Cursos de ciencia de datos

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Pomodoro ile 1 Haftada Python Ögrenin + 100 Soru-Çözüm

Aprende Python en 1 Semana con Pomodoro + 100 Preguntas y Soluciones Puedes aprender todos los detalles de Python en poco tiempo. Además, refuerza tu conocimiento con tareas, cuestionarios y ejercicios de codificación. Este curso ofrece la oportunidad de probar y mejorar tus conocimientos de Python con 100 preguntas y soluciones. Proveedor: Udem.

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University of Virginia

Product Analytics and AI

Analítica de Productos e IA - Universidad de Virginia | Coursera Pocas capacidades enfocan lo ágil como un programa de analítica fuerte. Tal programa determina dónde debe enfocarse un equipo de una iteración ágil (sprint) a la siguiente. Los análisis exitosos rara vez son difíciles de entender y a menudo son sorprendentes por su claridad. En es.

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DataOps Methodology

Metodología DataOps DataOps, según la define Gartner, es una práctica colaborativa de gestión de datos enfocada en mejorar la comunicación, integración y automatización de los flujos de datos entre los gestores y consumidores de datos dentro de una organización. Al igual que DevOps, DataOps no es un dogma rígido, sino una práctica basada en prin.

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Advanced Data Science with IBM

Ciencia de Datos Avanzada con IBM Como completador de la especialización certificada por Coursera, demostrarás una comprensión profunda del procesamiento de datos masivo y en paralelo, la exploración y visualización de datos, junto con el aprendizaje automático y profundo avanzado. Comprenderás los fundamentos matemáticos detrás de todos los algo.

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Time Series Analysis Real World Projects in Python

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Full stack web development and AI with Python (Django)

Desarrollo Web Full Stack y IA con Python (Django) | Udemy

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Deep Learning with TensorFlow 2.0

Deep Learning con TensorFlow 2.0 Embárcate en un viaje transformador hacia el ámbito del deep learning aprovechando TensorFlow 2.0. Este curso está diseñado para equiparte con las habilidades necesarias para construir algoritmos de deep learning de vanguardia, profundizar en las complejidades de las redes neuronales y aplic.

Data Engineering und Data Science – Klarheit in den Schlagwort-Dschungel

Ingeniería de Datos y Ciencia de Datos – Claridad en la Selva de Términos Los términos Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos y Big Data han dominado no solo los titulares de TI durante algunos años. En nuestro curso queremos llenar estos términos con contenido fundamental y seguir los pasos de trabajo típicos de un Científ.

Data Science - Master Analytics and become Data Scientist

Título: Ciencia de Datos - Domina la Analítica y Conviértete en un Científico de Datos Descripción: Aprende Python, RLang, Redes Neuronales, RNA, Aprendizaje Profundo - Herramientas, software como KNIME, Spark, SciPy, Tableau y otros. Universidad: Proveedor: Categorías: Cursos de Python, Cursos de Aprendizaje Profundo, Cursos de Redes N.

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Tableau A-Z: Hands-On Tableau Training for Data Science

Tableau A-Z: Capacitación Práctica de Tableau para Ciencia de Datos Domina Tableau para ciencia de datos con una capacitación completa y práctica. Este curso ofrece orientación paso a paso a través de ejercicios reales de análisis de datos y cuestionarios para asegurarte de que aprendas haciendo. Las categorías incl.

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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!