Cursos de ciencia de datos

897 Cursos

AWS Skill Builder

Developing Machine Learning Solutions (Thai)

Los estudiantes que participen en este curso de aprendizaje automático aprenderán sobre la operación en el ciclo de vida del aprendizaje automático mientras descubren cómo usar los servicios de AWS de manera cuidadosa en cada etapa. Este curso también muestra la importancia de MLOps para mejorar el desarrollo y la implementación eficiente d.

Google Cloud Skills Boost

Professional Machine Learning Engineer Study Guide

Eleva tu carrera con la Guía de Estudio para Ingenieros Profesionales en Aprendizaje Automático, donde crearás un plan de estudio personalizado diseñado para conquistar el examen de certificación PMLE. Sumérgete en la amplia gama de dominios cubiertos en el examen para asegurar que estás completamente preparado. Evalúa tu conocimiento y habilida.

Southern New Hampshire University

From Data to Decisions: Getting Started with AI

Embárcate en tu viaje con la IA y transforma los datos de tu organización en conocimientos accionables con el curso de la Universidad del Sur de New Hampshire, "De Datos a Decisiones: Introducción a la IA," disponible en Coursera. Este curso está diseñado para personas ansiosas por trabajar con datos organizacionales pero que no saben por dónde.

Southern New Hampshire University

From Data to Decisions: Making Predictions with AI

Bienvenido a "De los Datos a las Decisiones: Haciendo Predicciones con IA", un curso integral diseñado para proporcionar a los estudiantes una introducción aplicada a sofisticadas metodologías de análisis de datos. Ofrecido por Southern New Hampshire University a través de Coursera, este curso se adentra en el mundo de la regresión bivariada y.

FutureLearn

Practical Machine Learning for AI: Foundational Skills and Experiments

Desbloquea el potencial del aprendizaje automático y da tus primeros pasos hacia el dominio de esta tecnología revolucionaria. Inscríbete en este curso para descubrir sus principios fundamentales, comprender las consideraciones éticas y adquirir habilidades prácticas que te distingan en inteligencia artificial. El aprendizaje automático est.

AWS Skill Builder

AWS Flash - Memahami Machine Learning, Amazon SageMaker Canvas, dan Kasus Penggunaannya

Únete a nosotros en AWS Flash: Memahami Machine Learning, una sesión integral centrada en Amazon SageMaker Canvas. Este evento cubrirá casos prácticos dentro del sector de servicios financieros para mejorar tu comprensión del aprendizaje automático. Organizado por AWS Skill Builder, este taller está dirigido a cualquier persona interesada en expand.

Pluralsight

Data Show and Tell: Public Sentiment and Topic Modeling Analyses on X about Climate Change

La opinión pública sobre las políticas climáticas es tanto compleja como dinámica. "Exposición de Datos: Análisis de Sentimiento Público y Modelado de Temas en X sobre el Cambio Climático" es un curso innovador diseñado para proporcionarle las herramientas necesarias para navegar por esta complejidad. Aprenda a utilizar los macrodatos y las t.

Udemy

Machine Learning, Data Science and Generative AI with Python

Únete a nuestro tutorial integral y práctico para sumergirte en los mundos del Aprendizaje Automático, Ciencia de Datos, y AI Generativa con Python. Este curso ofrece una inmersión profunda en tecnologías y herramientas esenciales como TensorFlow, GPT, OpenAI y redes neuronales. Perfecto para aquellos que buscan experiencia práctica y aspiran.

Udemy

Complete SQL Bootcamp for Data Science, Analytics, Marketing

Curso Completo de SQL para Ciencia de Datos, Análisis y Marketing Desbloquea el poder de SQL y adquiere habilidades esenciales para sobresalir en entrevistas de trabajo, realizar análisis de datos, navegar en el ámbito del big data e impulsar iniciativas de inteligencia empresarial. Este curso completo está disponible en Udemy. Categorías: Cursos d.

Udemy

Ensemble Machine Learning in Python: Random Forest, AdaBoost

Aprendizaje Automático en Python: Bosque Aleatorio, AdaBoost | Udemy Mejora tus habilidades en ciencia de datos con nuestro curso integral sobre aprendizaje automático de ensamble en Python. Sumérgete en técnicas poderosas como el Bosque Aleatorio y AdaBoost, así como en métodos de ensamble fundamentales como Boosting, Bagging y Bootstrap. Es.

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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!