Cursos de ciencia de datos

413 Cursos

Learning Data Science: Using Agile Methodology

Desbloquee valiosos conocimientos en ciencia de datos cada dos semanas dominando la metodología Ágil. En este curso, aprenderá a navegar eficientemente el ciclo de vida de la ciencia de datos (DSLC), empleando herramientas fundamentales como tableros de preguntas para desglosar sistemáticamente sus tareas. Ofrecido por LinkedIn Learning, este.
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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 繁體中文

AI Responsable para Desarrolladores: Interpretabilidad y Transparencia - Español | Coursera Este curso está diseñado para explicar los conceptos de interpretabilidad y transparencia de la IA, y explorar la importancia de la transparencia de la IA para desarrolladores e ingenieros. También se presentarán métodos prácticos y herramientas que ayuda.
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Introduction to Machine Learning: Art of the Possible (Indonesian)

Introducción al Aprendizaje Automático: El Arte de lo Posible (Indonesio) Este curso digital está diseñado para ayudar a los tomadores de decisiones empresariales a entender los elementos esenciales del aprendizaje automático (ML). Nivel del curso: Básico Duración: 30 minutos Nota: Este curso cuenta con transcripción/subtítulos locales. La n.
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AWS Foundations: Machine Learning Basics (Japanese) 日本語実写版

Fundamentos de AWS: Conceptos Básicos de Aprendizaje Automático (Japonés) 日本語実写版 Comprende los conceptos básicos de la infraestructura en la nube de AWS a través de este curso integral en japonés.
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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.

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!