Cursos de ciencia de datos

414 Cursos

AWS Skill Builder

Conjunto de preguntas de prueba oficial de preparación para el examen: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Português) | Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Portuguese)

Conjunto de preguntas de prueba oficial de preparación para el examen: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Español) | Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Spanish) El Conjunto de preguntas de prueba oficial de preparación para el examen: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Español) incluye.

edX

Inteligencia Artificial en la Logística

Artificial Intelligence in Logistics This comprehensive course is designed for logistics professionals and enthusiasts who want to delve into the use and application of artificial intelligence (AI) in their daily operations. Spanning across four detailed modules, participants will explore how AI is revolutionizing various aspec.

Udacity

Applying Data Science to Product Management

Aplicando Ciencia de Datos a la Gestión de Productos Todos los productos desarrollados para el mercado actual son productos de datos: funcionan con ideas derivadas de datos para proporcionar la experiencia adecuada, al usuario adecuado, en el momento adecuado. Empresas como Amazon, Netflix, Google y otras son capaces de proporcionar experiencias.

AWS Skill Builder

Developing Machine Learning Solutions (Indonesian)

Desarrollando Soluciones de Machine Learning (Indonesio) En este curso de machine learning, aprenderás sobre el ciclo de vida del machine learning y cómo usar los servicios de AWS en cada etapa. Además, descubrirás diversas fuentes para modelos de machine learning y aprenderás técnicas para evaluar su desempeño. También entenderás la importanci.

Pluralsight

Sustainability Explained

Sostenibilidad Explicada Abordar la necesidad de prácticas tecnológicas sostenibles es esencial. En este curso, "Sostenibilidad Explicada," aprenderás a integrar la sostenibilidad impulsada por la tecnología en tus operaciones. Primero, explorarás conceptos clave como las huellas de carbono y la descarbonización. Luego, descubrirás.

Trailhead

Learn Data for AI

Aprende Datos para IA Descubre cómo aprovechar el poder de la IA a través de la toma de decisiones efectiva basada en datos. Este curso proporcionado por Trailhead te guiará a través de prácticas esenciales para aprovechar los datos en aplicaciones de inteligencia artificial. Perfecto para aquellos que buscan mejorar sus habili.

Trailhead

Gain The AI Skills You Need To Succeed

Título: Adquiere Las Habilidades en IA Que Necesitas Para Triunfar Descripción: Desarrolla tus habilidades fundamentales en IA con Salesforce. Universidad: Proveedor: Trailhead Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Visión por Computador, Cursos de Ciencia de Datos, Cursos de Salesforce, Cursos de.

Pluralsight

AWS Maching Learning and Artificial Intelligence Fundamentals

Fundamentos de Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial de AWS La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) son dos de las tecnologías más transformadoras que impulsan la innovación hoy en día. Este curso le enseñará lo esencial de la IA y el ML. Probablemente ya sepa que la inteligencia artificial (IA) y el aprendi.

Northeastern University

Practical AI for Professionals

IA Práctica para Profesionales Explora ideas clave en Inteligencia Artificial (IA) mientras profundizas en los desarrollos más recientes en el campo. Este curso examina herramientas y marcos de IA para permitir una colaboración eficiente y efectiva entre partes interesadas técnicas y no técnicas. Analiza temas como la percepción, representación.

LinkedIn Learning

Artificial Intelligence Foundations: Thinking Machines

Explora los principios fundamentales de la Inteligencia Artificial (IA) en "Fundamentos de la Inteligencia Artificial: Máquinas Pensantes", un curso perspicaz ofrecido por LinkedIn Learning. Este curso integral profundiza en los conceptos críticos subyacentes a la IA, tales como distinciones entre IA fuerte y débil, diversos enfoques incluyendo el.

LinkedIn Learning

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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!