Cursos de ciencia de datos

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Time Series Analysis Real world use-cases in python

Domina el arte de resolver problemas empresariales del mundo real a través de un análisis exhaustivo de series temporales y previsión utilizando Python. Este curso te proporcionará las habilidades para construir modelos de series temporales robustos y aplicarlos a escenarios prácticos.

2022 Complete Data Structures: Data Structures With Python

Emprende un viaje completo a través de las estructuras de datos con el curso 2022 Completo de Estructuras de Datos: Estructuras de Datos con Python. Perfecto tanto para principiantes absolutos como para desarrolladores experimentados, este curso te guiará a través de lo esencial de Python y la implementación de varias estructuras de datos, mej.

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Ciencia de Datos de Extremo a Extremo, Adecuada para Todos los Niveles, con Knime Curso introductorio a la ciencia de datos, inteligencia artificial, big data y análisis de datos, todas habilidades muy demandadas. Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial Cursos de Aprendizaje Automático.

Machine Learning & AI Foundations: Linear Regression

Fundamentos de Aprendizaje Automático e IA: Regresión Lineal Expande tus habilidades en ciencia de datos aprendiendo cómo aprovechar los conceptos de regresión lineal para resolver problemas del mundo real. Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Ciencia de Datos, Cursos de Regresión Lineal

DJ Patil: Ask Me Anything

DJ Patil: Pregúntame Cualquier Cosa Únase al ex científico de datos jefe de EE. UU. DJ Patil mientras aborda preguntas planteadas por miembros de LinkedIn. Los temas van desde la seguridad de datos hasta el futuro de la ciencia de datos. Categorías: Cursos de inteligencia artificial Cursos de aprendizaje automático Cursos de redes neuron.

Azure Machine Learning Development: 1 Basic Concepts

¿Está interesado en desarrollar soluciones con Azure Machine Learning? Este curso ofrece una introducción clara y concisa a machine learning y ciencia de datos. Aprenda los conceptos fundamentales y comience su viaje para dominar Azure Machine Learning hoy mismo. Proveedor del curso: [Nombre de la Universidad] Categorías: Cursos de Inteligen.

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Vision artificielle et exploitation intelligente des ressources naturelles

Visión artificial y explotación inteligente de los recursos naturales Bienvenido al curso VIARENA, «Visión artificial y explotación inteligente de los recursos naturales». La visión artificial es el arte y la ciencia de hacer que las computadoras sean capaces de interpretar imágenes de forma inteligente. Existen multitud de aplicaciones de la visi.

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AI Infrastructure and Operations Fundamentals

Fundamentos de Infraestructura y Operaciones de IA La Inteligencia Artificial, o IA, está transformando la sociedad de muchas maneras. Desde el reconocimiento de voz hasta los coches autónomos, pasando por las enormes posibilidades que ofrece la IA generativa. La tecnología de IA proporciona a las empresas la potencia de.

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Introduction to AI and Machine Learning on GC - 한국어

Introducción a IA y Aprendizaje Automático en GC - Español Este curso presenta la suite de productos de IA y aprendizaje automático (ML) de Google Cloud para construir tanto proyectos predictivos como generativos de IA. Incluye desde los fundamentos de IA, desarrollo, hasta soluciones que abarcan todo el ciclo de vida desde los datos hasta la IA.

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Introduction to AI and Machine Learning on GC - Português

En este curso, presentamos los recursos de IA y machine learning (ML) en Google Cloud que crean proyectos de IA generativa y predictiva. Conoceremos las tecnologías, los productos y las herramientas disponibles en todo el ciclo de vida de datos a IA, lo que incluye los fundamentos de esta tecnología, su desarrollo y sus soluciones. El objeti.

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Cómo entrenarse en Ciencia de Datos y convertirse en uno desde cero?

Un Científico de Datos puede encontrar un trabajo en cualquier industria, desde las ventas minoristas hasta la física nuclear. Es por eso que a este tipo de especialista a veces se le llama maestro de los grandes datos. El Científico de Datos trabaja en la intersección de 3 áreas de conocimiento: programación, estadística y aprendizaje automático.

