Cursos de Ciencia de Datos
La ciencia de datos es el campo que convierte datos sin procesar en conocimientos significativos y decisiones inteligentes. En esta categoría, aprenderás a recopilar, procesar, analizar, visualizar y modelar datos utilizando herramientas como Python, SQL, aprendizaje automático y plataformas de inteligencia empresarial, preparándote para desafíos reales basados en datos.
4.4
Calificado según 190 reseñas.
6,062 AprendicesYa inscrito
Habilidades adquiridas:
AI Transparency AwarenessARIMA ModelingAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdversarial Training ConceptsAjuste de HiperparámetrosAjuste de hiperparámetrosAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgoritmos de Bandidos de Múltiples BrazosAlgoritmos genéticosAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Análisis de componentes principales (PCA)Análisis de seriesAplicación de RNNs a tareas de PLN (análisis de sentimientos)Aprendizaje Automático con scikit-learnAprendizaje automático con Scikit-learnAprendizaje por Diferencia TemporalAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnBayesian OptimizationClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Clustering jerárquico y dendrogramasCodificación de característicasCoefficient VisualizationComprensión de RNNs, LSTMs y GRUsConstrucción de pipelinesConvergence TheoryConvex AnalysisCovarianza y descomposición en valores propiosCross-validation techniquesDBSCAN: manejo de ruido y formas irregularesData Leakage PreventionDesarrollo y evaluación integral de modelosDescenso de gradienteDescomposición matricialDetección de valores atípicosDimensionality reduction evaluation Distribuciones de probabilidadDrift Detection FundamentalsEnfoques de detección de objetosEntrenamiento y Evaluación de ModelosEntrenamiento y evaluación de modelosEscalado de característicasEstructuras de Datos en PythonEthical AI PrinciplesExperiment Tracking with MLflowExplainable AI FundamentalsFeature ScalingFeature Selection MethodsFine-tuning Pre-trained ModelsForecast Evaluation MetricsFunciones y conjuntosFundamentos de Aprendizaje por RefuerzoFundamentos de GymnasiumFundamentos de PyTorchFundamentos de TensorFlowFundamentos y algoritmos de clusteringGAN FundamentalsGANs Gradient DescentHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsIA generativa Implementación de redes recurrentes en PyTorchImputación de valores faltantesInformation-Theoretic LossesIngeniería de característicasIntegralesInteligencia de enjambreIsolation Forest ImplementationK-Means: principios y optimización de conglomeradosKolmogorov–Smirnov TestL1, L2, and Elastic Net RegularizationLimpieza de datosLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonLímites y derivadasMLOps FundamentalsManejo de Lenguaje NaturalManejo de datos faltantes y categóricosManual Search MethodsMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMean-CenteringMedidas estadísticasModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and GeneralizationModel Monitoring and CI/CDModel-Based Drift DetectionModelos de Clasificación en PythonModelos de Mezcla Gaussiana: clustering probabilísticoModelos de difusión Momentum MethodsMonitoring Model DegradationMulti-Head Attention ConceptsMétodos de Programación DinámicaMétricas de evaluación para IA generativaNeuroevoluciónNormalización de datos y métricas de distanciaNormalization (L1, L2, Max)One-Class SVM for Novelty DetectionOptimización evolutivaOptimización por enjambre de partículasOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPopulation Stability IndexPreprocesamiento de DatosPreprocessing PipelinesProcesamiento de Lenguaje NaturalProcesamiento de imágenes con OpenCVProcesamiento de series temporales y datos secuencialesProgramación en PythonRedes NeuronalesRedes neuronales convolucionalesReducción de dimensionalidadReglas de probabilidadRegresión LogísticaRegresión lineal con PythonRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Risk Minimization TheorySelección de característicasSelf-Attention IntuitionSistemas inmunes artificialesStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStochastic OptimizationTeorema de BayesTime Series AnalysisTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformaciones linealesTransformación de datosTransformer Architecture UnderstandingTransformers Técnicas de Monte CarloUnderstanding GAN VariantsVAEs Vectores y matricesWhitening and DecorrelationXAI Methods and Concepts
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Introduction to Neural Networks
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ML Introduction with scikit-learn
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Linear Regression with Python
2 horas 19 capítulosIntermedio
2 ESTUDIANDO AHORA
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3 horas 24 capítulosIntermedio
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Cluster Analysis
4 horas 34 capítulosIntermedio
4 ESTUDIANDO AHORA
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Introduction to RNNs
3 horas 22 capítulosIntermedio
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Habilidades Adquiridas: Understanding RNNs, LSTMs, and GRUs, Implementing recurrent networks in PyTorch, Processing time series and sequential data, Applying RNNs to NLP tasks (sentiment analysis) , End-to-end model development and evaluation
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Mathematics for Data Science
5 horas 51 capítulosPrincipiante
12 ESTUDIANDO AHORA
Habilidades Adquiridas: Functions & Sets, Series Analysis , Limits & Derivatives , Integrals , Gradient Descent , Vectors & Matrices , Linear Transformations , Matrix Decomposition , Probability Rules , Bayes' Theorem, Statistical Measures , Probability Distributions
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Explainable AI (XAI) Basics
1 hora 15 capítulosPrincipiante
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Habilidades Adquiridas: Explainable AI Fundamentals, XAI Methods and Concepts, Ethical AI Principles, AI Transparency Awareness
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Introduction to Reinforcement Learning
6 horas 37 capítulosAvanzado
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Habilidades Adquiridas: Reinforcement Learning Foundations, Multi-Armed Bandit Algorithms, Dynamic Programming Methods, Monte Carlo Techniques, Temporal-Difference Learning, Gymnasium Basics
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PyTorch Essentials
3 horas 20 capítulosAvanzado
Habilidades Adquiridas: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
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Oportunidades de carreraConoce las profesiones más populares, los salarios promedio y las empresas que buscan activamente especialistas en este campo.
