Cursos de ciencia de datos

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Visualización de Datos de Microsoft

Domina la visualización y el análisis de datos con Power BI para transformar datos en bruto en conocimientos atractivos, crear paneles interactivos y desarrollar habilidades esenciales para roles de inteligencia empresarial.

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Fundamentos de la Visualización de Datos

Domina las herramientas de visualización de datos de Power BI para crear informes atractivos, transformar datos en bruto en ideas significativas, y contar historias de datos impactantes a través de principios de diseño efectivos y técnicas de visualización.

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Guía del Profesional para Proteger Aplicaciones de LLM

Domina las técnicas esenciales para asegurar y optimizar aplicaciones LLM, desde salidas estructuradas hasta la protección de datos, con práctica práctica utilizando herramientas de código abierto para mejorar la fiabilidad y el rendimiento.

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Patrones de Transmisión de Eventos en Tiempo Real para Aplicaciones Nativas de IA

Explore cómo los patrones de transmisión de eventos impulsan las aplicaciones de inteligencia artificial mediante análisis en tiempo real, enriquecimiento de datos y procesamiento de flujos para una mayor inteligencia e infraestructura confiable.

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Demostración de Datos: Análisis de Sentimiento Público y Modelado de Temas en X sobre el Cambio Climático

Descubra cómo analizar el sentimiento público sobre las políticas climáticas utilizando técnicas de PLN, BERT y modelado de temas para extraer información significativa de los datos de las redes sociales.

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La Computación Numérica Segura es Difícil: Lecciones de 10 Años de Ciencia de Datos Abierta y el Largo Camino por Delante

Explore los principales desafíos de seguridad y las lecciones aprendidas de una década de ciencia de datos abiertos, centrándose en la adopción empresarial de tecnologías de ML/IA y las amenazas emergentes en la computación numérica.

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Moviendo las plataformas de datos a plataformas de conocimiento - De la arquitectura de datos a la inteligencia artificial empresarial

Descubra cómo las plataformas y gráficos de conocimiento revolucionan la inteligencia artificial empresarial al transformar las arquitecturas de datos tradicionales en sistemas de conocimiento dinámicos y ricos en contexto para mejorar la utilización de los datos.

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Los contratos de datos son buenos para la IA.

Descubre cómo los contratos de datos y el estándar ODCS mejoran el desarrollo de la IA, centrándose en las herramientas de código abierto de Bitol para la ingeniería de datos moderna y la aplicación de contratos.

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Uso de la IA en la Visualización de Datos Moderna - Haciendo Accesibles Conjuntos de Datos Complejos

Explore cómo las herramientas impulsadas por IA están revolucionando la creación y el consumo de visualizaciones de datos, haciendo que conjuntos de datos complejos sean más accesibles y accionables, al tiempo que mejoran la productividad de los desarrolladores.

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El poder de la IA en un gemelo digital de Forward Networks

Descubre cómo la IA generativa mejora la tecnología de gemelos digitales de red, permitiendo consultas en lenguaje natural para un acceso instantáneo a conocimientos críticos de la red y capacidades de análisis de datos.

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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!