Cursos de ciencia de datos

909 Cursos

AWS Skill Builder

Desarrollo de soluciones de machine learning (Español LATAM) | Developing Machine Learning Solutions (LATAM Spanish)

En este curso, aprenderá acerca del ciclo de vida del machine learning y de cómo utilizar los servicios de AWS en cada etapa. Conocerá las diversas fuentes de modelos de machine learning y aprenderá técnicas para evaluar su rendimiento. También comprenderá la importancia de las operaciones de machine learning (MLOps) para optimizar el desarrollo.

AWS Skill Builder

Coursera

Classification - Fundamentals & Practical Applications

Los problemas de clasificación son un desafío frecuente en la ciencia de datos. Este curso te capacita para entender y aplicar algoritmos clave para predecir y mejorar la toma de decisiones empresariales. Es adecuado para aquellos que desean convertirse en científicos de datos o que se enfocan en el análisis y la inteligencia empresarial, ofrec.

Coursera

Udemy

Full Stack Web Development Masterclass: Bootcamp

Únete al "Curso Completo de Desarrollo Web Full Stack: Bootcamp" en Udemy y transforma tus habilidades de codificación de cero a experto. Sumérgete en el mundo del desarrollo completo mientras dominas JavaScript, Python y bases de datos MySQL. Este curso completo está diseñado para aspirantes a desarrolladores y programadores experimentados.

Udemy

はじめてのPythonプログラミング入門

Introducción a la Programación en Python para Principiantes te ayudará a adquirir habilidades básicas de programación útiles en IA generativa, aprendizaje automático, ciencia de datos y creación web. En este curso ofrecido por Udemy, se abordan desde principiantes hasta expertos, permitiéndote obtener conocimientos útiles empleando las úl.

Udemy

Coursera

Python Fundamentals

Python es el lenguaje de programación líder, crucial para la ciencia de datos, haciéndolo esencial para iniciar o avanzar en tu carrera en el campo. Este curso cubre las habilidades básicas necesarias para escribir y ejecutar código en Python de manera efectiva. Obtén un entendimiento de los conceptos básicos de Python para establecer una base s.

Coursera

Yorumlanabilirlik ve Şeffaflık

Este curso ofrece conocimientos básicos sobre interpretabilidad y transparencia en el ámbito de la inteligencia artificial. El curso se enfoca en la importancia de la transparencia en los sistemas de inteligencia artificial para desarrolladores e ingenieros. A lo largo de la enseñanza, se presentarán métodos y herramientas prácticas que ayudarán.

Coursera

XuetangX

新城市科学

A lo largo de la historia urbana, el desarrollo tecnológico ha tenido un impacto significativo en los cambios urbanos, y las distintas revoluciones industriales han desencadenado transformaciones drásticas en la ciencia urbana. La nueva ciencia urbana es una "nueva ciencia" influenciada por las tecnologías disruptivas de la cuarta revolución in.

XuetangX

清华大学计算机科学与技术系六十周年系庆学术报告（四）大数据

Como parte de las celebraciones del sexagésimo aniversario del Departamento de Computación de la Universidad de Tsinghua, esta serie de conferencias académicas tiene como objetivo invitar a reconocidos académicos y expertos del ámbito nacional e internacional para realizar ponencias especializadas que introduzcan investigaciones de vanguardia a.

XuetangX

Noble Desktop

AI for Data Analytics

Descubre el potencial de la inteligencia artificial en el análisis de datos con nuestro curso integral. Diseñado para personas que desean mejorar sus capacidades de análisis de datos, este curso ofrece valiosas perspectivas sobre herramientas de IA para recolectar, preprocesar, analizar y visualizar datos de manera eficiente. Independientement.

Noble Desktop

Data Analytics Certificate

Emprende un viaje para mejorar tus perspectivas profesionales con el Certificado en Analítica de Datos de Noble Desktop. Este curso inmersivo te equipa con las habilidades fundamentales necesarias para prosperar como Analista de Datos o Analista de Negocios. Sumérgete en los mundos del análisis de datos, la visualización y las técnicas estadísti.

Noble Desktop

1 ... 41 42 43 44 45 ... 91

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!