Revisión del certificado profesional de ciencia de datos de IBM en Coursera

El Certificado profesional de ciencia de datos de IBM en Coursera es uno de los muchos peldaños en su camino para convertirse en un científico de datos. Este programa de certificación consta de nueve cursos que llevan a los estudiantes desde los fundamentos de la ciencia de datos hasta el desarrollo de su propio proyecto final personalizado. Es un programa de educación en línea bien conocido y bien diseñado que existe desde hace mucho tiempo, con 234,952 inscritos cuando se escribió este artículo. Este título o certificación es un excelente lugar para comenzar si desea cambiar de carrera y trabajar en ciencia de datos.

Se lo recomendaría a cualquiera, ya sean principiantes o intermedios. Los principiantes obtendrán una visión general amplia de los fundamentos de la ciencia de datos. Los estudiantes intermedios se beneficiarán del proyecto final porque les permite desarrollar su propio proyecto, obtener sus propios datos y escribir su propio código. Comenzar su cartera con una cuenta obligatoria de GitHub, escribir un trabajo de investigación y escribir un artículo de blog es una ventaja adicional.

Si llegan hasta el final, especialmente si disfrutan de los dos últimos cursos, los estudiantes curiosos sabrán si una carrera en ciencia de datos es una buena opción.

Por qué debería considerar el Certificado profesional de ciencia de datos de IBM en Coursera

En los últimos años, ha habido un aumento significativo en la demanda de científicos de datos capacitados y calificados. Esto se debe a la creciente adopción de la ciencia de datos en varias industrias y al impacto positivo que ha tenido el dominio en la industria. Existen numerosas formas de obtener las habilidades y la certificación adecuadas en ciencia de datos, que van desde minicursos hasta rutas de bricolaje. Sin embargo, generalmente se supone que recibir capacitación y certificación de fuentes acreditadas es más beneficioso. ¿Vale la pena obtener el Certificado profesional de ciencia de datos de IBM?

La ciencia de datos de IBM Profesional El certificado bien vale su tiempo y dinero. El curso ofrece orientación experta, ayuda a desarrollar amplias habilidades y experiencia, y se enfoca en lo que se requiere para obtener una ventaja competitiva en el mercado laboral. También es rentable, flexible y está disponible en línea, sin requisitos previos para la participación. Hay muchas otras formas de aprender ciencia de datos y cumplir con los requisitos funcionales para ingresar al mercado laboral de este campo.

Como resultado, los aspirantes a científicos de datos ahora tienen una amplia gama de cursos y certificaciones para convertirse en científicos de datos. Estén atentos para discutir algunas de las características más distintivas de un certificado profesional de ciencia de datos de IBM más adelante en este artículo. Confío en que la lectura de este artículo lo ayudará a determinar si este certificado es el más adecuado para sus necesidades específicas, lo que le permitirá tomar una decisión informada sobre si desea obtenerlo o no.

¿Qué es el certificado profesional de ciencia de datos de IBM?

Actualmente hay 2.5 millones de puestos vacantes en ciencia de datos y campos relacionados, muchos de los cuales son puestos bien remunerados con salarios iniciales de más de $80,000 XNUMX en los Estados Unidos. Sin lugar a dudas, es la profesión más candente de la década, y muchas personas se han vuelto más prestigiosas para estar mejor preparadas para asumir estos roles. la ibm Data science El programa de Certificado Profesional es integral, con nueve cursos de desarrollo de habilidades que cubren todo lo que necesita saber para conseguir un buen trabajo de nivel de entrada en ciencia de datos. Los estudiantes adquieren habilidades y experiencia en las siguientes áreas mediante el uso de técnicas de aprendizaje aplicadas de la teoría y la práctica:

Módulo 1: ¿Qué es la ciencia de datos?

