Cursos de ciencia de datos

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Using AWS S3 with Python

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Learn Data Visualization with Python, Plotly and Power BI

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LinkedIn Learning

Data Science and Analytics Career Paths and Certifications: First Steps

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Data Science: Deep Learning and Neural Networks in Python

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Probability for Statistics and Data Science

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Data Storytelling and Data Visualization Mastery

Maestría en Narración de Datos y Visualización de Datos | Udemy Desbloquea el Poder de la Visualización y Análisis de Datos para Impulsar Información Basada en Datos con nuestro curso de Maestría en Narración de Datos y Visualización de Datos. Ofrecido por Udemy, este curso se encuentra en categorías como Cursos de Pytho.

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Complete SQL Bootcamp for Data Science, Analytics, Marketing

Bootcamp Completo de SQL para Ciencia de Datos, Análisis, Marketing Únete al Bootcamp Completo de SQL diseñado para ayudarte a dominar SQL para la preparación de entrevistas de trabajo, análisis de datos, big data e inteligencia de negocios. Este curso completo es proporcionado por Udemy y es perfecto pa.

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Qlik Sense for Data Science and BI

Qlik Sense para Ciencia de Datos e Inteligencia Empresarial | Udemy Domina Qlik Sense con nuestro curso integral diseñado para enseñarte paso a paso usando desafíos del mundo real. Este enfoque práctico asegura que aprendas haciendo, lo que lo convierte en perfecto para aquellos que desean avanzar sus habilidades en Ciencia de Datos e Inteligenc.

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Big Picture: Enterprise Data Management

Panorama General: Gestión de Datos Empresariales El dato se ha convertido en ‘el’ activo corporativo del siglo veintiuno. En este curso, aprenderá cómo las organizaciones gestionan datos a través de las muchas disciplinas de la gestión de datos empresariales, como la gobernanza, el modelado, la ingeniería y el análisis. Durante la última década,.

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Practical Linear Regression in R for Data Science in R

Regresión Lineal Práctica en R para Ciencia de Datos | Curso de Udemy Inscríbete en el curso de Udemy para dominar la regresión lineal práctica usando R. Este curso cubre lo esencial del aprendizaje automático, aprendizaje profundo, estadística e inteligencia artificial. Proveedor: Udemy Categorías:.

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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!