Cursos universitarios de big data
Trabaja con Jupyter Notebooks, JupyterLab, RStudio IDE, Git, GitHub y Watson Studio. Entenderás para qué sirve cada herramienta, qué lenguajes de programación pueden ejecutar, sus características y limitaciones.
Este curso ofrece mucha experiencia práctica para desarrollar habilidades para trabajar con estas herramientas de Ciencia de Datos. Con las herramientas alojadas en la nube en Skills Network Labs, podrás probar cada herramienta y seguir las instrucciones para ejecutar código sencillo en Python, R o Scala.
Al final de este curso, te sentirás cómodo creando programas básicos, trabajando con datos y resolviendo problemas del mundo real en Python. Obtendrá una base sólida para el aprendizaje más avanzado en el campo, y desarrollará habilidades para ayudar a avanzar en su carrera.
Respuestas de la clase cognitiva de Big Data 101
El profesorado recibió formación a través de sesiones presenciales a cargo de expertos en Big Data, preparándoles para utilizar la plataforma y las metodologías de Big Data con el fin de recopilar y analizar grandes cantidades de datos procedentes de diferentes fuentes. Los participantes fueron expuestos a los principios del ecosistema Big Data y de la Ciencia de Datos. Cada una de las sesiones incluyó ejercicios prácticos en entornos de laboratorio realizados en la plataforma IBM Cloud Lab que permitieron a los participantes acceder a herramientas para el análisis de Big Data.
Adoptando un modelo de formación del profesorado, la formación equipó al profesorado, que luego puede desembolsar los conocimientos a sus estudiantes. Al final de la formación, los participantes se sometieron a un examen supervisado y el 88% de los participantes obtuvieron la puntuación requerida del 60%, recibiendo un certificado de maestría en Big Data de IBM. Los ingenieros de Big Data certificados están ahora capacitados para formar a los estudiantes semestre tras semestre, preparándolos con las habilidades de Big Data que están en alta demanda en la industria de TI de hoy en día.
Valor de la certificación universitaria de big data
Este artículo tiene más de 6 años de antigüedad. Se prevé que la escasez de habilidades en la ciencia de los datos y la analítica significará una gran cantidad de dinero desperdiciado por las oportunidades perdidas en los próximos años.
Los centros académicos tradicionales han empezado a moverse para llenar el vacío. Sin embargo, la mayoría de los cursos en los que se enseñan los temas más candentes, como el aprendizaje automático y la modelización predictiva, son de nivel de postgrado, con una alta barrera de entrada. Esto ha creado una oportunidad para los proveedores de formación a distancia en línea, que pueden moverse con mucha más agilidad para adaptarse a la demanda.
. Su iniciativa Big Data University ha inscrito ya a más de 400.000 estudiantes. Aunque no cobra por ninguno de sus cursos, adopta un enfoque centrado en la empresa para impartirlos, lo que la diferencia de muchos otros proveedores de cursos abiertos en línea.
Sin embargo, IBM también trabaja con sus socios para adaptar los paquetes de cursos a las necesidades de cada organización. Y permite (en realidad, anima) a los proveedores de terceros a vender su material de curso gratuito, al tiempo que añaden su propio valor, como paquetes de entrega y soporte personalizados.
Certificación Ibm
Impulse su carrera de analista de datos aprendiendo los principios básicos del análisis de datos y obteniendo una práctica de habilidades. Trabajará con una variedad de fuentes de datos, escenarios de proyectos y herramientas de análisis de datos, incluyendo Excel, SQL, Python, Jupyter Notebooks y Cognos Analytics, obteniendo experiencia práctica con la manipulación de datos y la aplicación de técnicas analíticas.
Este Certificado Profesional no requiere conocimientos previos de programación o estadística, y es adecuado para alumnos con o sin título universitario. Todo lo que se necesita para empezar es un conocimiento básico de informática, matemáticas de la escuela secundaria, la comodidad de trabajar con números, la voluntad de aprender, y el deseo de enriquecer su perfil con habilidades valiosas.
Una vez completado con éxito este programa, habrás analizado conjuntos de datos del mundo real, creado cuadros de mando interactivos y presentado informes para compartir tus hallazgos, dándote la confianza y la cartera para comenzar una carrera como analista de datos asociado o junior. También construirá la base para otras disciplinas de datos como la ciencia de datos o la ingeniería de datos.
