Cursos de ciencia de datos

413 Cursos

Udemy

2025 Machine Learning & Data Science for Beginners in Python

Bienvenido al curso 2025 Machine Learning & Data Science para Principiantes en Python, presentado por Udemy. Perfecto para aquellos que desean comenzar su viaje en la ciencia de datos, este curso cubre una variedad de proyectos esenciales. Obtendrás experiencia práctica con técnicas como Regresión Lineal, Regresión Logística, Bosques Aleatorios.

Udemy

Python & Machine Learning for Financial Analysis

Udemy > Cursos de Finanzas > Python y Aprendizaje Automático para Análisis Financiero Desbloquea el potencial de la programación en Python y el aprendizaje automático para abordar desafíos del mundo real en el análisis financiero. Este curso comprensivo en Udemy está diseñado para desarrollar tus habilidades en el uso de Python, NumPy y panda.

Udemy

Complete A.I. & Machine Learning, Data Science Bootcamp

Sumérgete en el mundo de la I.A. y el aprendizaje automático a través de este exhaustivo Bootcamp de Ciencia de Datos. Domina los elementos esenciales del análisis de datos y el aprendizaje automático usando Python, TensorFlow y Pandas. Únete a nuestro curso, ofrecido por Udemy, y aprovecha las ideas expertas en el aprendizaje profundo y la v.

Udemy

Cluster Analysis and Unsupervised Machine Learning in Python

Mejora tus habilidades en ciencia de datos con nuestro curso integral sobre Análisis de Clústeres y Aprendizaje Automático No Supervisado en Python. Sumérgete en el mundo del reconocimiento de patrones y minería de datos, dominando técnicas esenciales como el agrupamiento k-medias, agrupamiento jerárquico y estimación de densidad de kernel (K.

Coursera

Microsoft Azure for AI and Machine Learning

Este curso integral te sumerge en los servicios de IA y Aprendizaje Automático de Microsoft Azure, ofreciendo una valiosa experiencia práctica. Desarrolla habilidades para configurar, gestionar y solucionar problemas en flujos de trabajo de IA y AA basados en Azure. El plan de estudios aborda todo el ciclo de vida del AA en Azure, desde la pr.

Udemy

Complete IBM Cognos Analytics 12.0.0 Cloud Training Course

Inscríbete en el Curso Completo de Capacitación en la Nube de IBM Cognos Analytics 12.0.0 y explora las herramientas y características de vanguardia de IBM Cognos Analytics. Este curso está diseñado para principiantes deseosos de mejorar sus habilidades en ciencia de datos, analítica y visualización, proporcionando una base sólida sin necesida.

Udemy

Data Engineer/Data Scientist - Power BI/ Python/ ETL/SSIS

Inscríbete en nuestro curso "Ingeniero de Datos/Científico de Datos - Power BI/ Python/ ETL/SSIS" en Udemy, diseñado para equiparte con habilidades esenciales en la interacción y manipulación de datos. Este curso ofrece un entrenamiento profundo utilizando herramientas poderosas como Power BI, Python, ETL y SSIS, crucial para cualquiera que a.

Udemy

Comprehensive AI & Machine Learning Bootcamp

Embárcate en un viaje transformador con el Bootcamp Integral de IA y Aprendizaje Automático. Diseñado meticulosamente por Udemy, este programa lleva a los estudiantes desde los conceptos básicos de HTML hasta dominar Python avanzado. Perfecto para aquellos apasionados por la Inteligencia Artificial, el currículo abarca una amplia gama de temas,.

Udemy

The Data Science Course: Complete Data Science Bootcamp 2024

Descubre un camino de formación completo en Ciencia de Datos con el Bootcamp de Ciencia de Datos 2024 ofrecido por Udemy. Este extenso curso cubre temas esenciales desde matemáticas y estadísticas básicas hasta conceptos avanzados en programación con Python, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Ya sea que estés comenzando tu.

Udemy

Generative AI, from GANs to CLIP, with Python and Pytorch

Expande tus conocimientos y habilidades en inteligencia artificial adentrándote en el mundo de los modelos generativos. Nuestro curso de Udemy, "IA Generativa, desde GANs hasta CLIP, con Python y Pytorch," ofrece una guía completa para comprender e implementar arquitecturas de IA de vanguardia. Diseñado para aquellos apasionados por el desarr.

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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!