viernes, 19 de marzo de 2021

Análisis de datos con Python - Data Analysis with Python

El siguiente artículo del Blog Hablamos R te mostrará como obtener la certificación Data Analysis with Python, otorgada por el IBM Cognitive Class, el curso es online y gratuito, aprenderas el manejo de librerias tales como Numpy, Pandas y SciPy, al terminarlo obtendras un badge oficial de IBM el cual podras colocar en tu CV o compatir en redes sociales como Facebook, Twitter y LinkedIn.


Ingresamos a la web del IBM Cognitive Class a través de la siguiente url https://cognitiveclass.ai/ que nos permitira acceder a la serie de cursos online y gratuitos enfocados en la ciencia de datos, con el resplado y soporte de IBM, luego vamos por el curso Data Analysis with Python, es desde allí donde comenzaremos a dar nuestros primeros pasos en el mundo del Análisis Estadístico de Datos, podras trabajar online con Jupyter Notebook.



El curso consta de 5 módulos: 

Introduction, Data Wrangling, Exploratory Data, Analysis ,Model Development,Model Evaluation; cada módulo se divide en distintos capítulos, dependiendo de la complejidad del tema, laboratorios (Labs) previos a tomar el examen asignado a cada módulo,(Review Questions), al finalizar todos los módulos podras acceder al examen final, el cual podras pasar con el  70% como nota aprobatoria, las siguiente imágenes muestran la estructura del Data Analysis with Python.




Al terminar con todos los módulos del curso,laboratorios, y las Review Questions, pasando el examen final de manera satisfactoria, obtienes la certificación DATA ANALYSIS WITH PYTHON, otorgada por el Cognitive Class, con el respaldo de IBM,así como el badge IBM Data Analysis using Python, que podras colocar en tu CV o compartir en redes sociales como Facebook, Twitter y LinkedIN; recomendamos sobre manera este curso, ya que te permitira dominar importantes librerias de Python como Numpy, Pandas y SciPy.





El siguiente vídeo muestra como obtener la certificación Data Analysis with Python



3 comentarios:

  1. Excelente! el difundir estos link, la preparación de los videos y el tiempo dedicado a la herramientas como los blogs personales para compartir el aprendizaje, son detalles realmente altruista...mil gracias Sr. Renzo.

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    1. Gracias por tus palabras Hugo, nos motiva a seguir adelante, saludos.

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  2. I appreciate you taking the time and effort to share your knowledge. This material proved to be really efficient and beneficial to me. Thank you very much for providing this information. Continue to write your blog.

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