Rutas de Aprendizaje para el Avance Profesional

El Científico de Datos trabaja con los datos de la compañía, los analiza, busca posibles dependencias, saca conclusiones y, si es necesario, construye visualizaciones. Para resolver tales tareas, el especialista utiliza algoritmos matemáticos, herramientas de desarrollo y programas especiales. Un Científico de Datos comprende cómo construir un pronóstico y ayuda a tomar la decisión correcta.

Este especialista utiliza los métodos de Ciencia de Datos para procesar grandes cantidades de información. Construye y prueba modelos de comportamiento de datos. Es así como encuentra patrones y predice valores futuros. Por ejemplo, sabiendo todo acerca de la demanda de un producto anterior, el Científico de Datos ayuda a la compañía a hacer un pronóstico sobre las ventas en el futuro cercano. Todos los modelos se construyen gracias a los algoritmos de aprendizaje automático.

Usualmente los Científicos de Datos se convierten en uno por las siguientes razones:

Existe un deseo por aprender una profesión prometedora y bien remunerada.

Hay experiencia en una industria relacionada, pero se desea pasar a una dirección nueva y más demandada. Los Científicos de Datos son a menudo programadores, mercadólogos, financieros y analistas de negocios.

En las actividades profesionales o de investigación científica, es necesario aplicar tecnologías innovadoras: grandes datos, redes neuronales, inteligencia artificial.

Para trabajar en Ciencia de Datos, necesitas encontrar los mejores cursos de ciencia de datos y IA para mejorar las habilidades de programación y el conocimiento de matemáticas más allá del currículo escolar.

Beneficios y características del curso

Por qué elegir cursos en línea de inteligencia artificial y ciencia de datos?

Las clases son impartidas por programadores y analistas experimentados que explican material complejo, como la teoría de la probabilidad o el análisis matemático de una manera fácil de entender con ejemplos.

Las grabaciones de todas las lecciones se almacenan en tu cuenta personal. No tendrás lagunas en tu conocimiento, porque puedes ver los webinars repetidamente en cualquier momento. Los videos permanecerán contigo para siempre.

Después de cada tema hay una tarea práctica. Las tareas se vuelven gradualmente más complejas, y al final del curso construirás una red neuronal o un sistema de recomendación. Es decir, tendrás proyectos listos para tu portafolio.

Si no puedes resolver una pregunta por tu cuenta, el tutor te ayudará. Señalará los errores y dará recomendaciones.

Muchas escuelas ayudan a encontrar un trabajo de forma gratuita, e incluso invitan a los estudiantes a hacer prácticas, por lo que tendrás la oportunidad de ganar experiencia en un proyecto real.

Un excelente conocimiento de matemáticas, estadística, lenguajes de programación, inglés, así como creatividad, comunicación y pensamiento crítico: los empleadores están dispuestos a pagar más por especialistas con ese conjunto de habilidades.

Cómo inscribirte en los Cursos de Ciencia de Datos e IA?

Vamos a explicarte en detalle qué pasos necesitas seguir para convertirte en un especialista en Ciencia de Datos:

Estudia matemáticas y álgebra lineal. Si tienes conocimientos dentro del currículo escolar, puedes comenzar con libros que expliquen los conceptos básicos en un lenguaje sencillo: derivada, diferencial, matriz y así sucesivamente.

Cualquier analista usa estadísticas matemáticas y teoría de la probabilidad - estos son los siguientes grandes temas con los que debes familiarizarte.

Trabajar en Ciencia de Datos es imposible sin conocimientos de lenguajes de programación. Para un principiante, Python es adecuado - es relativamente simple, flexible y con muchas características.

El siguiente paso es aprender algoritmos de aprendizaje automático: "con un maestro", "sin un maestro", "con refuerzo". Necesitas aprender a recopilar datos para análisis y visualizarlos.

Después de entender la teoría, pasa a la práctica. Por ejemplo, ¡puedes buscar una posición de asistente o una pasantía en grandes empresas de IT!