Cursos de ciencia de datos

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SQL for Data Science + Data Analytics + Data Visualization

Mejora tus habilidades para convertirte en un experto en SQL centrándote en consultas para desafíos de lógica empresarial del mundo real. Descubre un aprendizaje integral con nuestro curso SQL para Ciencia de Datos, Análisis de Datos y Visualización de Datos usando Azure Data Studio. Ideal para quienes desean destacar en Inteligencia de Nego.

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Learn MySQL from scratch for Data Science and Analytics

Descubre cómo aprovechar MySQL Server RDBMS junto con Workbench para convertirte en un experto en SQL. Aborda problemas del mundo real dominando las consultas esenciales para tu lógica empresarial. Únete a este curso integral en línea en Udemy y comienza tu viaje en ciencia de datos y analítica.

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Business Analytics Online Class

Clase de Análisis de Negocios en Línea - Udemy Mejora tus habilidades de análisis de datos con la Clase de Análisis de Negocios en Línea ofrecida por Udemy. Este curso integral está diseñado para ayudarte a dominar las últimas herramientas y técnicas esenciales para descubrir valiosas percepciones de conjuntos de datos complejos. Mejo.

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Virtual: R for Data Analytics Corporate Training

Únete a nuestro Entrenamiento Corporativo Virtual de R para Análisis de Datos y transforma las habilidades de manejo de datos de tu equipo. Este curso está diseñado para llevarte desde los fundamentos de la codificación hasta la creación de un portafolio de proyectos impresionantes que demuestran tu experiencia. En el panorama digital actual, la g.

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Digital Classroom - Practical Data Science with Amazon SageMaker

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático (IA/ML) están ahora muy extendidos, y este curso sumerge a los estudiantes en la vida diaria de un científico de datos. Colaborarás eficazmente con científicos de datos y desarrollarás aplicaciones que se integran con ML. Aprende cómo los científicos de datos crean soluciones de ML en Amazon We.

AWS Skill Builder

University of Naples Federico II

Data-Driven Decision-Making for Agile Organizations

Únete a esta serie de cursos transformadores para dominar la toma de decisiones basada en datos para organizaciones ágiles. Diseñado específicamente para gerentes, líderes de equipo y tomadores de decisiones, este programa te equipa con habilidades esenciales para aprovechar los datos y tomar decisiones rápidas e informadas, independientemente.

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Data Science For Business Professionals

En la economía digital acelerada de hoy, los datos están en el corazón de cada decisión, haciendo de la Ciencia de Datos uno de los campos más demandados. Ya sea que busque ingresar al campo de la Ciencia de Datos, mejorar sus habilidades de análisis de negocios, o aplicar técnicas de Aprendizaje Automático para resolver desafíos empresariales,.

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GenAI for Financial Data Analysis

Sumérgete en el mundo de la Inteligencia Artificial Generativa (GEN AI) y su notable impacto en el análisis de datos financieros. Este curso ofrece una exploración práctica de cómo herramientas de IA como Microsoft Co-Pilot, ChatGPT, Datarobot, y Chartpixel están revolucionando la analítica financiera. Diseñado para aquellos con un entendi.

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Machine Learning Product Management: A Practical Guide

Embarca en un camino profesional dinámico en la Gestión de Productos de Aprendizaje Automático con nuestro curso dedicado en Udemy. Esta guía práctica está diseñada para equiparte con habilidades esenciales para sobresalir en campos como la Inteligencia Artificial, la Ciencia de Datos y la Gestión de Productos. Adéntrate en áreas especializad.

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The Grey Wolf Optimizer

Descubre el fascinante mundo de la optimización con el curso "El Optimizador de Lobo Gris". Diseñado para elevar tu comprensión y destreza, este curso de Udemy explora las inspiraciones y teorías detrás del Optimizador de Lobo Gris. Mejora tu capacidad en modelado matemático y aplicaciones prácticas mientras navegas por el material del curso.

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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!