Cursos de ciencia de datos

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AWS SimuLearn: Set Up an ML Environment

AWS SimuLearn es una experiencia de aprendizaje en línea que combina simulaciones con tecnología de IA generativa y práctica práctica para ayudar a las personas a aprender cómo traducir problemas comerciales en soluciones técnicas a través de la simulación de un diálogo entre un cliente y un profesional de la tecnología. AWS SimuLearn: Configuració.

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Develop with Python for AI and Machine Learning

Desarrolla con Python para IA y Aprendizaje Automático

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Exam Prep Official Pretest: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01 - English)

Preparación Oficial para el Examen: Ingeniero de Aprendizaje Automático Certificado por AWS - Asociado (MLA-C01 - Español) La Preparación Oficial para el Examen: Ingeniero de Aprendizaje Automático Certificado por AWS - Asociado (MLA-C01 - Español) incluye 65 preguntas y tiene un límite de tiempo de 130 minutos. Esta prueba se alinea con la versió.

AWS Skill Builder

Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01 - English)

Conjunto Oficial de Preguntas de Práctica para la Preparación del Examen: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01 - Español) El Conjunto Oficial de Preguntas de Práctica para la Preparación del Examen: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01 - Español) incluye 20 preguntas. Este conjunto de preguntas se a.

LinkedIn Learning

Ya Xu: How to Turn AI from a Buzz Word to a Business Tool

Ya Xu: Cómo Convertir la IA de una Palabra de Moda a una Herramienta Empresarial | LinkedIn Learning Ya Xu: Cómo Convertir la IA de una Palabra de Moda a una Herramienta Empresarial Explora las oportunidades y desafíos presentados por la IA con Ya Xu, jefa de datos y IA en LinkedIn. Este curso de LinkedIn Learning profun.

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.

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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.

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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.

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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.

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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!