Cursos de ciencia de datos

513 Cursos

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Master Python for Data Analysis and Business Analytics 2025

Potencia tus capacidades de análisis de datos y lleva tu analítica empresarial a nuevos niveles con nuestro completo curso de Python para Ciencia de Datos. Diseñado para personas que buscan mejorar sus habilidades, este curso ofrece un conocimiento profundo y aplicaciones prácticas, dándote el poder de transformar datos en ideas accionables..

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Mining and Analyzing LinkedIn Data

Descubre cómo aprovechar la ciencia de datos y la inteligencia artificial para extraer valiosos conocimientos de tu red de LinkedIn. Este curso, ofrecido por Udemy, te equipa con las habilidades para aplicar técnicas avanzadas como la minería de datos, el análisis de sentimientos y la agrupación k-means. Ya seas un entusiasta de los datos o un.

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Data Science & Python - Maths, models, Stats PLUS Case Study

Emprende un profundo viaje al mundo de la ciencia de datos y Python con nuestro curso: Ciencia de Datos y Python - Matemáticas, Modelos, Estadísticas MÁS Estudio de Caso. Ofrecido en Udemy, este curso cubre temas esenciales como estadísticas, pruebas inferenciales, y métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Explora las vastas oportu.

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Microsoft Fabric Masterclass - Future of Data with Fabric

Inscríbete en el Masterclass de Microsoft Fabric para adelantarte al futuro de la gestión de datos. Esta guía completa ofrece un aprendizaje en profundidad sobre Microsoft Fabric, abarcando herramientas esenciales como Data Factory, Data Warehouse, Ciencia de Datos y Power BI, todas integradas dentro de la plataforma Fabric. Ya seas un aspir.

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Machine Learning Project: Heart Attack Prediction Analysis

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Complete PySpark & Google Colab Primer For Data Science

Domina el arte de construir modelos de aprendizaje automático y redes neuronales usando PySpark y Google Colab con esta guía completa. Perfectamente adaptado para aspirantes a científicos de datos, este curso de Udemy cubre temas esenciales como aprendizaje automático, big data, aprendizaje profundo y más. Descubre cómo procesar datos eficie.

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Microsoft Fabric - The Complete Guide

Explora el viaje profundo para dominar Microsoft Fabric a través de esta guía todo-incluida diseñada para llevarte desde conceptos fundamentales hasta una experiencia avanzada. Ofrecido por Udemy, este curso proporciona una comprensión exhaustiva de Microsoft Fabric, integrando conocimientos críticos en ciencia de datos, aprendizaje automáti.

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End to End Data Science Practicum with Knime

Emprende un viaje informativo en el mundo de la ciencia de datos con nuestra "Práctica de Ciencia de Datos de Extremo a Extremo con Knime" ofrecida por Udemy. Este curso te capacita para dominar conceptos y técnicas clave de ciencia de datos utilizando Knime, respaldado por ejemplos prácticos. Ya sea que tu interés esté en la visualización de.

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Machine Learning & Data Science: The Complete Visual Guide

Visitar el curso en Udemy Sumérgete en el mundo del aprendizaje automático y la ciencia de datos con nuestra completa guía visual. Este curso ofrece un enfoque fácil de seguir con demostraciones sencillas y modelos de Excel, asegurando una comprensión completa sin necesidad de habilidades de programación. Ideal para principiantes y aquellos qu.

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Machine Learning for Data Analysis: Classification Modeling

Embárcate en un emocionante viaje al mundo del Aprendizaje Automático diseñado para el análisis de datos utilizando el poder de Excel. Este curso está diseñado para aquellos que desean adentrarse en el modelado de clasificación para mejorar sus capacidades de inteligencia empresarial sin necesidad de experiencia en programación. Ofrecido po.

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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!