Cursos de ciencia de datos

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Foundations of Prompt Engineering

Sumérgete en el mundo de la ingeniería de prompts con este curso integral diseñado para enseñarte desde los principios fundamentales hasta las técnicas de vanguardia. Adquiere el conocimiento para diseñar prompts efectivos, y comprende cómo aplicar las mejores prácticas, prevenir el mal uso y mitigar el sesgo en los modelos fundamentales (MF). Ya s.

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Python do básico ao avançado + inteligência artificial

Curso Completo: Python do Básico ao Avançado + Inteligência ArtificialAprende a desarrollar software eficaz utilizando Python, dominar tecnologías de inteligencia artificial para clasificación de imágenes, hacer predicciones precisas y mucho más en este curso integral. Ofrecido por Udemy, este programa es ideal para aquellos que buscan sumergirse e.

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12 hours 10 minutes

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Data Science: Deep Learning Project for Self Driving Cars

Embárcate en un emocionante viaje hacia el futuro de los vehículos autónomos con nuestro curso integral ofrecido en Udemy - "Data Science: Proyecto de Aprendizaje Profundo para Coches Autónomos". Sumérgete en el mundo práctico del aprendizaje profundo, enfocándote específicamente en las redes neuronales convolucionales, y domina el arte de clasific.

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Unlocking the Power of ChatGPT in Data Science : A-Z Guide

Descubre la guía definitiva de la A a la Z sobre cómo aprovechar ChatGPT para la Ciencia de Datos - ofrecida por Udemy. Este curso está especialmente diseñado para Científicos de Datos que aspiran a aprovechar al máximo las capacidades de la innovadora herramienta de IA, ChatGPT. Sumérgete en los reinos de la Inteligencia Artificial, ChatGPT, Cienc.

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1 hour 56 minutes

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Python Programming: Learn Python by Build a XTwitter Chatbot

Descubre los fundamentos de la programación en Python a través de ejemplos prácticos y crea tu propio chatbot para Twitter. Este curso completo, ofrecido por Udemy, cubre todo desde conceptos básicos de programación en Python hasta el desarrollo de un chatbot totalmente funcional para Twitter. Ya sea que estés interesado en aprendizaje automático,.

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Data Science: NLP and Sentimental Analysis in R

Título: Ciencia de Datos: NLP y Análisis de Sentimientos en R Descripción: Sumérgete en el mundo de la Ciencia de Datos con nuestro curso integral sobre Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y Análisis de Sentimientos, utilizando el guion del querido programa "The Big Bang Theory" como estudio de caso. Este curso, ofrecido en Udemy, está meticulo.

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ChatGPT for Data Science and Machine Learning [2024 Updated]

Desbloquea el potencial completo de ChatGPT para crear proyectos innovadores de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático con nuestro curso actualizado para 2024. Ofrecido a través de Udemy, esta guía comprensiva está diseñada para individuos que buscan aprovechar las capacidades de ChatGPT en los ámbitos del análisis de datos y el modelado predict.

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Introduction to Natural Language Processing

Únete a nuestro atractivo curso en línea, "Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural," en Udemy, diseñado para aquellos que están ansiosos por adentrarse en el mundo del PLN. Este curso cubre los conceptos fundamentales del Procesamiento del Lenguaje Natural, comenzando con las Expresiones Regulares y avanzando hacia técnicas esenciales de.

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University of Queensland

Teaching Impacts of Technology: Workplace of the Future

Descubre el curso "Impactos de la enseñanza de la tecnología: El lugar de trabajo del futuro", ofrecido por la Universidad de Queensland en Coursera, diseñado para preparar a los educadores para enseñar a la próxima generación sobre la transformación digital que está moldeando nuestro mundo. Este curso especializado se centra en la intersección de.

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University of Colorado Boulder

Ethical Issues in Data Science

Explora la intersección de la ética y la tecnología con el curso de la Universidad de Colorado Boulder sobre "Cuestiones Éticas en la Ciencia de Datos", ofrecido a través de Coursera. Este curso provoca reflexión y se adentra en el profundo impacto que tienen la ciencia de datos y las aplicaciones de computación en la sociedad, abarcando desde reco.

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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!