSO 1: What is Data Science?
– Definición, caminos de carrera y relevancia

CURSO 2: Tools for Data Science
– Jupyter, RStudio, Git/GitHub y APIs

CURSO 3: Data Science Methodology
– CRISP-DM y selección de modelos

CURSO 4: Python for Data Science, AI & Development
– Sintaxis, estructuras, Pandas/Numpy y APIs/WEB scraping

CURSO 5: Python Project for Data Science
– Proyecto con dashboard en Python

CURSO 6: Databases and SQL for Data Science with Python
– SQL y técnicas avanzadas con Python

CURSO 7: Data Analysis with Python
– Limpieza, EDA y regresión

CURSO 8: Data Visualization with Python
– Visualizaciones avanzadas con Matplotlib/Seaborn/Folium