Bueno, no estoy seguro de qué más decir. Es un curso introductorio estándar que hace un trabajo excelente: implica completar proyectos y publicar informes utilizando varias habilidades, técnicas y herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático. Proporciona una visión amplia del tema y ayuda a despejar algunas dudas iniciales. La distinguida definición de quién es un científico de datos fue mi conclusión principal. También me presentó este libro de ciencia de datos, que le sugiero que lea.

Módulo 2: Herramientas para la ciencia de datos

Este te dejará boquiabierto si eres un novato total en este espacio como yo. Esto implica adquirir experiencia con herramientas comunes de ciencia de datos como los cuadernos Jupyter. El módulo lo inunda con herramientas que puede aplicar a varios casos de uso que puede encontrar durante su carrera en ciencia de datos. No es necesario memorizarlos todos, pero es un buen lugar para comenzar si se enfrenta a un nuevo desafío.

Módulo 3: Metodología de la ciencia de datos

Descubrirás cómo organizar tu trabajo. ¿Suena tedioso porque finalmente te has decidido a aprender a programar? Sí, te suena familiar, pero créeme cuando te digo que no te lo querrás perder. Al analizar y codificar proyectos más grandes, es fácil perderse. Saber cómo apegarse a un marco es crucial para lograr su objetivo. Esto implica adquirir conocimiento de los pasos y metodologías fundamentales involucrados en la resolución de problemas de ciencia de datos.

Módulo 4: Python para ciencia de datos, IA y desarrollo

El título es más intrigante que el contenido. Esto implica comenzar con Python usando un cuaderno Jupyter. Aprenderá los fundamentos de Python y cómo trabajar con tipos de datos comunes. Eso es todo al respecto; sin IA elegante, no programación experiencia, solo un poco más de teoría y algo de codificación básica.

Módulo 5: Proyecto Python para Data Science

¡Al fin, algo que hacer! En este proyecto, pondrás en práctica lo que has aprendido en clase en una situación que es un poco más de la vida real. Diría que es factible para cualquiera y le da cierta confianza en sus nuevas habilidades: ¡un gran módulo y muy divertido de completar!

Módulo 6: Base de datos y SQL para ciencia de datos con Python

¿Nunca has usado SQL antes? Entonces este es el curso para ti. Es una excelente introducción a la teoría y le proporcionará mucha experiencia en codificación. Esto implica consultar bases de datos con código SQL y aprender sobre bases de datos relacionales.

Módulo 7: Análisis de datos con Python

Este módulo te hará sentir como pasar de 0 a 100. Te enseña cómo manipular datos, analizar datos y crear modelos. La importación y limpieza de conjuntos de datos, el análisis de conjuntos de datos y la creación y evaluación de modelos y canalizaciones de datos son posibles con Python. Los módulos 5 y 6 no lo preparan para esto, por lo que puede sentirse abrumado si nunca lo ha hecho antes. Tómese su tiempo, léalo cuidadosamente y digiéralo línea por línea, visual por visual. Será útil más tarde.

Módulo 8: Visualización de datos con Python

No hay nada mejor que ver sus datos en un formato visual. Esto implica el uso de varias herramientas, técnicas y bibliotecas de visualización de datos para aprender a visualizar datos. Le ayudará a comprenderlo y este módulo le mostrará cómo hacerlo. No voy a mentir: desprecio a Python para la visualización de datos. Lleva mucho tiempo, pero los conocimientos que obtiene son invaluables, así que preste atención.

Módulo 9: Aprendizaje automático con Python

Otro título elegante que promete más de lo que ofrece. Este módulo le brindará una descripción general de las técnicas de aprendizaje automático más comunes y fundamentales que puede usar con Python. Esto implica comprender y aplicar varios algoritmos de aprendizaje automático supervisados ​​y no supervisados ​​para resolver problemas del mundo real utilizando Python. Esto no te va a llevar por la madriguera del conejo. Sin embargo, si no tienes experiencia previa con el tema, creo que es una excelente introducción.

