Cursos de ciencia de datos

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Tutorial de Looker Studio (2025) - Crea Paneles y Reportes Paso a Paso

Domina las últimas características de Looker Studio para crear paneles interactivos e informes con fuentes de datos como GA4, visualizaciones personalizadas, filtros y diseños responsivos para contar historias de datos de manera impactante.

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Análisis sin segmentación de la transcriptómica espacial con resolución submicrónica

Descubra un enfoque sin segmentación para analizar la transcriptómica espacial de resolución submicrónica en esta breve charla de Yichen Si del Centro Eric y Wendy Schmidt.

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TissueMosaic permite el análisis diferencial entre muestras de conjuntos de datos de transcriptómica espacial mediante el aprendizaje de representación auto-supervisado.

Descubra cómo TissueMosaic permite el análisis diferencial entre muestras de conjuntos de datos de transcriptómica espacial mediante el aprendizaje de representaciones auto-supervisado en esta presentación de investigación.

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Embeddings Multimodales Parcialmente Compartidos Aprenden una Representación Holística del Estado Celular - Día 1

Descubra percepciones sobre técnicas de incrustación multimodal parcialmente compartida para la representación holística del estado celular en esta charla de Xinyi Zhang del Laboratorio Uhler del MIT.

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Análisis de Caso-Control Potente y Preciso de Datos Moleculares Espacialmente Resueltos

Descubra técnicas poderosas para el análisis caso-control de datos moleculares espacialmente resueltos, centrándose en métodos precisos desarrollados en el Laboratorio Raychaudhuri.

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Simulación sin dolor de múltiples modelos generativos de proteínas preentrenadas a través del principio de superposición

Descubre cómo simular múltiples modelos generativos de proteínas preentrenados de manera eficiente mediante el principio de superposición en esta presentación perspicaz de Joey Bose del Laboratorio Michael Bronstein de Oxford.

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Edición de Secuencias Controlable para la Generación Contrafactual

Descubre técnicas controlables de edición de secuencias para la generación contrafactual en inteligencia artificial biomédica, presentadas por Michelle Li del Zitnik Lab de la Escuela de Medicina de Harvard.

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Certificado Profesional: Análisis de Datos y Analítica Financiera

Análisis de Datos Financieros, Análisis Estadístico en Finanzas, Análisis de Datos de Mercados Financieros, Análisis de Datos en Finanzas

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Power BI Avanzado: Análisis y Visualización de Datos para Expertos

De los Datos a las Decisiones con Técnicas de Modelado Avanzadas

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Cómo usar Tableau BI en 2025 - Tutorial paso a paso de panel de control y análisis de datos

Descubra cómo crear paneles, analizar datos y visualizar ideas con Tableau BI en este tutorial paso a paso para principiantes.

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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!