Cursos de ciencia de datos

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Éxito en el Lanzamiento de Medicamentos a través de Análisis de Datos de Ventas Impulsados por Prompts

Descubra cómo optimizar los lanzamientos de medicamentos farmacéuticos mediante análisis de ventas avanzados, modelado predictivo y procesamiento de datos en tiempo real para mejorar el rendimiento en el mercado y el retorno de la inversión.

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Datos en Tiempo Real para la Automatización del Bucle de Retroalimentación Generativo

Sumérgete en la automatización de datos en tiempo real con Bucles de Retroalimentación Generativa (GFL), explorando implementaciones prácticas, construcción de tuberías y demostraciones prácticas para sistemas de procesamiento de datos automatizados.

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Construcción de aplicaciones de datos listas para producción con paquetes de activos de Databricks: Análisis de conjunto de datos de cookies

Domina el análisis en tiempo real y las aplicaciones de datos en streaming utilizando Databricks Asset Bundles, con experiencia práctica en la aplicación Bakehouse y la optimización de ubicación de tiendas impulsada por IA.

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Ética de la IA: De la teoría a la práctica - Una guía para la implementación responsable

Explore enfoques prácticos de la ética de la IA, desde el panorama global y los marcos regulatorios hasta la implementación de la innovación ética en aplicaciones reales de ciencia de datos.

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Comenzando con Google Colab para Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

Aprende flujos de trabajo esenciales para crear y documentar proyectos de ciencia de datos en Google Colab, abarcando las mejores prácticas para la organización de cuadernos y la documentación en aplicaciones de IA.

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Análisis de Ventas con Claude

Domina las estrategias de ventas impulsadas por IA utilizando Claude para analizar datos, personalizar interacciones con los clientes, optimizar procesos de ventas y crear estrategias basadas en datos para mejorar el rendimiento y cerrar acuerdos más rápido.

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Extracción de Datos Estructurados de Entradas Multimodales: Enfoques Neurales y Neuro-Simbólicos

Explora técnicas avanzadas para extraer datos estructurados de fuentes multimodales, centrándote en métodos neuronales, enfoques neuro-simbólicos y soluciones basadas en modelos de lenguaje de gran escala (LLM) para procesar elementos visuales y de texto integrados.

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Conectando los Puntos: Biología a Escala en la Era de la IA - Sesión 1

Explore aplicaciones de IA de vanguardia en modelos de predicción biológica, presentando discusiones de expertos sobre cómo tender puentes entre enfoques computacionales y biológicos para avanzar en el descubrimiento científico.

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Seguridad de la Cadena de Suministro de IA - Inventando hacia Atrás y Adelante

Explore las amenazas emergentes de seguridad en la cadena de suministro de IA y las estrategias defensivas, centrándose en las canalizaciones CI/CD y enfoques creativos para proteger las funciones habilitadas por IA en los sistemas de software modernos.

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Bootcamp Completo de Analista de Datos: De lo Básico a lo Avanzado

Domina el Análisis de Datos: Python, Estadística, Análisis Exploratorio de Datos, Ingeniería de Características, Power BI, y SQL Server, Snowflake, AWS

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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!