Cursos de ciencia de datos

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Transmisión de Datos para la Era Agente

Explora cómo los flujos de eventos en tiempo real permiten que los agentes de IA autónomos razonen, colaboren y actúen inteligentemente a escala de producción en la era agentil.

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La Ciencia de Causa y Efecto - Desde Fundamentos Teóricos hasta Aplicaciones Personalizadas

Descubre la ciencia de la causa y efecto con Judea Pearl, explorando fundamentos teóricos y aplicaciones personalizadas en esta conferencia integral de UCLA.

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IA en el Comercio Minorista - Mejorando la Predicción de la Demanda Promocional

Descubra cómo la previsión de demanda impulsada por IA reduce los errores en un 2,5 veces en el sector minorista, optimizando las promociones, la distribución de inventarios y la programación de la cadena de suministro para mejorar la eficiencia operativa y la rentabilidad.

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Modelado de IA Espacio-Temporal para la Calibración del Tráfico Urbano - Un Enfoque Basado en SUMO

Descubre cómo las técnicas de aprendizaje espaciotemporal y la IA pueden optimizar el flujo de tráfico urbano a través de simulaciones con gemelos digitales, utilizando Redes de Atención en Grafos Espacio-Temporales Dinámicas para predecir y calibrar patrones de tráfico en tiempo real.

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Indian Institute of Management Bangalore

Análisis de Datos y Visualización con MS Power BI

Domina el análisis de datos con MS Power BI, desde la preparación básica de datos hasta la creación de paneles interactivos y análisis avanzados utilizando DAX. Desarrolla habilidades para descubrir conocimientos y generar resultados prácticos a partir de conjuntos de datos del mundo real.

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IA en Pronóstico de la Cadena de Suministro y Gestión de Riesgos

Descubre cómo la inteligencia artificial transforma la gestión de la cadena de suministro con aplicaciones prácticas en la previsión de la demanda, la mitigación de riesgos y la automatización. Adquiere habilidades para implementar herramientas de inteligencia artificial y fomentar la innovación en tus operaciones.

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Guía de Ciencia de Datos: Usar GenAI para el Crecimiento Profesional

Descubre cómo GenAI está transformando las carreras en ciencia de datos con perspectivas de expertos sobre herramientas esenciales, habilidades y aplicaciones tanto para profesionales técnicos como no técnicos que buscan hacer la transición a roles impulsados por IA.

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LLMs - Aplicación e Impacto en los Negocios

Explore cómo los modelos de lenguaje a gran escala están transformando los negocios con la conferencia de Sacha Khanin en DSC EUROPE 24, examinando aplicaciones prácticas e impactos estratégicos.

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Todo sobre los sesgos en la inteligencia artificial

Explora los sesgos en la IA con Karen de Sousa Pesse, una líder en STEM que examina las brechas de datos y su impacto, al tiempo que ofrece perspectivas sobre cómo construir tecnologías más seguras e inclusivas para el futuro.

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La toma de decisiones empresariales en la era de la IA

Descubra cómo la inteligencia artificial revoluciona los procesos empresariales al agilizar las tareas de datos, permitiendo la interacción directa con la IA para obtener conocimientos y democratizando el acceso a los datos en todos los niveles de la organización.

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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!