Cursos de ciencia de datos

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Learn Julia in Three Small Projects

Título: Aprende Julia en Tres Pequeños Proyectos Descripción: Sumérgete en el mundo de Julia, un lenguaje de programación cada vez más popular, a través de una serie irresistible de liveProjects diseñados para programadores desde principiantes hasta avanzados. Este viaje de aprendizaje cuidadosamente curado involucra tres proyectos atractivos que a.

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Linear Algebra Mathematics for Machine Learning Data Science

Domina el Álgebra Lineal para la Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático Embárcate en un viaje completo desde los fundamentos hasta el dominio avanzado en Álgebra Lineal, diseñado específicamente para aplicaciones en Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo. Este curso completo, proporcionado por Udemy, cubre todo lo que.

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Python for Data Science & Machine Learning: Zero to Hero

Título del evento: Python para Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático: De Cero a Héroe Descripción: Eleva tus habilidades con cursos en línea completos sobre Python para Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático. Ya sea principiante o con el objetivo de mejorar tus capacidades, profundiza en aspectos esenciales de Python como Numpy, Pandas, Matp.

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NEW AWS Certified Data Analytics Specialty DAS C01 Course

Título: Nuevo Curso de Especialidad en Analítica de Datos Certificada por AWS DAS C01 Descripción: ¿Aspiras a superar el examen de Nueva Especialidad en Analítica de Datos Certificada por AWS DAS C01 con un enfoque en Aprendizaje Automático e IA? ¡Inscríbete en nuestro curso completo en Udowe ahora! Proveedor: Udemy Categorías: Cursos de Aprendizaj.

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Introduction to Genetic Algorithms: Theory and Applications

Evento: Introducción a los Algoritmos Genéticos: Teoría y Aplicación Descripción: Sumérgete profundamente en el mundo de la inteligencia artificial heurística con nuestro curso integral sobre Algoritmos Genéticos. Ofrecido por Udemy, este curso te guiará a través de los mecanismos fundamentales detrás de los Algoritmos Genéticos con aplicaciones pr.

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Simplified: Intro to Machine Learning

Título del evento: Simplificado: Introducción al Aprendizaje Automático Descripción: Sumérgete en los fundamentos del aprendizaje automático con nuestro curso de nivel principiante. Perfecto para aquellos que inician su viaje en el campo tecnológico, este curso, proporcionado por Udemy, profundiza en conceptos fundamentales y aplicaciones prácticas.

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Data Science Mega-Course: #Build

Nombre del curso: Mega-Curso de Ciencia de Datos: #Crear Descripción: Sumérgete en el mundo de la ciencia de datos con nuestro Mega-Curso integral. Aprende a construir y desplegar proyectos utilizando tecnologías de vanguardia en Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo. Este curso abarca una amplia gama de herramientas y mar.

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Computer Science 310: Current Trends in Computer Science & IT

Título: Ciencias de la Computación 310: Tendencias Actuales en Ciencias de la Computación y TI Descripción: Sumérgete en el mundo en evolución de la tecnología con el curso "Ciencias de la Computación 310: Tendencias Actuales en Ciencias de la Computación y TI". Este curso ha sido rigurosamente evaluado y se recomienda por 3 créditos semestrales, p.

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11 hours 36 minutes

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Mastering OpenAI Python APIs: Unleash ChatGPT and GPT4

Título: Dominando las API de Python de OpenAI: Desatando el Poder de ChatGPT y GPT-4 Descripción: Sumérgete en las capacidades de OpenAI con nuestro curso completo ahora grabado con GPT-4. Explora módulos sobre la API de ChatGPT, Whisper, Embeddings, DALL-E, y participa en numerosos proyectos prácticos. Ya sea que estés interesado en avanzar tus ha.

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13 hours 5 minutes

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Linear Algebra for Data Science & Machine Learning A-Z 2023

Título del evento: Álgebra Lineal para Ciencia de Datos & Aprendizaje Automático de la A a la Z 2023 Descripción: Sumérgete en los aspectos esenciales del Álgebra Lineal, diseñados específicamente para la Ciencia de Datos, Big Data, Aprendizaje Automático, Ingeniería y Ciencias de la Computación. Este curso completo en Udemy está diseñado para ayud.

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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!