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.
4.5
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Habilidades adquiridas:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActivation Function AnalysisActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAdversarial Training ConceptsAjuste de HiperparámetrosAjuste de hiperparámetrosAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgoritmos de Bandidos de Múltiples BrazosAlgoritmos genéticosAlignment and Generalization RisksAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Análisis de componentes principales (PCA)Análisis de equidad y sesgoAnálisis de seriesAplicación de RNN en tareas de PLN (análisis de sentimientos)Applied Calibration WorkflowsApproximate InferenceApproximate ReasoningApproximation TheoryAprendizaje automático con scikit-learnAprendizaje por Diferencia TemporalArrow Data ModelAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian NetworksBayesian OptimizationBernoulli DistributionBias–Variance Trade-offs in High DimensionsBias–Variance TradeoffBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCatastrophic Forgetting AnalysisCategorical Feature HandlingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Cloud Compute PatternsCloud Data Science WorkflowsCloud Mental ModelsCloud Networking ConceptsCloud Storage ArchitecturesClustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Clustering jerárquico y dendrogramasCodificación de característicasCoefficient VisualizationColumnar Data RepresentationCommittee-Based QueryingCompactness and ConvergenceComprensión de RNN, LSTM y GRUCompression Trade-off ReasoningConcentration of MeasureConceptos de privacidad de datosConciencia regulatoriaConditional IndependenceConjugate PriorsConstrucción de pipelinesContinual Learning TheoryContinuity and BoundednessConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCovarianza y descomposición en valores propiosCritical Analysis of NTK LimitationsCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: manejo de ruido y formas irregularesData Access PatternsData InteroperabilityData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDesarrollo y evaluación integral de modelosDescenso de gradienteDescomposición matricialDescriptive StatisticsDetección de valores atípicosDiffusion Model TheoryDimensionality reduction evaluation Diseño de salidas estructuradasDistance CollapseDistribuciones de probabilidadDistributional Analysis of Neural NetworksDocument Chunking and IndexingDocument ClusteringDocument Similarity MeasuresDrift Detection FundamentalsEffective DocumentationEmpirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEnfoques de detección de objetosEnsemble Learning FundamentalsEntrenamiento y Evaluación de ModelosEntrenamiento y evaluación de modelosEntropy and CompressionEntropy and Rate–Distortion AnalysisEscalado de característicasEstimator IntrospectionEstructuras de Datos en PythonEthical AI PrinciplesEvaluación de promptsEvaluation Under Distribution ShiftExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingExpressivity of Neural NetworksFailure Analysis in RAGFailure Mode DiagnosisFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFine-tuning Pre-trained ModelsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFormal Preference ModelingFunciones y conjuntosFunctional Analysis FoundationsFunctional Analysis in MLFundamentos de Aprendizaje por RefuerzoFundamentos de GymnasiumFundamentos de PyTorchFundamentos de TensorFlowFundamentos de ingeniería de promptsFundamentos de ética en IAFundamentos y algoritmos de clusteringFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGAN FundamentalsGANs Gaussian DistributionGaussian Process CorrespondenceGeneralization BoundsGeneralization in Learning TheoryGenerative Model ConnectionsGeometric Implications for ML AlgorithmsGeometric InterpretabilityGeometric Intuition in High DimensionsGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGestión de datos faltantes y categóricosGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Data InterpretationHigh-Dimensional Geometry IntuitionHigh-Dimensional Statistical TheoryHilbert Spaces in LearningHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHypothesis TestingIA generativa Identity and Access ManagementImplementación de redes recurrentes en PyTorchImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImportance SamplingImputación de valores faltantesIn-Context Learning TheoryInductive BiasInductive Bias ReasoningInfinite-Width Neural Network TheoryInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIngeniería de característicasIntegralesInteligencia de enjambreInterpreting Generalization BoundsIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter Notebook ProficiencyK-Means: principios y optimización de conglomeradosKernel MethodsKernel Regression DynamicsKernel-based RegularizationKnowledge Distillation TheoryKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestL1, L2, and Elastic Net RegularizationLLM Failure ModesLabel Efficiency TechniquesLarge-Width Limit TheoryLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLikelihood vs ProbabilityLimits of LLM GeneralizationLimpieza de datosLinear Algebra FoundationsLinear Algebra for Deep LearningLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionLímites y derivadasMLOps FundamentalsManejo de Lenguaje NaturalManifold IntuitionManual Search MethodsMarcos de IA responsableMarkov Chain Monte CarloMarkov Chains in Generative ModelingMarkov Random FieldsMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMaximum-Margin SolutionsMean Field Theory in Neural NetworksMean-CenteringMedidas estadísticasMembership FunctionsMinimum-Norm SolutionsModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel Scaling ConceptsModel Selection UtilitiesModel-Based Drift DetectionModelos de Clasificación en PythonModelos de difusión Modelos de mezcla gaussiana: clustering probabilísticoMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo IntuitionMulti-Head Attention ConceptsMultinomial DistributionMultivariate AnalysisMétodos de Programación DinámicaMétricas de evaluación para IA generativaNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNeural Network TheoryNeural Tangent Kernel FormalismNeuroevoluciónNode ClassificationNormalización de datos y métricas de distanciaNormalization (L1, L2, Max)Normed and Banach SpacesNull Handling in ArrowODE Formulations in Generative ModelsOffline vs Online Evaluation ReasoningOne-Class SVM for Novelty DetectionOperator TheoryOptimización evolutivaOptimización por enjambre de partículasOptimization Constraints in Fine-TuningOptimization Dynamics in RLHFOptimization in Neural NetworksOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPAC Generalization BoundsPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryPGM Inference and LearningParameter Space GeometryPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPositive Definite KernelsPreprocesamiento de DatosPreprocesamiento de datosPreprocessing PipelinesPrincipal Component Analysis TheoryPrincipios de transparenciaProbabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsProcesamiento de Lenguaje NaturalProcesamiento de imágenes con OpenCVProcesamiento de series temporales y datos secuencialesProgramación en PythonPrompt-Based GeneralizationPrompts de cadena de pensamientoPrompts de pocos ejemplosPrompts de rol y contextoPyArrow API UsageQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRIPPER AlgorithmRKHS FoundationsRademacher ComplexityRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRedes NeuronalesRedes neuronalesRedes neuronales convolucionalesReducción de dimensionalidadRefinamiento de promptsReglas de probabilidadRegresión LogísticaRegresión lineal con PythonRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regularization and Inductive BiasReliability DiagramsRepresenter TheoremReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsReproducing PropertyResponsabilidad en IARetrieval-Augmented Generation FundamentalsReward Model TheoryRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling StrategiesSampling Strategies in MLScore MatchingSelección de característicasSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSistemas inmunes artificialesSparsity and Effective DimensionalitySpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStability–Plasticity Trade-OffsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationStress Testing ML ModelsSubword Tokenization AlgorithmsTF-IDF WeightingTemporal ValidationTeorema de BayesTheoretical Deep Learning InsightsTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTheoretical Limits of LearningTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTokenization TheoryToma de decisiones éticasTrade-off Analysis in Model DesignTraining Dynamics in Mean Field RegimesTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformaciones linealesTransformación de datosTransformer Architecture TheoryTransformer Architecture UnderstandingTransformers Tree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsTécnicas de Monte CarloUncertainty-Based QueryingUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseUniform ConvergenceVAEs VC DimensionVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVector Space ModelingVector and Raster Data HandlingVectores y matricesVocabulary OptimizationWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationWorkflow AutomationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn API Usagescikit-learn Active Learning Implementationt-Norms and t-Conormst-test and z-test Application
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Introduction to Neural Networks with Python
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Introduction to Machine Learning with Python
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Recurrent Neural Networks with Python
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Prompt Engineering Basics
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Mathematics for Data Science with Python
5 horas 51 capítulosPrincipiante
11 ESTUDIANDO AHORA
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1 hora 12 capítulosPrincipiante
5 ESTUDIANDO AHORA
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Computer Vision Essentials with Python
4 horas 29 capítulosIntermedio
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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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