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Cursos de Ciencia de Datos: Información clave y preguntas
Introducción a los cursos de Ciencia de Datos
Contamos con una amplia variedad de cursos para cualquier aspecto de la ciencia de datos, incluyendo visualización de datos (como "Visualización definitiva con Python"), manipulación de datos con Python (como "Ultimate NumPy" o "Técnicas avanzadas en pandas"), SQL (como "Introducción a SQL") y aprendizaje automático (como "Introducción al ML con scikit-learn" o "Introducción a redes neuronales").
Beneficios de nuestros cursos de Ciencia de Datos
Ofrecemos a nuestros clientes un plan de estudios integral, experiencia práctica y expertos instructores.
Oportunidades profesionales tras completar los cursos de Ciencia de Datos
Tras completar un curso de ciencia de datos, es posible iniciar una carrera en diversas posiciones orientadas a los datos, incluyendo científico de datos, analista de datos, analista de aprendizaje automático, analista de inteligencia de negocios, ingeniero de datos, entre otros.
Opciones en Ciencia de Datos
Contamos con una amplia variedad de cursos para cualquier aspecto de la ciencia de datos, incluyendo visualización de datos (como "Visualización definitiva con Python"), manipulación de datos con Python (como "Ultimate NumPy" o "Técnicas avanzadas en pandas"), SQL (como "Introducción a SQL") y aprendizaje automático (como "Introducción al ML con scikit-learn" o "Introducción a redes neuronales").
Información sobre certificados
Al completar cualquiera de nuestros cursos relacionados con ciencia de datos, recibirás un certificado que valida tus habilidades y conocimientos en el área.
Cómo elegir el curso de Ciencia de Datos adecuado
Es necesario evaluar tus objetivos, revisar los requisitos previos y analizar el plan de estudios.
¿Cuál es el mejor curso en la categoría de Ciencia de Datos?
Disponemos de varios cursos destacados en el área de ciencia de datos, entre los que resaltan "Técnicas avanzadas en pandas", "Visualización definitiva con Python" y "Introducción al ML con scikit-learn".
¿Por qué debería considerar tomar un curso de Ciencia de Datos en línea con nuestra empresa?
Ofrecemos a nuestros clientes un plan de estudios integral, experiencia práctica y expertos instructores.
Consejos para completar con éxito un curso de Ciencia de Datos
Es importante mantenerse organizado, aprender de manera activa y practicar de forma regular.
¿Cuál es el costo de la formación en cursos de Ciencia de Datos?
Ofrecemos opciones de precios flexibles. Nuestro Plan Pro comienza en $49 por mes o $99 por tres meses, con ahorros en el Plan Pro Anual a $144. El Plan Ultimate es de $59 por mes, $147 por tres meses o $299 anuales. Cada plan incluye acceso a contenido elaborado por expertos, desafíos interactivos y certificación.
¿Qué curso de Ciencia de Datos es más adecuado para principiantes?
Para principiantes, buenas opciones pueden ser "Introducción a SQL" y "Primeros pasos con pandas".
¿Cuáles son las habilidades clave para destacar en Ciencia de Datos?
Es recomendable contar con experiencia básica en programación y conocimientos fundamentales de matemáticas.
¿Cómo se compara la Ciencia de Datos con el Aprendizaje Automático?
La Ciencia de Datos abarca todo el proceso de trabajo con datos, mientras que el aprendizaje automático es una subdisciplina que se centra específicamente en desarrollar y aplicar algoritmos que permiten a las computadoras aprender y hacer predicciones a partir de datos.
¿Qué impacto tiene la Ciencia de Datos en la industria?
La Ciencia de Datos impulsa la innovación y la eficiencia en diversas industrias al proporcionar información accionable, mejorar la toma de decisiones y optimizar procesos. Por ejemplo, ayuda a las empresas a comprender tendencias del mercado, comportamiento del cliente y eficiencia operativa.
¿Es difícil un curso de Ciencia de Datos?
El nivel de dificultad puede variar según tu formación y la complejidad del curso. Los cursos que ofrecen práctica y apoyo pueden facilitar el proceso de aprendizaje. Tener conocimientos básicos de estadística y programación puede ayudar a reducir la dificultad.
¿Qué título se necesita para trabajar en Ciencia de Datos?
Aunque no siempre se requiere un título específico, muchos científicos de datos poseen títulos en áreas como Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas o Ingeniería. Algunos puestos pueden requerir títulos avanzados o certificaciones especializadas, pero la experiencia práctica y las habilidades también son altamente valoradas.
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