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IPN-Dharma IA Lab
Es una iniciativa de Laboratorio de Inteligencia Artificial del CIC del IPN con la colaboración de DHARMA para motivar a investigadores, profesores y estudiantes a aprovechar los cursos, recursos y herramientas de las principales plataformas tecnológicas de la industria en las áreas de Aprendizaje Automático, Ciencia de Datos, Computación en la Nube, Inteligencia Artificial e Internet de las Cosas con el propósito de generar una experiencia práctica a través de un modelo de aprendizaje entre pares y por objetivos.
Nivel 1: Alfabetización y Fundamentos
Fundamentos de Ciencia de Datos
Programa de cuatro cursos que proporciona habilidades fundamentales para comenzar una carrera en ciencia de datos. Presenta qué es la ciencia de datos y qué hacen los científicos de datos, la aplicabilidad de la ciencia de datos y cómo el análisis de datos puede ayudar a tomar decisiones basadas en datos.
Se muestran los conceptos de Big Data, análisis estadístico y bases de datos relacionales, y varias herramientas de código abierto como son Jupyter Notebooks, RStudio, y SQL. Se realizan laboratorios prácticos y proyectos para aprender la metodología involucrada en abordar problemas de ciencia de datos y aplicar las habilidades y conocimientos recién adquiridos a conjuntos de datos del mundo real.
Cursos en este programa
1) Introducción a la Ciencia de Datos
Las personas que trabajan en ciencia de datos han creado un campo único y distinto para el trabajo que realizan. Este campo es la ciencia de datos, y en este curso, conocerás a algunos profesionales de la ciencia de datos que manejan grandes cantidad de datos (Big Data) y obtendrás una visión general de lo que es hoy la ciencia de datos.
Esfuerzo estimado 3 horas
Idioma español e inglés
2) Herramientas de Ciencia de Datos
En este curso aprenderás sobre las herramientas de ciencia de datos como son 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 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.
Esfuerzo estimado 4 horas
Idioma español e inglés
3) Metodología de Ciencia de Datos
El propósito de este curso es compartir los métodos, modelos y prácticas que se pueden aplicar dentro de la ciencia de datos para garantizar que los datos utilizados en la resolución de problemas sean relevantes y se manipulen adecuadamente para abordar los desafíos empresariales y del mundo real.
Aprenderás a identificar un problema, recopilar y analizar datos, crear un modelo y comprender los comentarios después de la implementación del modelo.
Aprenderás a identificar un problema, recopilar y analizar datos, crear un modelo y comprender los comentarios después de la implementación del modelo.
Esfuerzo estimado 5 horas
Idioma español e inglés
4) SQL y Bases de Datos Relacionales
Gran parte de los datos del mundo viven en bases de datos. SQL (Structured Query Language o lenguaje de consulta estructurado) es un lenguaje de programación que se utiliza para comunicarse y extraer varios tipos de datos de las bases de datos.
El propósito de este curso es presentar conceptos de bases de datos relacionales y ayudarte a aprender y aplicar el conocimiento fundamental del lenguaje SQL. También está destinado a comenzar a realizar el acceso SQL en un entorno de ciencia de datos.
El propósito de este curso es presentar conceptos de bases de datos relacionales y ayudarte a aprender y aplicar el conocimiento fundamental del lenguaje SQL. También está destinado a comenzar a realizar el acceso SQL en un entorno de ciencia de datos.
Esfuerzo estimado 6 horas
Idioma español e inglés