Cursos de ciencia de datos

344 Cursos

PyTorch for Deep Learning

PyTorch para Aprendizaje Profundo Aprende PyTorch y conviértete en un Ingeniero de Aprendizaje Profundo competente. Este curso de PyTorch es una guía paso a paso diseñada para ayudarte a desarrollar tus propios modelos de aprendizaje profundo. El plan de estudios incluye temas esenciales como Visión por Computadora, Redes Neuronales y mucho más.

Coursera

Ciencia de Datos Aplicada al Marketing

Ciencia de Datos Aplicada al Marketing - Coursera Históricamente, las matemáticas nacieron por la necesidad de entender nuestro entorno y tomar decisiones. La ciencia de datos se enfoca en el procesamiento de datos: analizar, explorar e interpretar conjuntos de datos, proporcionando una visión completa del presente. La ciencia de datos no es.

Coursera

Generative AI for Data Science with Copilot

AI Generativa para Ciencia de Datos con Copilot Este curso ofrece una introducción integral a la IA Generativa en la ciencia de datos. Explorarás los conceptos fundamentales de la IA generativa, incluyendo GANs, VAEs y Transformers, y descubrirás cómo Microsoft Copilot aprovecha estos modelos para agilizar los flujos de trabajo de ciencia de dat.

Coursera

Microsoft Copilot for Data Science

Microsoft Copilot para Ciencia de Datos Según un estudio de Gartner de 2023, el 67% de las organizaciones maduras están creando nuevos roles para GenAI, y el 87% de estas organizaciones tienen un equipo dedicado a la IA. Copilot para Ciencia de Datos está diseñado para ayudar a los científicos de datos existentes y aspirantes a prepararse para est.

AWS Skill Builder

Developing Machine Learning Solutions (Vietnamese)

Desarrollando Soluciones de Aprendizaje Automático (Vietnamita) 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. Además, explorará diversas fuentes para los modelos de aprendizaje automático y aprenderá técnicas para evaluar el rendimiento del.

AWS Skill Builder

Conjunto de preguntas de prueba oficial de preparación para el examen: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Português) | Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Portuguese)

Conjunto de preguntas de prueba oficial de preparación para el examen: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Español) | Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Spanish) El Conjunto de preguntas de prueba oficial de preparación para el examen: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Español) incluye.

edX

Inteligencia Artificial en la Logística

Artificial Intelligence in Logistics This comprehensive course is designed for logistics professionals and enthusiasts who want to delve into the use and application of artificial intelligence (AI) in their daily operations. Spanning across four detailed modules, participants will explore how AI is revolutionizing various aspec.

Udacity

Applying Data Science to Product Management

Aplicando Ciencia de Datos a la Gestión de Productos Todos los productos desarrollados para el mercado actual son productos de datos: funcionan con ideas derivadas de datos para proporcionar la experiencia adecuada, al usuario adecuado, en el momento adecuado. Empresas como Amazon, Netflix, Google y otras son capaces de proporcionar experiencias.

AWS Skill Builder

Developing Machine Learning Solutions (Indonesian)

Desarrollando Soluciones de Machine Learning (Indonesio) En este curso de machine learning, aprenderás sobre el ciclo de vida del machine learning y cómo usar los servicios de AWS en cada etapa. Además, descubrirás diversas fuentes para modelos de machine learning y aprenderás técnicas para evaluar su desempeño. También entenderás la importanci.

LinkedIn Learning

Artificial Intelligence Foundations: Thinking Machines

Explora los principios fundamentales de la Inteligencia Artificial (IA) en "Fundamentos de la Inteligencia Artificial: Máquinas Pensantes", un curso perspicaz ofrecido por LinkedIn Learning. Este curso integral profundiza en los conceptos críticos subyacentes a la IA, tales como distinciones entre IA fuerte y débil, diversos enfoques incluyendo el.

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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!