Cursos de ciencia de datos

413 Cursos

Udemy

Deep Learning Prerequisites: The Numpy Stack in Python (V2+)

Proveedor del curso: Udemy Mejora tus habilidades de análisis de datos y establece una base sólida para aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial con este curso integral sobre el stack de Numpy. Sumérgete en las aplicaciones prácticas de Numpy, Scipy, Pandas y Matplotlib para hacer una transición sin problemas hacia los campos del aprend.

Udemy

OpenAI Python API Bootcamp: Learn to use AI, GPT, and more!

Bootcamp de API de Python de OpenAI: Domina IA, GPT y Más con Udemy Desbloquea el potencial de la poderosa API de Python de OpenAI en este completo bootcamp. Diseñado para desarrolladores aspirantes, científicos de datos y entusiastas de la IA, aprende a integrar sin problemas capacidades de IA en tus proyectos. Desde la generación de text.

Udemy

The Product Management for AI & Data Science Course

El Curso de Gestión de Productos para IA y Ciencia de Datos | Udemy Proveedor: Udemy Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial Cursos de Ciencia de Datos Cursos de Gestión de Productos Cursos de Estrategia Empresarial Cursos de Privacidad Cursos.

Udemy

Data Science Real World Projects in Python

Udemy ofrece un curso integral, "Proyectos del Mundo Real de Ciencia de Datos en Python," diseñado para aspirantes a Científicos de Datos e Ingenieros de ML. Sumérgete en proyectos prácticos a través de IA, ML, PLN y Análisis de Series Temporales para ganar experiencia práctica y mejorar tu currículum. Explora varias metodologías y técnicas de.

Coursera

Developing Machine Learning Solutions

En este curso de aprendizaje automático, aprenderá sobre el ciclo de vida del aprendizaje automático y cómo usar los servicios de AWS en cada etapa. Además, descubrirá las diversas fuentes para los modelos de aprendizaje automático y aprenderá técnicas para evaluar su rendimiento. También comprenderá la importancia de las operaciones de aprendi.

Udemy

2024 Python for Machine Learning: A Step-by-Step Guide

Título: Python para Aprendizaje Automático en 2024: Guía Paso a Paso Descripción: Sumérgete en proyectos de Ciencia de Datos utilizando Python y explora técnicas clave como la Regresión Lineal, Regresión Logística, Random Forest, SVM, KNN, KMeans, XGBoost y PCA. Domina tanto los métodos de aprendizaje supervisado como no supervisado en este curso i.

Udemy

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1 day 8 hours 5 minutes

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Universidad de los Andes

Herramientas para el Análisis de Big Data

Herramientas para el Análisis de Big Data | Universidad de los Andes | edX Cuando se trata de herramientas para el análisis de datos, siempre tenemos las siguientes preguntas: ¿Cuál es la diferencia entre tantas herramientas que existen? ¿Cuál es la mejor? ¿Cuál debería aprender? Las funciones que realizan los científicos de datos incluyen la i.

edX

Free Online Course (Audit)

4 weeks, 3-5 hours a week

On-Demand

OpenClassrooms

Utilisez des modèles supervisés non linéaires

En el curso Entrena un modelo predictivo lineal, aprendiste a construir modelos lineales de clasificación binaria o multiclase y de regresión. Pero estos pueden no ser adecuados para la naturaleza de tus datos. En este curso, aprenderás a entrenar modelos supervisados no lineales con tus datos. Comprenderás cómo construir un modelo no lineal med.

OpenClassrooms

Free Online Course

12 hours

On-Demand

DataCamp

Data Science for Business

Ciencia de Datos para Negocios Aprende sobre ciencia de datos para gerentes y negocios y cómo utilizar los datos para fortalecer tu organización. ¿Qué es la ciencia de datos y cómo puedes usarla para mejorar tu organización? Este curso te enseñará sobre las habilidades que necesitas en tu equipo de datos y cómo estructurar ese equipo para cump.

DataCamp

Free Trial Available

2 hours

On-Demand

Udemy

Python Development & Data Science: Variables and Data Types

Desarrollo de Python y Ciencia de Datos: Curso de Variables y Tipos de Datos - Instituto MTF | Udemy Sumérgete en el mundo del Desarrollo de Python y la Ciencia de Datos con el curso integral sobre Variables y Tipos de Datos, ofrecido por el Instituto MTF, disponible en Udemy. Categorías: Cursos de Ciencia de Datos

Udemy

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1 hour 30 minutes

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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!