Udacity big data

Udacity big data

Udacity big data 2021

visualización de datos

Difundir el amorLos científicos de datos son necesarios a medida que las empresas de todos los sectores se digitalizan. Tienen la clave para ayudar a las organizaciones a gestionar sus datos y mantenerlos organizados, utilizándolos como una forma de tomar mejores decisiones para aumentar la eficiencia. Si estás interesado en una carrera como científico de datos, es probable que estés buscando maneras de aprender las habilidades que necesitas para entrar.
La Escuela de Ciencia de Datos de Udacity está repleta de cursos, todos ellos destinados a proporcionar a los alumnos los conocimientos que necesitan. En esta reseña, echaremos un vistazo a la escuela, presentando las trayectorias profesionales y los cursos ofrecidos. También echaremos un vistazo al mercado de trabajo y al salario, ayudándote a decidir si es la opción correcta para ti. Si comienzas tu viaje de aprendizaje hoy, podrás conseguir la carrera de tus sueños mañana, y Udacity podría ayudarte.
Las características de la trayectoria profesional tienen como objetivo equipar a los alumnos con los conocimientos que necesitan para iniciar una carrera trabajando con la ciencia de los datos. En la School of Data Science, puedes elegir entre cuatro trayectorias profesionales, que incluyen

aprendizaje profundo

En primer lugar, describiré los cursos y proyectos del Nanodegree de Ciencia de Datos de Udacity. A continuación, hablaré de factores como los vídeos de las clases, las revisiones de los proyectos y los cursos extracurriculares del Nanodegree. Y por último, daré mi opinión sincera sobre el Nanodegree de Ciencia de Datos de Udacity.
El proyecto asociado a este curso se llama «Write a Data Science Blog Post». Consiste en escribir un script en Python utilizando un conjunto de datos de tu elección y escribir una entrada de blog sobre él en una plataforma como Medium.com u otro sitio web de tu elección.
Los conocimientos de Python necesarios para este proyecto están más cerca del nivel de principiante que del nivel intermedio. Y Udacity proporciona una lista de conjuntos de datos para elegir y también puedes tener la opción de utilizar un conjunto de datos de Internet de tu elección.
En este tercer curso, aprenderás a trabajar con datos durante todo el proceso de ciencia de datos. Implica la ejecución de pipelines, la transformación de datos, la construcción de modelos y el despliegue de soluciones en la nube.
El proyecto asociado a este curso se llama «Build Disaster Response Pipelines with Figure Eight». Figure Eight es una empresa de aprendizaje automático y en este proyecto, construirás una tubería de datos con el uso de argumentos de línea de comandos y crearás una base de datos utilizando el paquete SQLlite en Python. Luego, crearás un repositorio de Github para tu proyecto, que será revisado por alguien de Udacity.

inteligencia artificial

Este curso es para aquellos que se inician en la ciencia de los datos. No se necesita experiencia previa en programación, aunque la capacidad de instalar aplicaciones y utilizar una máquina virtual es necesaria para completar las tareas prácticas.
(A) Procesador de cuatro núcleos (se recomienda que sea compatible con VT-x o AMD-V), de 64 bits; (B) 8 GB de RAM; (C) 20 GB de disco libre. Cómo encontrar la información de su hardware: (Windows): Abra Sistema haciendo clic en el botón Inicio, haciendo clic con el botón derecho del ratón en Equipo y luego en Propiedades; (Mac): Abra Visión general haciendo clic en el menú Apple y en «Acerca de este Mac». La mayoría de los ordenadores con 8 GB de RAM adquiridos en los últimos 3 años cumplirán los requisitos mínimos.Necesitará una conexión a Internet de alta velocidad porque descargará archivos de hasta 4 Gb de tamaño.
Este curso es para aquellos que son nuevos en la ciencia de los datos. Se recomienda haber completado Intro to Big Data. No se necesita experiencia previa en programación, aunque la capacidad de instalar aplicaciones y utilizar una máquina virtual es necesaria para completar las tareas prácticas. Consulte los requisitos técnicos de la especialización para conocer las especificaciones completas de hardware y software.

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