Cursos de ciencia de datos

914 Cursos

Udemy

Data Science Interview Questions & Answers

Prepárate para triunfar en tus entrevistas de Científico de Datos e Ingeniero de Aprendizaje Automático con el curso integral de Udemy: Preguntas y Respuestas de Entrevista de Ciencia de Datos. Este curso cubre las preguntas de entrevista más comúnmente realizadas y proporciona respuestas detalladas para asegurar que tu preparación sea sólida. Sumé.

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Pluralsight

Sustainability & Technology: Executive Briefing

Título: Sostenibilidad y Tecnología: Resumen Ejecutivo Descripción: Sumérgete en la intersección de la sostenibilidad y la tecnología en este informativo Resumen Ejecutivo. Descubre conceptos esenciales, define y gestiona tus objetivos de sostenibilidad, y aprende tanto sobre las ventajas como los desafíos de las tecnologías actuales en la promoció.

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Data Science for Business Leaders: ML Fundamentals

Data Science para Líderes Empresariales: Fundamentos de ML - Únete a este enriquecedor curso de Udemy diseñado específicamente para líderes empresariales interesados en aprovechar el poder del aprendizaje automático y la IA. Esta introducción sin códigos te empodera para entender y aprovechar la IA y el aprendizaje automático como capacidades empre.

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Most Effective Tips to get your Dream Data Science Job

Consejos más efectivos para conseguir el trabajo de tus sueños en Ciencia de Datos Desbloquea tu potencial en el campo de la ciencia de datos con nuestra guía esencial, ofrecida exclusivamente a través de Udemy. Este curso completo cubre temas esenciales de principio a fin, diseñado específicamente para aspirantes a Científicos de Datos. Inscríbete.

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Data Science for Business | 6 Real-world Case Studies

Únete a nuestro curso, Data Science para Negocios | 6 Casos de Estudio del Mundo Real, y domina las habilidades para abordar desafíos comerciales reales. Este programa integral en Udemy te equipa con la experiencia para construir modelos robustos en IA, Aprendizaje Profundo (AP) y Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) aplicables a proyectos de Ve.

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K-Means for Cluster Analysis and Unsupervised Learning in R

Título: K-Means para Análisis de Clúster y Aprendizaje No Supervisado en R Descripción: Sumérgete en el robusto Algoritmo de Agrupación K-Means para un eficiente análisis de clúster y aprendizaje automático no supervisado usando R. Este curso bien estructurado te lo ofrece Udemy, mejorando tu competencia en ciencia de datos, particularmente en prog.

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Skillshare

From Zero to Python: Essential Course for Absolute Beginners

Embárcate en tu viaje para convertirte en un desarrollador de software con "De cero a Python: Curso esencial para principiantes absolutos", presentado por Skillshare. Ya sea que estés completamente nuevo en la programación o hayas jugueteado con Python sin una guía clara, este curso está diseñado para simplificar temas complejos en lecciones digeri.

Skillshare

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Machine Learning Regression Masterclass in Python

Título del evento: Masterclass en Regresión con Machine Learning en Python Descripción: Sumérgete en el mundo del Machine Learning con nuestra masterclass completa sobre Técnicas de Regresión usando Python. Este curso, ofrecido por Udemy, brinda a los participantes la oportunidad de construir más de 8 proyectos prácticos utilizando herramientas com.

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Python for Machine Learning: The Complete Beginner's Course

Título del curso: Python para Aprendizaje Automático: El Curso Completo para Principiantes Descripción: Inicia tu camino en el mundo del aprendizaje automático con este curso completo para principiantes. Diseñado tanto para estudiantes como para profesionales, el curso ofrece orientación práctica sobre el desarrollo de algoritmos de aprendizaje aut.

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LinkedIn Learning  Path

Mastering Executive-Level Data Analytics

Título: Dominando la Analítica de Datos a Nivel EjecutivoDescripción: En el entorno centrado en datos de hoy en día, donde todos los negocios, hasta cierto punto, deben interactuar con los datos, es fundamental comprender los fundamentos de la analítica de datos. Este camino de aprendizaje completo está especialmente diseñado para personas que cola.

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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!