Cursos de ciencia de datos

506 Cursos

Harvard University

Python for Data Science and Machine Learning

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Data Science and Machine Learning

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Python for Data Science and Machine Learning

Tecnológico de Monterrey

Inteligencia Artificial y Robótica

Harvard University

Data Science and Machine Learning

Harvard University

Learning Python for Data Science

La ciencia de datos es un campo en constante evolución, innovando continuamente con nuevas tecnologías y algoritmos. Para prosperar, necesitas aprender lenguajes de vanguardia como Python. La Universidad de Harvard, en colaboración con edX, ofrece un Certificado Profesional en Aprender Python para Ciencia de Datos, centrado en aplicaciones práct.

edX

Essential Technologies for Business

En el mundo de hoy, las empresas solo pueden prosperar adoptando tecnologías clave como la computación en la nube, la inteligencia artificial y la ciencia de datos. Estas herramientas son fundamentales para impulsar el crecimiento y la innovación, asegurando que las empresas se mantengan competitivas y preparadas para el futuro. Este program.

edX

Generative AI for Data Scientists

¿Estás ansioso por elevar tus habilidades en ciencia de datos con IA generativa? Diseñado para científicos de datos, analistas, arquitectos, ingenieros y entusiastas de los datos, este programa te equipa con el conocimiento esencial para integrar la IA gen en tu trabajo de manera eficiente. Comienza construyendo una base sólida en las aplicaci.

Pluralsight

Data Science with Microsoft Fabric

Desbloquea todo el potencial de Microsoft Fabric con nuestro curso integral, 'Ciencia de Datos con Microsoft Fabric.' Ofrecido por Pluralsight, este curso te capacitará para diseñar, implementar, integrar y gobernar soluciones de ciencia de datos de vanguardia. Comenzarás explorando la arquitectura de Fabric, comprendiendo sus benefici.

Delft University of Technology

Data Skills for Artificial Intelligence

Habilidades de Datos para Inteligencia Artificial - Universidad Tecnológica de Delft | edX Explora la intersección de los datos y la Inteligencia Artificial con esta serie completa de cursos MOOC diseñada para aspirantes a científicos de datos, expertos en aprendizaje automático e innovadores en AI. Presentado por la Universidad Tecnológica de.

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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!