Cursos de ciencia de datos

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El poder de la narración: cómo visualizar datos en la nube

Domina la visualización de datos en la nube mediante la narración de historias, la planificación, la exploración y la creación de paneles de control utilizando principios de UI/UX y herramientas nativas de la nube para impulsar decisiones y fomentar la colaboración.

Google Cloud Skills Boost

Paid Course

1 day 3 hours

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LinkedIn Learning

Artificial Intelligence Foundations: Thinking Machines

Explora los principios fundamentales de la Inteligencia Artificial (IA) en "Fundamentos de la Inteligencia Artificial: Máquinas Pensantes", un curso perspicaz ofrecido por LinkedIn Learning. Este curso integral profundiza en los conceptos críticos subyacentes a la IA, tales como distinciones entre IA fuerte y débil, diversos enfoques incluyendo el.

LinkedIn Learning

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LinkedIn Learning

Learning XAI: Explainable Artificial Intelligence

Descubre las complejidades de la Inteligencia Artificial Explicable (XAI) con nuestro curso completo ofrecido por LinkedIn Learning. Entiende los mecanismos detrás de XAI y su significativa influencia en los proyectos de ciencia de datos y operaciones comerciales. Este curso se incluye en categorías clave como Cursos de Inteligencia Artificial, Cur.

LinkedIn Learning

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FutureLearn

Applied Artificial Intelligence: Natural Language Processing

Sumérgete en el transformador mundo de la Inteligencia Artificial Aplicada, enfocándote específicamente en el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) con este curso integral ofrecido a través de FutureLearn. Este curso es parte del ExpertTrack en IA Avanzada y Aplicada en Microsoft Azure, diseñado para equiparte con habilidades esenciales de IA y a.

FutureLearn

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Udemy

Artificial Intelligence A-Z 2024: Build 7 AI + LLM & ChatGPT

Descubre los secretos de la IA con el curso integral Inteligencia Artificial de la A a la Z 2024: Construye 7 IA + LLM & ChatGPT. Sumérgete en el mundo de la Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo y mucho más para desarrollar soluciones de IA en el mundo real. Ofrecido a través de Udemy, este curso está diseñado para aquello.

Udemy

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University of California, Berkeley

Inteligência Artificial Aplicada ao CRM

Explora el poder transformador de la inteligencia artificial (IA) en la gestión de relaciones con clientes (CRM) con el curso especializado de la Universidad de California, Berkeley, ahora disponible en Coursera. Este programa integral profundiza en cómo los avances tecnológicos han redefinido las experiencias del consumidor a lo largo de los años..

Coursera  Specialization

Columbia University

Machine Learning for Data Science and Analytics

Nota: Este curso está programado para su discontinuación. Inscríbete antes del 31 de julio de 2023, 00:00 UTC para participar. Explora el dinámico campo del Aprendizaje Automático, una tecnología pivotal que influye en búsquedas web, colocación de anuncios, calificación crediticia, comercio de acciones y numerosos otros sectores. Ofrecido por la Un.

edX

16th May, 2022

University of Oxford

Machine Learning for Data Analysis

Adéntrate en el futuro del análisis de datos con el curso de la Universidad de Oxford "Aprendizaje Automático para el Análisis de Datos", disponible en Coursera. Este curso es tu puerta de entrada para predecir tendencias y resultados futuros con tus datos. El aprendizaje automático se encuentra a la vanguardia de este empeño, ofreciendo un conjunt.

Coursera

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openSAP

SAP Data Intelligence for Enterprise AI

Desbloquea el potencial de la inteligencia artificial en tu empresa con el curso SAP Data Intelligence para AI Empresarial ofrecido por openSAP. Este curso integral sirve como una introducción a la innovadora plataforma de AI/ciencia de datos de SAP, diseñada para abordar paisajes de datos complejos, establecer pipelines de datos escalables y super.

openSAP

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Coursera

Predicting the Weather with Artificial Neural Networks

Embárcate en un viaje fascinante hacia el futuro de la meteorología con nuestro curso en línea exclusivo, "Prediciendo el Clima con Redes Neuronales Artificiales", ofrecido a través de Coursera. A lo largo de una experiencia de aprendizaje basada en proyectos de una hora de duración, los participantes se sumergirán profundamente en un desafío del m.

Coursera

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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!