IBM – Fundamentos de Ciencia de Datos

Descripción

• La demanda de habilidades en ciencia de datos es alta. Esta especialización conjunta ofrece una introducción académica y práctica.
• Te introduce a ciencia de datos, estadística, programación, pensamiento computacional y aprendizaje automático; con práctica en herramientas de IBM.
• La mitad de la docencia proviene de Goldsmiths (U. of London) y la otra mitad de IBM, con proyectos y un capstone para tu CV.

Viñetas bajo el resumen:
• Transferencia de progreso hacia el BSc en Computer Science (U. of London).
• Habilidades y conocimientos base para empleos en entornos ricos en datos.

CURSO 1: The Data Science Profession – Student View
– Aplicaciones reales de Data Science; qué es “dato” y qué es “ML”.

CURSO 2: What is Data Science?
– Definir la disciplina; trayectorias profesionales; consejos de expertos.

CURSO 3: Tools for Data Science
– Kit de herramientas (librerías, datasets, modelos, Big Data); Python, R, SQL; Jupyter y RStudio; Git/GitHub.

CURSO 4: Problems, Algorithms and Flowcharts
– Historia de algoritmos, pseudocódigo y diagrama de flujo; algoritmo de Euclides.

CURSO 5: Python for Data Science, AI & Development
– Fundamentos de Python, OOP, Jupyter; Pandas/NumPy; APIs y scraping.

CURSO 6: Statistics and Clustering in Python
– Estadística descriptiva y clustering con Python; proyecto de clusterización.

CURSO 7: Data Science Project Capstone: Predicting Bicycle Rental
– Predicción de renta de bicicletas (regresión, correlación, EDA).

CURSO 8: Python Project for Data Science
– Proyecto práctico con Python: estructuras, manipulación de datos y dashboard.