IPN-Dharma IA Lab

    Bienvenidos
    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  Esfuerzo estimado 3 horas

    Idioma  Idioma español e inglés

    Link  Cognitive Class inglés

    Link  edX español

    Link  edX inglés

    Link  Coursera español

    Link  Coursera 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.

    Esfuerzo  Esfuerzo estimado 4 horas

    Idioma  Idioma español e inglés

    Link  Cognitive Class inglés

    Link  edX español

    Link  edX inglés

    Link  Coursera español

    Link  Coursera 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.

    Esfuerzo  Esfuerzo estimado 5 horas

    Idioma  Idioma español e inglés

    Link  Cognitive Class inglés

    Link  edX español

    Link  edX inglés

    Link  Coursera español

    Link  Coursera 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.

    Esfuerzo  Esfuerzo estimado 6 horas

    Idioma  Idioma español e inglés

    Link  Cognitive Class inglés

    Link  edX español

    Link  edX inglés

    Link  Coursera español

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