Cursos de ciencia de datos

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Vision artificielle et exploitation intelligente des ressources naturelles

Visión artificial y explotación inteligente de los recursos naturales Bienvenido al curso VIARENA, «Visión artificial y explotación inteligente de los recursos naturales». La visión artificial es el arte y la ciencia de hacer que las computadoras sean capaces de interpretar imágenes de forma inteligente. Existen multitud de aplicaciones de la visi.

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AI Infrastructure and Operations Fundamentals

Fundamentos de Infraestructura y Operaciones de IA La Inteligencia Artificial, o IA, está transformando la sociedad de muchas maneras. Desde el reconocimiento de voz hasta los coches autónomos, pasando por las enormes posibilidades que ofrece la IA generativa. La tecnología de IA proporciona a las empresas la potencia de.

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Introduction to AI and Machine Learning on GC - 한국어

Introducción a IA y Aprendizaje Automático en GC - Español Este curso presenta la suite de productos de IA y aprendizaje automático (ML) de Google Cloud para construir tanto proyectos predictivos como generativos de IA. Incluye desde los fundamentos de IA, desarrollo, hasta soluciones que abarcan todo el ciclo de vida desde los datos hasta la IA.

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Introduction to AI and Machine Learning on GC - Português

En este curso, presentamos los recursos de IA y machine learning (ML) en Google Cloud que crean proyectos de IA generativa y predictiva. Conoceremos las tecnologías, los productos y las herramientas disponibles en todo el ciclo de vida de datos a IA, lo que incluye los fundamentos de esta tecnología, su desarrollo y sus soluciones. El objeti.

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Generative AI for Data Science

IA Generativa para Ciencia de Datos Descubra cómo la IA generativa puede mejorar la precisión de los datos y la eficiencia operativa en la ciencia de datos. Este curso corto está diseñado para que los científicos de datos y los entusiastas de la IA desbloqueen el potencial de la IA generativa en proyectos impulsados por datos. En solo 3 horas, ap.

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Foundations of Prompt Engineering (Indonesian)

Fundamentos de la Ingeniería de Prompts (Indonesio) En este curso, aprenderás los principios, técnicas y mejores prácticas para diseñar prompts efectivos. El curso introduce los fundamentos de la ingeniería de prompts y avanza hacia técnicas avanzadas de prompts. También aprenderás cómo prevenir el mal uso de los prompts y cómo reducir el sesgo al.

LinkedIn Learning

Data Science Foundations: Knowledge Graphs

Fundamentos de Ciencia de Datos: Grafos de Conocimiento Mejora tus habilidades de gestión de información con nuestro curso integral sobre grafos de conocimiento. Disponible en LinkedIn Learning, este curso profundiza en diversas herramientas de grafos de conocimiento, técnicas para conectar bases de datos y métodos para construir una base de co.

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Foundations of Prompt Engineering (Korean)

Fundamentos de Ingeniería de Prompts (Coreano) En este curso, aprenderás los principios, técnicas y mejores prácticas para diseñar prompts efectivos. Se presentan los fundamentos de la ingeniería de prompts y se exploran técnicas avanzadas de prompts. Aprenderás a evitar errores comunes en el uso de los prompts y a mitigar sesgos al interactuar co.

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Foundations of Prompt Engineering (Traditional Chinese)

Fundamentos de la Ingeniería de Prompt (Español) En este curso, aprenderás los principios, técnicas y mejores prácticas para diseñar prompts efectivos. Este curso introducirá los conocimientos básicos del diseño de ingeniería de prompts y, a medida que avance el curso, se presentarán técnicas avanzadas de prompts. También aprenderás cómo prevenir.

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Foundations of Prompt Engineering (Simplified Chinese)

Fundamentos de la Ingeniería de Prompts (Chino Simplificado) En este curso, aprenderá los principios, técnicas y mejores prácticas para diseñar prompts efectivos. El curso comienza con los fundamentos de la ingeniería de prompts y avanza gradualmente hacia técnicas de prompts avanzadas. También aprenderá cómo prevenir el mal uso de los prompts y.

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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!