Cursos de ciencia de datos

344 Cursos

AWS Foundations: Machine Learning Basics (Japanese)

Fundamentos de AWS: Conceptos Básicos de Machine Learning (Japonés) Explora los conceptos básicos de la infraestructura de nube de AWS con un enfoque en el aprendizaje automático, impartido en japonés. Este curso integral ofrecido por AWS Skill Builder cubre temas esenciales en varias disciplinas del aprendizaje automático, incluyendo aprendiza.
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AWS Foundations: How Amazon SageMaker Can Help (Japanese)

Fundamentos de AWS: Cómo puede ayudar Amazon SageMaker (Japonés) Aprenda cómo Amazon SageMaker aborda los desafíos clave en la implementación de tuberías de aprendizaje automático. Este curso explica cómo los cuadernos e instancias de SageMaker apoyan el fortalecimiento del flujo de trabajo de aprendizaje automático y revisa las funcionalidades pr.
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Machine Learning Terminology and Process (Japanese)

Términos y Proceso de Aprendizaje Automático (Japonés) Este curso presenta los conceptos básicos del aprendizaje automático y el proceso mecánico para procesar datos. Examina en detalle cada paso del proceso de aprendizaje automático y explica los términos y técnicas comunes que surgen en las fases del proyecto de aprendizaje automático. Los co.
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Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers (Japanese)

Aspectos Esenciales del Aprendizaje Automático para Tomadores de Decisiones Empresariales y Técnicos (Japonés) Este currículo, compuesto de tres cursos, te enseñará sobre las mejores prácticas y recomendaciones para el aprendizaje automático (ML). Este curso abordará cómo crear una hoja de ruta para la integración de ML en los procesos empresarial.
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Developing Machine Learning Solutions (Korean)

Desarrollando Soluciones de Aprendizaje Automático (Coreano) En este curso de aprendizaje automático, aprenderá sobre el ciclo de vida del aprendizaje automático y cómo utilizar los servicios de AWS en cada etapa. También explorará varias fuentes para modelos de aprendizaje automático y técnicas para evaluar el desempeño de esos modelos. Compren.
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Getting Started with Data Science

Introducción a la Ciencia de Datos En 2012, Harvard Business Review nombró a la ciencia de datos como "el trabajo más atractivo del siglo XXI". ¿Por qué hay tanta demanda de científicos de datos en estos días? La respuesta es que, durante la última década, ha habido una explosión de los datos generados y retenidos por las empresas, y necesitan apr.

Future Proofing Your Data Science Career

Preparando tu Carrera en Ciencia de Datos para el Futuro Adelántate en tu campo comprendiendo las tendencias futuras en ciencia de datos con nuestro curso integral, Preparando tu Carrera en Ciencia de Datos para el Futuro. Este curso, ofrecido por LinkedIn Learning, ofrece valiosas perspectivas sobre el panorama evolutivo de la ciencia de datos.
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Introduction to Machine Learning: Art of the Possible

Introducción al Aprendizaje Automático: El Arte de lo Posible El curso Introducción al Aprendizaje Automático: El Arte de lo Posible proporciona mejores prácticas y recomendaciones para la competencia en aprendizaje automático (ML) y una hoja de ruta para integrar el ML en los procesos de su empresa. Este curso se enfoca en líderes emp.
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Data Science Career Path

Trayectoria Profesional en Ciencia de Datos Eleva tu carrera dominando el arte de la Ciencia de Datos con los cursos especializados de Udemy. Sumérgete en los desafíos del Big Data y desbloquea el potencial de la toma de decisiones basada en datos. Nuestro plan de estudios integral abarca: Cursos de Inteligencia Artificial C.
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AI Fundamentals for Data Professionals

Fundamentos de IA para Profesionales de Datos | LinkedIn Learning Descubre las habilidades, herramientas y conceptos fundamentales de la IA en este curso diseñado para profesionales de datos. Adquiere experiencia en las áreas clave de la Inteligencia Artificial, incluyendo Aprendizaje Automático, Aprendizaje por Refuerzo, Aprendizaj.
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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:

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?

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:

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!