Módulo 10: Finalización de la ciencia de datos aplicada

Este fue, sin duda, mi módulo favorito. Puedes poner todas tus habilidades recién adquiridas para usarlas en un gran proyecto. Ellos demuestran cómo hacerlo primero, luego debes duplicarlo. Depende totalmente de ti lo difícil que te lo pongas. Puede copiar y pegar el código del módulo y aplicarlo de forma ligeramente diferente, o puede crear algo nuevo. Obtendrá lo que desea de cualquier manera: el certificado al final.

Jupyter Notebook, Inteligencia artificial, Watson, Studio, IBM Cloud, Db2, Pandas, Numpy, Bokeh, Matplotlib, Folium, Seaborn, Scikit-learn, SCIPy, RStudio, Zeppelin, Regression, Clustering, Clasificación, Ubicación, Metodología, Foursquare y Los sistemas de recomendación se encuentran entre las herramientas y áreas de aprendizaje adicionales cubiertas. Aparte de estos temas, el curso también cubre temas que ayudarán a los estudiantes a hacer la transición al rol de un científico de datos o un puesto de nivel de entrada relacionado.

Estas habilidades incluyen aprender a aplicar metodologías de resolución de problemas para pensar y trabajar como un científico de datos y estar expuesto a las actividades diarias de un científico de datos en el mundo real. Al invertir de 3 a 5 horas por semana en el programa, la duración total del programa puede demorar entre 10 y 13 meses, según el sitio que se utilice para inscribirse en el curso. Sin duda, estos plazos variarán significativamente dependiendo del estudiante matriculado, su velocidad de aprendizaje y el horario de estudio.

Si un estudiante de tiempo completo aprendiera un módulo por día, el curso completo podría completarse en 2 o 3 meses. Terminar todos los cursos del programa y cumplir con los criterios mínimos de calificación en varios cuestionarios, tareas prácticas y proyectos constituye la finalización exitosa del curso. Si se cumplen estos requisitos y el estudiante ha cumplido con todos los términos y condiciones de inscripción, el estudiante recibirá un Certificado profesional en ciencia de datos, así como una insignia de IBM.

¿Cuál es el precio de un certificado profesional de ciencia de datos de IBM en Coursera?

El precio total del curso ofrecido por edX es de $411, pero se reduce a alrededor de $369.90 cuando está en oferta. Después del período de prueba gratuito de 7 días, Coursera cobra $ 39 por mes por una suscripción a Coursera. El hecho de que el curso se ofrezca en línea ahorra dinero a los estudiantes en gastos adicionales.

¿Vale la pena obtener un certificado profesional de ciencia de datos de IBM?

El Certificado profesional de ciencia de datos de IBM en Coursera bien vale la pena. El curso combina un trabajo teórico profundo con técnicas de aprendizaje práctico para ayudar a los estudiantes a desarrollar la eficiencia en las áreas más críticas de los roles de ciencia de datos de la actualidad. Además, este curso está destinado a proporcionar a los participantes una base sólida para un mayor aprendizaje de la ciencia de datos. Aproximadamente el 46 % de los que completaron este curso especializado comenzaron una nueva carrera en ciencia de datos y el 19 % recibió una promoción o un aumento salarial.

Actualmente, existe una gran demanda de profesionales calificados en ciencia de datos que puedan analizar datos y comunicar resultados de manera efectiva para informar decisiones basadas en datos en diversas industrias y empleadores. A pesar de esta demanda, un grupo relativamente pequeño de personas puede satisfacer plenamente los requisitos de estas empresas. Esto se debe a que la ciencia de datos es un campo muy amplio, y las necesidades específicas de un empleador pueden requerir que estos profesionales dominen más de unas pocas herramientas de ciencia de datos.

