Herramientas de ciencia de datos: uso práctico

Obtén información sobre las herramientas de ciencia de datos más populares (Jupyter Notebooks, RStudio IDE y Watson Studio), aprenderás cómo usarlas y cuáles son sus características.

Herramientas de ciencia de datos: uso práctico

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Starts May 17
Ends Jun 30
Estimated 7 weeks
3–7 hours per week
Self-paced
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En este curso, aprenderás sobre las herramientas de ciencia de datos como Jupyter Notebooks, RStudio IDE y Watson Studio. Aprenderá para qué se usa cada herramienta, qué lenguajes de programación pueden ejecutar, sus características y limitaciones y cómo los científicos de datos usan estas herramientas hoy en día.

Con las herramientas alojadas en la nube, podrás usar cada herramienta y seguir instrucciones para ejecutar código simple en Python o R. Para completar el curso, crearás un proyecto final en la nube con un Jupyter Notebook en IBM Watson Studio y así demostrarás tu habilidad para preparar un notebook, escribir Markdown y compartir tu trabajo con tus compañeros.

El conocimiento de este curso práctico lo pondrás en práctica con algunas de las mejores y más recientes herramientas de ciencia de datos.

At a glance

What you'll learn

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Como usar varias herramientas de ciencia de datos y visualización de datos alojadas en Skills Network Labs

Cómo usar Notebook Jupyter, incluidas sus características y por qué es tan popular

Herramientas populares utilizadas por R Programmers, incluido RStudio IDE

Sobre IBM Watson Studio, incluidas sus características y capacidades

Como crear y compartir un cuaderno Jupyter

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