Cursos de ciencia de datos

413 Cursos

Udemy

300+ Python Exercises (Simple, Intermediate & Complex)

Título: 300+ Ejercicios de Python – De Simple a Complejo Descripción: Mejora tus habilidades en Python con este curso integral ofrecido por Udemy. Con más de 300 ejercicios de Python clasificados en niveles simple, intermedio y complejo, este curso incluye código fuente y es perfecto para estudiantes que buscan profundizar su conocimiento en progra.

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1 day 4 hours 42 minutes

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Data Science : Master Machine Learning Without Coding

Ciencia de Datos: Domina el Aprendizaje Automático Sin Programar Descubre los conceptos fundamentales de la ciencia de datos y el aprendizaje automático sin la necesidad de programar con este curso atractivo ofrecido por Udemy. Utilizando el potente software RapidMiner, este curso es perfecto tanto para principiantes como para profesionales exper.

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2-3 hours

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Python for Beginners: The Complete Python Masterclass

Python para Principiantes: La Clase Maestra Completa de Python - Desbloquea tu potencial de codificación con este curso en línea integral ofrecido por Udemy. Profundiza en las habilidades esenciales de Python necesarias para ciencia de datos, aprendizaje automático y más. Este programa amigable para principiantes se realza con ejemplos prácticos y.

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7 hours 16 minutes

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Data Science and Machine Learning Masterclass with R

Únete al Masterclass de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático con R, ofrecido por Udemy y diseñado por instructores experimentados del IIT. Este curso integral cubre temas cruciales como Manipulación de Datos, Visualización de Datos y Análisis de Datos, todo dentro del ámbito de la Ciencia de Datos. Perfecto para estudiantes y profesionales ans.

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15 hours

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Complete Machine Learning & Data Science with Python | A-Z

Embárcate en un viaje completo con Complete Machine Learning & Data Science con Python | A-Z. Descubre el poder de Python para la ciencia de datos y el aprendizaje automático, utilizando herramientas como Scikit, NumPy, Pandas, Matplotlib y Seaborn. Ya sea que estés aprendiendo aprendizaje supervisado o no supervisado, o profundizando en metodo.

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8 hours 42 minutes

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Full Stack Data Science with Python, Numpy and R Programming

Título: Ciencia de Datos Full Stack con Python, Numpy y Programación en R Descripción: Domina la Ciencia de Datos con orientación experta en programación R, Python y bibliotecas como NumPy y Pandas. Desarrolla tus habilidades y aplícalas a desafíos reales de manipulación y análisis de datos. Proveedor: Udemy. Categorías: Cursos de Programación en R.

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1 day 6 hours 18 minutes

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Complete Machine Learning & Data Science with Python| ML A-Z

Título: Aprendizaje Automático Completo & Ciencia de Datos con Python | ML de la A a la Z Descripción: Domina los aspectos esenciales del aprendizaje automático y la ciencia de datos con nuestro curso completo en Udemy. Sumérgete en los fundamentos de Python como Numpy, Pandas, Matplotlib y Seaborn, junto con temas avanzados como Scipy, Aprendizaje.

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11 hours 14 minutes

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Data Science Interview Questions & Answers

Prepárate para triunfar en tus entrevistas de Científico de Datos e Ingeniero de Aprendizaje Automático con el curso integral de Udemy: Preguntas y Respuestas de Entrevista de Ciencia de Datos. Este curso cubre las preguntas de entrevista más comúnmente realizadas y proporciona respuestas detalladas para asegurar que tu preparación sea sólida. Sumé.

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Sustainability & Technology: Executive Briefing

Título: Sostenibilidad y Tecnología: Resumen Ejecutivo Descripción: Sumérgete en la intersección de la sostenibilidad y la tecnología en este informativo Resumen Ejecutivo. Descubre conceptos esenciales, define y gestiona tus objetivos de sostenibilidad, y aprende tanto sobre las ventajas como los desafíos de las tecnologías actuales en la promoció.

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Data Science for Business Leaders: ML Fundamentals

Data Science para Líderes Empresariales: Fundamentos de ML - Únete a este enriquecedor curso de Udemy diseñado específicamente para líderes empresariales interesados en aprovechar el poder del aprendizaje automático y la IA. Esta introducción sin códigos te empodera para entender y aprovechar la IA y el aprendizaje automático como capacidades empre.

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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!