Cursos de ciencia de datos

897 Cursos

Segmentación Semántica en Imágenes Satelitales

Explora técnicas avanzadas en aprendizaje profundo para la segmentación de imágenes y detección de objetos, centrándote en aplicaciones prácticas en la conducción autónoma.
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Lecciones de empresas de rápido crecimiento en la adopción y aceleración de la IA

Descubra estrategias para la adopción de IA en empresas de rápido crecimiento. Aprenda a capitalizar el potencial de la IA, superar desafíos y fomentar la innovación y el crecimiento en startups y empresas en expansión.
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MLOps Sin Mucha Operación - Construyendo Sistemas de Aprendizaje Automático Eficientes

Descubra las canalizaciones de datos modernas y directas para sistemas de aprendizaje automático eficientes. Aprenda las ventajas de PaaS y explore aplicaciones del mundo real con código abierto. Obtenga información sobre el futuro del aprendizaje automático para organizaciones de todos los tamaños.
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Introducción a TensorFlow - Taller Práctico

Explora TensorFlow a través de la práctica práctica, completando un tutorial de principio a fin para adquirir habilidades prácticas en la construcción y despliegue de modelos de aprendizaje automático.
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IA Responsable: Principios y Prácticas para un Aprendizaje Automático Ético

Explora el impacto de la IA en la estrategia empresarial y la innovación con las perspectivas de la experta de la industria Kathryn Hume en TMLS2019.
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Aprendizaje Automático en Una Salud

Explora las aplicaciones del aprendizaje automático en One Health, abordando los problemas de salud humana, animal y ambiental interconectados con Graham Taylor, un destacado investigador y emprendedor en inteligencia artificial.
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Cómo configurar su iniciativa de IA interna para el éxito a nivel de producción

Explore estrategias para maximizar el éxito de los proyectos de IA en producción, construir credibilidad con los tomadores de decisiones y seleccionar iniciativas de alto impacto dentro de las organizaciones.
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Habilitación de una Empresa Basada en Datos - Parte 1

Descubra estrategias para construir una organización basada en datos, reducir el sesgo de la inteligencia artificial y fomentar la colaboración entre humanos y máquinas para impulsar la innovación en entornos empresariales.
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IA y Análisis Avanzado en el Retail

Explore casos de uso clave de ML, DL, RL y Análisis de Grafos en el comercio minorista, con una demostración de las capacidades de MLOps de la plataforma de Microsoft Azure AI en un entorno minorista.
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Caso de uso de IA en el comercio minorista: Construcción de un modelo de predicción de demanda

Explorar modelos de predicción de demanda mediante inteligencia artificial en el comercio minorista, indicadores clave de rendimiento (KPIs), y estrategias de implementación para casos de uso empresarial efectivos en la industria minorista.
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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!