Cursos de ciencia de datos

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16+ Saat Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi

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How Google does Machine Learning en Español

Cómo Google hace Machine Learning en Español ¿Cuáles son las prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Google Cloud? ¿Qué es Vertex AI y cómo se puede utilizar la plataforma para crear, entrenar e implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático de AutoML sin escribir una sola línea de código? Google consider.

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Learn Python Programming : Step By Step Guide for Beginners

Aprende Programación en Python: Guía Paso a Paso para Principiantes Aprende el Lenguaje de Programación Python fácilmente en Hindi. Cada tema se explica de una manera muy simple utilizando el idioma Hindi en Udemy. Universidad: Udemy Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Python, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Ci.

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Veri Bilimi için Python ( Python for Data Science )

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【世界で55万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜

【55,000 personas en todo el mundo han tomado este curso】Para aquellos que aspiran a ser científicos de datos ~Campamento intensivo de ciencia de datos de 25 horas~ Abordamos problemas comerciales relacionados con el aprendizaje automático, aprendizaje profundo e inteligencia artificial, utilizando análisis de regresión, redes neuronales, método.

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Pomodoro ile 1 Haftada Python Ögrenin + 100 Soru-Çözüm

Aprende Python en 1 Semana con Pomodoro + 100 Preguntas y Soluciones Puedes aprender todos los detalles de Python en poco tiempo. Además, refuerza tu conocimiento con tareas, cuestionarios y ejercicios de codificación. Este curso ofrece la oportunidad de probar y mejorar tus conocimientos de Python con 100 preguntas y soluciones. Proveedor: Udem.

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University of Virginia

Product Analytics and AI

Analítica de Productos e IA - Universidad de Virginia | Coursera Pocas capacidades enfocan lo ágil como un programa de analítica fuerte. Tal programa determina dónde debe enfocarse un equipo de una iteración ágil (sprint) a la siguiente. Los análisis exitosos rara vez son difíciles de entender y a menudo son sorprendentes por su claridad. En es.

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DataOps Methodology

Metodología DataOps DataOps, según la define Gartner, es una práctica colaborativa de gestión de datos enfocada en mejorar la comunicación, integración y automatización de los flujos de datos entre los gestores y consumidores de datos dentro de una organización. Al igual que DevOps, DataOps no es un dogma rígido, sino una práctica basada en prin.

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Advanced Data Science with IBM

Ciencia de Datos Avanzada con IBM Como completador de la especialización certificada por Coursera, demostrarás una comprensión profunda del procesamiento de datos masivo y en paralelo, la exploración y visualización de datos, junto con el aprendizaje automático y profundo avanzado. Comprenderás los fundamentos matemáticos detrás de todos los algo.

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Time Series Analysis Real World Projects in Python

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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!