Las certificaciones, como el Certificado profesional de ciencia de datos de IBM, brindan a los empleadores la confianza que necesitan en la competencia de los solicitantes de empleo que están considerando contratar. El programa IBM Data Science está diseñado para ayudar a aquellos que desean aprender y desarrollar habilidades, herramientas y una cartera de proyectos relevantes para la carrera para obtener una ventaja competitiva durante la búsqueda de empleo de nivel de entrada. Los estudiantes que completan el curso están mejor preparados para esta profesión, habiendo demostrado su capacidad para resolver problemas del mundo real y aplicar de manera efectiva diversas metodologías de ciencia de datos.

A pesar de que el programa es liviano en estadísticas, enfatiza Python en todo momento. Este es el aspecto principal más conocido del campo, y se espera que los empleados potenciales sean eficientes en esta área. Los estudiantes aprenden ciencia de datos a través de la teoría relativa y la práctica práctica en IBM Cloud usando ciencia de datos real y conjuntos de datos del mundo real, gracias a un curso extenso que se enfoca en las últimas herramientas listas para el trabajo y el conjunto de habilidades. Todos los cursos de IBM Data Science, con la excepción del primero, ponen un fuerte énfasis en los proyectos de aprendizaje aplicado.

El curso también incluye una serie de laboratorios prácticos que permiten a los participantes desarrollar habilidades prácticas y aplicarlas a problemas de ciencia de datos del mundo real. El programa ayuda en gran medida a sus participantes en su transición a un rol comercial dentro del dominio de la ciencia de datos debido a este elemento de aprendizaje experiencial. El curso también es completamente en línea. Esto permite a los estudiantes establecer y mantener plazos flexibles en función de lo que mejor les funcione, lo que les permite asistir a clases a su propio ritmo sin dejar de participar en las sesiones del programa.

Los participantes en el programa también pueden unirse a IBM's Talent Network después de completar el curso. Esta red puede ser muy beneficiosa para cualquier aspirante a una carrera en ciencia de datos porque proporciona muchas de las herramientas necesarias para conseguir un trabajo de ensueño con IBM y recomendaciones y acceso directo a muchas oportunidades de IBM. Actualmente, varios sitios ofrecen el curso, cada uno con ligeras diferencias en el tiempo de finalización esperado y las funciones disponibles. Aunque las diferencias son menores, debe verificarlas porque, según su situación específica, una plataforma puede ser mejor y más rentable que la otra.

Coursera ofrece el curso durante aproximadamente diez meses con 5 horas por semana, mientras que edX ofrece el curso durante aproximadamente un año y un mes con 3 a 5 horas por semana. Además, Coursera cobra una tarifa basada en suscripción para el programa, mientras que edX cobra una tarifa única por esta certificación. Esto le brinda más opciones para programar sus estudios, brindándole aún más flexibilidad y adaptabilidad. Además, Coursera ha mejorado ligeramente el programa, haciéndolo aún más accesible para el público en general.

Hay subtítulos disponibles en inglés, ruso, coreano, persa, vietnamita, alemán, español, árabe, turco, francés y portugués (brasileño). Además, Coursera ofrece una prueba gratuita de siete días, mientras que edX ofrece una prueba gratuita de un curso, que es ideal para tener una idea del programa antes de comprometerse con el programa completo y su costo. Si bien cualquier conocimiento previo de la industria o el dominio de la ciencia de datos será beneficioso, no se requiere experiencia previa para inscribirse en este curso y completarlo con éxito. El requisito más importante es el deseo de aprender y crecer en el campo, lo que lo hace simple y directo para cualquier persona interesada en seguir una carrera en ciencia de datos.

El curso está diseñado para ayudar a los estudiantes a avanzar en sus carreras. Los estudiantes habrán creado una cartera de proyectos de ciencia de datos impresionante y completa al final del curso y completarán todos los cursos relacionados, lo que les dará confianza en los requisitos funcionales del puesto al ingresar al mercado laboral. Los estudiantes reciben una insignia digital de IBM y un Certificado profesional al finalizar el curso, que reconoce y certifica su dominio de la ciencia de datos.

