Cursos de ciencia de datos

897 Cursos

Saber Cuándo Sabes: Manejo de Datos Adversarios Absteniéndose

Explore la predicción secuencial en entornos estocásticos con interferencia adversaria. Aprende estrategias para manejar cambios en la distribución y realizar predicciones confiadas mientras te abstienes en casos inciertos.
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Sesgo de género en el aprendizaje automático

Explora el sesgo de género en el aprendizaje automático con Shalvi Mahajan. Descubre el papel de la IA en la amplificación de sesgos, los desafíos del mundo real y las técnicas en evolución para abordarlos en el diseño de productos y servicios a través de los géneros.
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Practicar el aprendizaje automático para ingenieros de petróleo con poco o ningún código.

Explora aplicaciones de aprendizaje automático en ingeniería petrolera con mínima codificación. Adquiere habilidades prácticas para implementar soluciones de ML en el análisis de yacimientos y la optimización de la producción.
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Redes que se Adaptan a la Dimensionalidad Intrínseca más allá del Dominio

Explore la capacidad de las redes neuronales para adaptarse a la dimensionalidad intrínseca, centrándose en las redes ReLU que aproximan funciones con mapas de características que reducen la dimensionalidad. Obtén conocimientos sobre el aprendizaje de manifolds y el análisis de datos.
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Prediciendo el Momento: Cómo la IA Predijo la Ignición de Fusión Antes de que Sucediera

Explore cómo la IA predijo la ignición de fusión en el National Ignition Facility, revolucionando la investigación de energía limpia y acercándonos a aprovechar el poder de las estrellas.
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Integración de la Ciberseguridad y el Aprendizaje Automático para Aplicaciones en Sistemas de Transporte

Explore la integración de la ciberseguridad y el aprendizaje automático en los sistemas de transporte. Conozca los desafíos, la investigación y las soluciones innovadoras para asegurar el Internet de Transporte y los Sistemas de Transporte Inteligente.
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Ontologías, aprendizaje profundo en grafos e inteligencia artificial en ciencias de los materiales

Explora las ontologías, el aprendizaje profundo en grafos y la inteligencia artificial en la ciencia de materiales, enfocándose en la fabricación avanzada y la ciencia de sincrotrón. Aprende sobre enfoques innovadores para el análisis multimodal y la toma de decisiones.
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Reduciendo el Umbral de Entrada para la Búsqueda de Vectores Neurales - Aplicación del Aprendizaje por Similitud

Explore el aprendizaje de similitud para una implementación eficiente de búsqueda neuronal, reduciendo los requisitos de datos y el tiempo de entrenamiento mientras aborda desafíos específicos del dominio.
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Relevancia en la Era de la Búsqueda Generativa - Conferencia Magistral Haystack US 2023

Explora la integración de la IA generativa en las búsquedas, abarcando estrategias, ejemplos de código y el equilibrio entre las capacidades de IA y las técnicas de relevancia tradicionales para obtener resultados precisos.
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Relevancia en la Era de la Búsqueda Generativa - Conferencia Inaugural de Haystack US 2023

Explore estrategias para integrar inteligencias artificiales generativas y modelos de lenguaje en aplicaciones de búsqueda, equilibrando precisión y relevancia mientras se aprovechan nuevas capacidades en el panorama de búsqueda en evolución.
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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!