Cursos de ciencia de datos

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Aprendizaje Basado en Proyectos de IA: Por qué y Cómo - Un Enfoque de Transformación Digital

Descubra cómo el programa de Aprendizaje Basado en Proyectos de IA de SK transforma los desafíos del lugar de trabajo en soluciones prácticas, al tiempo que desarrolla capacidades esenciales en IA y fomenta la transformación digital.

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Cómo utilizar la IA para aportar un nuevo valor al negocio: evitando los errores comunes en la implementación de IA

Descubra ideas prácticas sobre los desafíos y soluciones en la implementación de la IA, centrándose en 10 errores comunes que impiden que los proyectos de IA lleguen a la producción, basados en 8 años de experiencia en el mundo real.

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Minería de Procesos desde el Interior - Una Guía para la Integración e Implementación

Descubra cómo la minería de procesos puede revolucionar las operaciones empresariales mediante estrategias de implementación prácticas, casos reales y principios esenciales para la toma de decisiones efectiva y la gestión de procesos.

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El poder de las experiencias personalizadas para el cliente a través de innovaciones en inteligencia artificial.

Descubra cómo construir motores de recomendación e implementar estrategias de personalización impulsadas por IA que mejoren las experiencias de los clientes y promuevan el crecimiento empresarial a través de demostraciones prácticas.

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Transacciones minoristas a escala para IA - de PoC a producción

Descubra cómo escalar soluciones de IA para transacciones minoristas, desde manejar millones de puntos de datos no estructurados hasta habilitar aplicaciones de IA a nivel empresarial y capacidades de generación de informes.

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Enfoques Recientes en la Optimización del Marketing de la Banca Minorista - Personalización y Análisis Impulsados por IA

Descubre estrategias innovadoras impulsadas por IA para optimizar el marketing en la banca minorista, centrándose en técnicas de personalización y algoritmos que mejoran el compromiso del cliente y fomentan el crecimiento.

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El Amanecer de las Fintech Sociales - IA, Sostenibilidad y Ciencias Sociales

Explore cómo la inteligencia artificial y la tecnología están remodelando las finanzas, integrando perspectivas de las ciencias sociales y expandiendo los límites científicos en la transformación del sector financiero moderno.

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Cómo la Blockchain Puede Facilitar una IA Mejor y Más Ética

Explora cómo la tecnología blockchain puede mejorar el desarrollo de la IA al proporcionar transparencia, trazabilidad y salvaguardias éticas contra el uso indebido, como los deepfakes y los modelos de entrenamiento sesgados.

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Inteligencia Artificial y Blockchain - Modelando el Futuro a través de Tecnologías Sinérgicas

Explore cómo las tecnologías de IA y blockchain convergen para crear sinergias poderosas, examinando sus fortalezas complementarias en la integridad de los datos, la seguridad y la capacidad de toma de decisiones.

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Asesoría sobre la Red Hospitalaria: Escuche su Metadatos - Comprender las Señales de Datos en Atención Médica

Descubra cómo el análisis de metadatos en redes hospitalarias puede impulsar la toma de decisiones estratégicas, mejorar la eficiencia operativa y proporcionar valiosas perspectivas para la optimización de la gestión sanitaria.

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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!