Herramientas para la Ciencia de Datos - Data Science Tools del Cognitive Class

Las herramientas de las que dispone el Científico de Datos para poder realizar los análisis estadísticos que permitan identificar patrones, tendencias, que las organizaciones usaran para tomar decisiones que mejoren sus resultados, son amplias, muy amplias, iniciamos con software estadístico, pasando por lenguajes de programación, para seguir con frameworks, programas de control de versiones, entre otras; en este artículo te mostraremos la certificación Data Science Tools, online y GRATUITA!!!, otorgada por el IBM Cognitive Class, con la que aprenderás el manejo básico de Python, R, SQL, Jupyter Notebooks, RStudio, IBM Watson, GitHub y muchas otras herramientas de Ciencia de Datos. 

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 Science Tools, éste puede ser tomado en cualquier momento, a tu propio ritmo, con una duración de alrededor de  3 horas para concluirlo, el idioma en que se dicta el curso es en inglés; es desde allí donde comenzaremos a dar nuestros primeros pasos en el manejo de herramientas para Ciencia de Datos (Data Science Tools), te mostramos a continuación la cartilla resumen del curso.

El curso consta de 5 módulos:  Language of Data Science, Data Science Tools, Packages, APIs,Datasets and Models, GitHub, Jupyter Notebooks, Jupyter Labs,RStudio IDE,Watson Studio; cada módulo se divide en distintos capítulos, dependiendo de la complejidad del tema, así como lecturas especializadas, previas 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 Science Tools.

Al terminar con todos los módulos del curso,laboratorios, y las Review Questions, pasando el examen final de manera satisfactoria, obtienes la certificación DATA SCIENCE TOOLS, y el IBM badge Data Science Foundations, otorgados por el IBM Cognitive Class 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 obtener una visión más amplia de las herramientas usadas en la Ciencia de Datos. 

El siguiente vídeo muestra como obtener la certificación DATA SCIENCE TOOLS.

Certificación SQL & Bases de datos relacionales - IBM Cognitive Class

Diseñar, administrar y recuperar información de Sistemas de gestión de base de datos relacionales tales como MySQL, SQL Server, Oracle entre muchos otros, tiene como base el lenguaje SQL (Structured Query Language), que se ha convertido en uno de los pilares para todo aquel que inicia en la Ciencia de Datos, junto con el lenguaje de programación R y Python; en este artículo te mostraremos como obtener la certificación SQL and Relational DataBases 101, online y gratuita!!!, que es otorgada por el IBM Cognitive Class.

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 SQL and Relational Databases 101, es desde allí donde comenzaremos a dar nuestros primeros pasos en el mundo de las bases de datos y su lenguaje el SQL.

SQL and Relational Databases 101, Relational Models Constraints and Data objects, Data Definition Language and Data Manipulation Language, Advanced DDL - DML,Working with multiple Tables; 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 siguientes imágenes muestran la estructura del SQL and Relational Databases.

Al terminar con todos los módulos del curso,laboratorios y las Review Questions, pasando el examen final de manera satisfactoria, obtienes la certificación SQL and Relational Databases 101, otorgada por el IBM Cognitive Class.

El siguiente vídeo muestra como obtener la certificación SQL and Relation Databases 101

Crear calendarios usando el paquete calendR

En nuestra búsqueda por paquetes (packages) que agreguen valor al usuario final, nos encontramos con calendR, este paquete creado para el lenguaje de programación R, permite la creación de calendarios mensuales, anuales y lo mejor de todo es que se integra con ggplot2 para la generación de gráficos, en este artículo te mostraremos los aspectos básicos de dicho paquete.

Iniciamos con la instalación del paquete calendR, haciendo uso de la función install.packages("calendR"), continuamos activandolo haciendo uso de la función library() como lo muestra la siguiente imagen.

La función que nos proporciona el paquete para crear calendarios en calendR(), que por defecto genera el calendario del año en curso, para nuestro caso 2021, como muestran las siguientes imágenes.

Para generar el calendario de un año en particular, agregamos la cláusula year, seguido del año sobre el que deseamos generar el calendario, calendaR( year = 1998) , como lo muestra la siguiente imagen.

Terminamos estableciendo un color en especifico para los fines de semana, agregamos las siguiente cláusulas calendR(year = 1998,start = "M", special.days = "weekend", special.col = "blue"), donde start indica que día empieza la semana por defecto para calendaR es Domingo, pero vamos a forzarlo a que empiece el Lunes (M por Monday, lunes en inglés), luego indicamos que son los fines de semana (weekend) lo que deseamos resaltar del resto de días, y finalmente indicamos el color (blue) para resaltar los fines de semana de cada mes del año.

El siguiente vídeo muestra como crear calendarios usando el paquete calendR

Crear Diagrama de Ishikawa con el software estadístico Minitab

La implementación de un sistema de calidad dentro de una empresa u organización presenta una serie de retos al administrador, al gestor de dicho sistema, dentro del amplio abanico de herramientas de las que puede hacer uso, para gestionar procesos, procedimiento y obtener los resultados esperados, el diagrama de Ishikawa, conocido también como diagrama Causa-Efecto, diagrama Espina de pescado, se muestra como la correcta opción para poder identificar un problema y sus potenciales causas. El siguiente artículo te mostrara cómo crear un diagrama Causa-Efecto haciendo uso del software estadístico Minitab 18, mostrandote paso a paso todos los aspectos técnicos de su creación.

Para la creación del diagrama de  Ishikawa haremos uso del método de las 6M, que establece en seis categorías las raíces de un problema, las cuales serían: mano de obra, maquinaria, métodos, medición, materia prima y medio ambiente. Procederemos a colocar las mencionadas categorías, variables en nuestra hoja de cálculo (Worksheet) de Minitab como nombre de columna y debajo de éstas las distintas causas asociadas a cada una de las categorías del método 6M, como se muestra en la siguiente imagen.

Continuamos en la barra de menú, para configurar nuestro diagrama de Ishikawa con las distintas categorías del método 6M y las causas que hemos establecido para cada una de ellas, vamos por la opción Stat, click en Quality Tools, seleccionamos Cause-Effect como se muestra en la siguiente imagen.

Aparecera la ventana de creación del diagrama Causa-Efecto, donde procederemos a seleccionar cada una de las categorías que hemos establecido previamente, recordar que debajo de cada categoría en nuestra hoja de cálculo de Minitab, colocamos dichas causas, las cuales serán tomadas automáticamente por Minitab, como ejemplo podriamos mencionar a la categoría Mano de Obra a la cual hemos asignado las siguientes causas: Ausencia continua del personal,alta rotación, capacitación deficiente. 

Terminamos con la opción Effect, que es donde colocamos el problema, el efecto originado por las causas identificadas durante el levantamiento de información de nuestra investigación.

Este sería el resultado final, el diagrama Causa-Efecto creado por el software estadístico Minitab, donde podemos apreciar las distintas categorias del método 6M, las causas identificadas (las espinas de pescado) y a la cabeza del diagrama el efecto el problema. 

Cabe señalar que la creación del diagrama de Ishikawa es más que hacer uso de Minitab para crear el gráfico de diagnostico de un problema, involucra un análisis de la situación, problemática y distintas variables que involucran uno o más procesos dentro de una empresa u organización, es conversar con las jefes de plantas, colaboradores, proveedores para identificar correctamente las causas del problema que se quiere solucionar.

El siguiente vídeo muestra como crear un diagrama de Ishikawa haciendo uso de Minitab 18

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