¿Cuánto tiempo lleva obtener un certificado?

Trabajar tardes y fines de semana durante 17 días me tomó 106 horas. De acuerdo con los materiales del curso, toma un promedio de 195 horas y hasta 10 meses para completar el programa (6 semanas solo para el curso final). ¿Es esa la cantidad de tiempo que te llevará? Eso es discutible. Depende de cuánto ya sepa, cuántos compromisos tenga y la dificultad de su proyecto final. Probablemente pasé tres meses en el mío.

Según los otros proyectos finales que he visto, la mayoría de las personas pasan dos o tres semanas en sus proyectos finales. Además, muchos de los alumnos matriculados en el curso disponen de mucho más tiempo libre que los que trabajan. Entonces, si tiene algo de experiencia con Python, mucho tiempo libre y una tendencia a resolver problemas rápidamente, debería poder completar el certificado en menos de tres meses.

¿Vale la pena su tiempo y dinero para obtener un certificado?

¡Absolutamente! A lo largo del programa, cubre una gran cantidad de material y practica sus habilidades de ciencia de datos. El curso Capstone le permite poner en práctica lo que ha aprendido. La culminación también requiere que crees una cartera de GitHub, que había estado postergando pero me alegro de haberlo hecho (mi GitHub). También debe escribir un blog o crear una presentación que resuma sus hallazgos como parte de la piedra angular.

¿Qué tipos de insignias de redes sociales se entregan?

A través de Acclaim, IBM ofrece insignias atractivas para cada curso individual (por Credly). Ambos son verificables digitalmente y están abiertos al público. Para ver un ejemplo de cómo funcionan, vaya a mi enlace Acclaim. El certificado final emitido por Coursera significa la finalización de todo el programa. Si bien no es tan atractivo como las insignias de cursos individuales de IBM, este certificado es el que debe compartir en las redes sociales.

¿Existen mejores certificaciones?

Por supuesto. Los certificados de estadística y ciencia de datos están disponibles en EdX de Harvard y MIT y Coursera de Johns Hopkins. En la Universidad de Duke, la Universidad de Michigan, la Universidad de Washington y otras grandes instituciones, existen varias certificaciones excelentes centradas en Python/R/Statistics. El punto, en mi opinión, no es si un certificado es mejor o peor. En cambio, el objetivo es abordar el material desde varios ángulos, cada uno de los cuales refuerza al anterior.

Por ejemplo, a pesar de haber completado recientemente un título de posgrado en este campo, pude obtener muchas ideas, herramientas y técnicas nuevas de esta certificación, particularmente de la piedra angular. El aprendizaje nunca termina; simplemente obtiene una mejor comprensión de más enfoques y puede ejecutarlos más rápidamente con el tiempo. Como resultado, recomiendo pensar en esta certificación como un gran punto de partida en un largo viaje para aquellos que ya tienen una base sólida en matemáticas, estadísticas, análisis de datos o desarrollo de software.

Si no tiene experiencia previa en el campo, existen certificaciones más simples con menos cursos desde los que podría comenzar. Algunos cursos avanzados y certificaciones deben seguirse después de este.

Conclusión

La inversión en el Certificado profesional de ciencia de datos de IBM en Coursera bien vale la pena, ya que brinda numerosos beneficios a lo largo del proceso de aprendizaje, particularmente con Coursera. También es fácil comprometerse, asequible y completamente flexible. Como con cualquier cosa, el valor que obtenga de este curso estará determinado en última instancia por lo que haga y lo que obtenga del programa. Finalmente, el programa de Certificado profesional de ciencia de datos de IBM es un programa excelente para principiantes interesados ​​en seguir una carrera en ciencia de datos.

Si elige seguir este programa, no solo estará preparado para los requisitos funcionales a corto plazo de un puesto de ciencia de datos de nivel de entrada, sino que también podrá construir una base sólida en el dominio y continuar su educación con más cursos avanzados

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