Curso sobre cómo explorar el Internet de las Cosas por IBM

Aprender Gratis | Curso sobre cómo explorar el Internet de las Cosas por IBM

Con este curso gratuito sobre cómo explorar el Internet de las Cosas creado por IBM, podrás aprender a describir, reconocer y e identificar diferentes características dentro de los datos de análisis. También aprenderás a utilizar diferentes técnicas para trabajar con data de gran tamaño como las reducciones de las dimensiones y atribuciones en la selección de métodos.

Si deseas aprender a desarrollar y describir datos y conocer más sobre su análisis y almacenaje, este curso está pensado para ello. También te ayudará a reconocer e identificar patrones, características, desviaciones e inconsistencias.

¿A quién va dirigido este curso sobre cómo explorar el Internet de las Cosas por IBM?

Este curso va dirigido a programadores y desarrolladores que deseen aprender y expandir sus habilidades en el análisis de datos. También podrán realizar este curso analistas de datos que deseen convertirse en profesionales del descubrimiento y entendimiento de los patrones en el IoT o Internet de las Cosas y de las Sensor Data.

Este curso se imparte en inglés, por lo que deberás manejar un nivel intermedio del idioma para poder acceder a todo el contenido y entenderlo en su totalidad (ver cursos de inglés gratis). Aun así, para facilitar tu comprensión contarás con subtítulos en español y otros idiomas.

Por otro lado, necesitarás tener acceso fácil a un ordenador con conexión estable a Internet para acceder a los contenidos, que se imparten de modo online.

¿Qué aprenderás en este curso sobre cómo explorar el Internet de las Cosas por IBM?

Este curso tiene una duración de 4 módulos y, para completarlos, necesitarás dedicarle unas 21 horas en total.

Contarás dentro del curso con diferentes guías interactivas en cada módulo y, dentro de estas, encontrarás vídeos pregrabados, lecciones interactivas y tutorizadas, cuestionarios, proyectos y prácticas.

Los temas a tratar a lo largo del curso son:

  • Introducción al curso y entorno de calificación
    1. Resumen del curso y una cálida bienvenida 
    2. Descripción general de la tecnología utilizada en el curso
  • Herramientas que soportan soluciones Big Data
    1. Soluciones de almacenamiento de datos
    2. Estrategias de procesamiento de datos en paralelo de ApacheSpark
    3. Opciones de lenguaje de programación en ApacheSpark 
    4. Conceptos básicos de programación funcional 
    5. Introducción de Cloudant 
    6. DataFrames y conjuntos de datos distribuidos resistentes – ApacheSparkSQL 
  • Escalamiento matemático para estadísticas en Apache Spark
    1. Medias 
    2. Desviación estándar 
    3. Asimetría 
    4. Curtosis 
    5. Covarianza, matrices de covarianza, correlación 
    6. Espacios vectoriales multidimensionales 
  • Visualización de datos de Big Data
    1. Trazado con ApacheSpark y Matplotlib de Python
    2. Reducción de dimensionalidad 
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Para acceder al curso sobre cómo explorar el Internet de las Cosas por IBM

Accede al curso sobre cómo explorar el Internet de las Cosas por IBM. Tanto la inscripción como la participación están habilitadas de manera completamente gratuita.

Este curso es una especialización que tiene un periodo de validez gratuito de 7 días. Aun así, tienes la posibilidad de cursarlo de forma completamente gratuita con una beca. Te contamos cómo conseguirlo en este enlace.  

Si deseas obtener un reconocimiento oficial de tu trabajo en el curso, puedes conseguirlo siempre que hayas finalizado todos los módulos y hayas aprobado todos los cuestionarios dentro de los mismos. Adicionalmente, deberás abonar una tasa de 44 € a IBM.

Para continuar con tu aprendizaje en este campo, es posible que también te resulten de interés este curso de Internet de las Cosas para empresas o este otro curso de introducción al Internet de las Cosas. Ambos son completamente gratuitos.

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1 respuesta a "Curso sobre cómo explorar el Internet de las Cosas por IBM"


  • Mariangel

    Me interesa mucho esto. Quisiera ponerme en contacto. Gracias