Cursos de ciencia de datos

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Indicación para la evaluación de explicaciones en texto libre - Parte 2

Sumérgete en técnicas avanzadas para evaluar explicaciones en texto libre en las solicitudes de IA, enfocándote en metodologías y aplicaciones prácticas para el análisis de ciencia de datos.
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Desafíos en el Fomento de la Confianza y la Desconfianza en los Sistemas de IA

Explorar los desafíos clave en el desarrollo de la confianza en la IA, desde la construcción de puntos de referencia y métodos de evaluación hasta problemas de calidad de los datos y factores de confianza humana en los sistemas de inteligencia artificial.
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Introducción al Aprendizaje Automático - Clase 1

Descubra los conceptos fundamentales del aprendizaje automático, explorando sus aplicaciones generalizadas y principios fundamentales mientras entiende qué constituye el aprendizaje en los sistemas artificiales.
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Una teoría computacional de sistemas dinámicos gráficos con aplicaciones a redes socio-técnicas

Explora la teoría computacional de los Sistemas Dinámicos Gráficos y sus aplicaciones prácticas en la modelización de redes socio-técnicas complejas y sistemas distribuidos.
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Soy contenido para ser rey: predicción del éxito del contenido y análisis basado en IA.

Descubra cómo SK Broadband combina la inteligencia artificial con la experiencia en el sector para predecir el éxito de contenido, minimizando los riesgos de inversión mediante métricas objetivas y modelos de aprendizaje automático para la previsión del rendimiento del contenido de entretenimiento.
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LITMUS - Sistema de análisis de datos de inteligencia de ubicación y patrones de tráfico

Descubra cómo el sistema LITMUS de SK Telecom analiza los patrones de movilidad a través de la inteligencia artificial, proporcionando información detallada sobre los hábitos de transporte, los comportamientos de desplazamiento y los patrones de tráfico para resolver los desafíos urbanos.
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Comprender de un vistazo los movimientos de personas en todo el país - Servicio de análisis de datos de GeoVisionPuzzle.

Descubra cómo el GeoVision Puzzle de SKT aprovecha el análisis de grandes datos de telecomunicaciones para proporcionar información precisa sobre el movimiento de la población y soluciones API para empresas en toda Corea del Sur.
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El presente y futuro de AutoML: casos de uso reales en el entorno industrial

Descubra cómo la tecnología AutoML evolucionó de ser una palabra de moda a una herramienta industrial esencial, explorando sus aplicaciones actuales y futuros desafíos en SK Group a través de casos de implementación en el mundo real.
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Sistema de análisis A-TLAS para la optimización de infraestructuras de telecomunicaciones inalámbricas.

Descubre cómo A-TLAS, una solución de IA colaborativa, optimiza la calidad de las redes inalámbricas mediante el análisis complejo de datos, estimando velocidades de transmisión e identificando necesidades de optimización para la infraestructura de telecomunicaciones.
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Optimización de Datos y Tecnología Digital para Operaciones en Campo - Estudio de Caso

Descubra cómo SK Rentacar aprovecha el análisis de datos y la tecnología digital para optimizar las operaciones de alquiler de coches en Jeju, predecir las demandas del mercado e implementar procesos de servicio automatizados para mejorar la eficiencia empresarial.
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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:

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?

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:

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!