Cursos de ciencia de datos

413 Cursos

Programming in Java: A Hands-on Introduction

Título: Programación en Java: Una Introducción Práctica Descripción: Diseñada específicamente para personas sin conocimientos previos de programación, esta especialización ofrece una introducción comprensiva a la programación en Java y a conceptos fundamentales de la ciencia de la computación. Al participar en esta serie de cuatro cursos en Courser.

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22 weeks, 2 hours a week

Coursera  Specialization

Programming in Python: A Hands-on Introduction

Título: Programación en Python: Una Introducción Práctica Descripción: Diseñada específicamente para personas nuevas en la programación, esta especialización integral ofrecida por Coursera te equipará con las habilidades esenciales de programación en Python. Sumérgete en cuatro cursos detallados que abarcan todo, desde fundamentos de programación b.

Coursera  Specialization

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17 weeks, 3 hours a week

Udemy

The Product Management for AI & Data Science Course

Título: El Curso de Gestión de Productos para IA y Ciencia de Datos Descripción: Domina los fundamentos para convertirte en un gestor de productos exitoso en los florecientes campos de la IA y Ciencia de Datos con nuestro curso integral. Proveedor: Udemy Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Ciencia de Datos, Cursos de Gestión de.

Udemy

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4 hours 54 minutes

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DataCamp

Understanding Machine Learning

Título: Entendiendo el Aprendizaje Automático Descripción: Sumérgete en el mundo del aprendizaje automático sin la complejidad de la programación. ¿Curioso sobre el revuelo en torno a la elegancia del aprendizaje automático y sus capacidades? Este curso amigable para principiantes no requiere experiencia previa en codificación y ofrece ejercicios p.

DataCamp

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2 hours

On-Demand

Udemy

A Complete Guide on TensorFlow 2.0 using Keras API

Título: Guía Completa sobre TensorFlow 2.0 utilizando la API de Keras Descripción: Sumérgete en el mundo del Deep Learning y la Inteligencia Artificial con nuestro curso completo sobre TensorFlow 2.0, que incluye la intuitiva API de Keras. Este curso, ofrecido por Udemy, está diseñado para ayudarte a construir aplicaciones de vanguardia en diversos.

Udemy

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13 hours

On-Demand

Udemy

Deep Learning Prerequisites: Logistic Regression in Python

Preservaciones en Aprendizaje Profundo: Regresión Logística en Python Explora los fundamentos cruciales de la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial con este curso fascinante en Udemy. Diseñado tanto para estudiantes como para profesionales interesados en avanzar sus conocimientos en Python, este curso se clasifica.

Udemy

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6 hours 50 minutes

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Udemy

ML for Business Managers: Build Regression model in R Studio

ML para Gerentes de Negocios: Construir Modelo de Regresión en R Studio Desbloquee su potencial en Aprendizaje Automático y Econometría con nuestro curso integral titulado 'ML para Gerentes de Negocios: Construir Modelo de Regresión en R Studio'. Este curso, ofrecido por Udemy, se centra tanto en técnicas de Regresión Simple como Múltiple esenciale.

Udemy

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6 hours 22 minutes

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Udemy

Machine Learning In The Cloud With Azure Machine Learning

Desbloquea el potencial del aprendizaje automático basado en la nube con el curso "Aprendizaje Automático en la Nube con Azure Machine Video Learning" disponible en Udemy. Este curso introductorio es perfecto para cualquier persona que busque entender los fundamentos del aprendizaje automático, cómo funciona en la nube y específicamente cómo utiliz.

Udemy

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3-4 hours

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Udemy

Python Numpy: Machine Learning & Data Science Course

Desbloquea el potencial del aprendizaje automático y la ciencia de datos con nuestro curso completo sobre Python Numpy, disponible en Udemy. Este curso especializado está diseñado para ayudarte a dominar los fundamentos de Numpy Python, una herramienta esencial para manipular grandes conjuntos de datos y realizar operaciones matemáticas complejas d.

Udemy

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9 hours

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Udemy

Customer Analytics in Python

Título: Análisis de Clientes en Python Descripción: Sumérgete en los dominios del Análisis de Clientes para Principiantes y Avanzados con nuestro curso integral en Udemy. Domina técnicas como PCA, Agrupación K-means, Modelado de Elasticidad y Redes Neuronales Profundas para aprovechar Python en la obtención de poderosas perspectivas de los clientes.

Udemy

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5 hours 11 minutes

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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!