Cursos de ciencia de datos

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Python per la Data Science

Python para la Ciencia de Datos Python para la Ciencia de Datos es un curso crucial para cualquier profesional que quiera analizar grandes cantidades de datos a través de las técnicas más recientes de Machine Learning y Deep Learning. El núcleo del curso está representado por el uso de notebooks: un formato didáctico moderno donde texto y teor.

Vanderbilt University

Natural Language Processing and Capstone Assignment

Procesamiento de Lenguaje Natural y Asignación de Proyecto Final | Universidad de Vanderbilt | Coursera Bienvenido al curso de Procesamiento de Lenguaje Natural y Asignación de Proyecto Final. Este curso profundiza en cómo las técnicas técnicas y comerciales pueden aprovecharse para ofrecer conocimientos comerciales, inteligencia competitiva y a.

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Gen AI for Fraud Detection Analytics

Bienvenido al curso 'Desbloqueando el Poder de la IA Generativa en el Análisis de Detección de Fraude', donde emprenderás un viaje transformador para adquirir experiencia práctica en IA generativa para la prevención de fraudes. A lo largo de este curso, te sumergirás en el mundo de la detección de fraudes impulsada por IA, dominando los fundamen.

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Vector Search and Embeddings

Bienvenido al curso "Búsqueda Vectorial y Embeddings", su puerta de entrada para entender y utilizar Vertex AI Vector Search. Este curso está diseñado para ayudarle a construir una aplicación de búsqueda competente impulsada por APIs de modelos de lenguaje grande (LLM) para embeddings. A lo largo de este curso, profundizará en lecciones con.

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Generative AI: Elevate Your Data Science Career

IA Generativa: Eleva Tu Carrera en Ciencia de Datos - Coursera La IA Generativa ahora es parte del corriente principal. Impulsa tu carrera con un curso que presenta habilidades de IA generativa líderes y de alta demanda adaptadas a las necesidades de los científicos de datos. Este curso es adecuado para científicos de datos exi.

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Generative AI for Data Scientists

IA Generativa para Científicos de Datos El conocimiento de la IA generativa es ahora una habilidad esencial en la ciencia de datos. Según Gartner, "Para 2026, el 20% de los equipos principales de ciencia de datos se habrán rebautizado como consultoras de Ciencia Cognitiva o de Ciencia, aumentando la diversidad en las habilidades del personal en u.

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Neural Networks for Data Professionals: A Comprehensive Introduction

Redes Neuronales para Profesionales de Datos: Una Introducción Completa En el mundo en constante evolución de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, dominar las redes neuronales es una habilidad crucial para los profesionales de datos. Inspirados en el cerebro humano, estos sistemas complejos han revolucionado los enfoques de big data,.

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Pluralsight

Neural Networks Demystified for Data Professionals

Redes Neuronales Desmitificadas para Profesionales de Datos Las redes neuronales son la base de numerosas aplicaciones en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Este curso, Redes Neuronales Desmitificadas para Profesionales de Datos, tiene como objetivo aclarar qué son, cómo funcionan y sus posibles utilizaciones en el mundo rea.

Pluralsight

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Learn Microsoft Power BI in Microsoft Fabric - 2 in 1 Course

Aprende Microsoft Power BI en Microsoft Fabric - Curso 2 en 1 Microsoft Fabric es el futuro del Análisis de Datos y la Inteligencia de Negocios, ¡y el mejor momento para comenzar a aprender es ahora! Únete a nuestro curso integral "Aprende Microsoft Power BI en Microsoft Fabric - Curso 2 en 1" en Udemy. Categorías: Cursos de I.

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Professional Diploma in Python Development

Diploma Profesional en Desarrollo Python - Instituto MTF | Udemy Inicia tu carrera en tecnología con el Diploma Profesional en Desarrollo Python ofrecido por el Instituto MTF en Udemy. Este programa integral cubre todo lo que necesitas saber sobre Python para Ciencia de Datos, Desarrollo Web, Aprendizaje Automático y Desarrollo de Software. Ya.

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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!