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  • Microsoft Excel 2003, 2010, 2013, 2016 o 365

Descripción

El problema

El científico de datos es una de las profesiones más adecuadas para prosperar en este siglo. Digital. Orientado a la programación. Analítico. Por lo tanto, no sorprende que la demanda de científicos de datos haya aumentado en el mercado laboral.

Sin embargo, la oferta ha sido muy limitada. Es difícil adquirir las habilidades necesarias para ser contratado como científico de datos.

¿Y cómo puedes hacer eso?

Las universidades han tardado en crear programas especializados en ciencia de datos. (sin mencionar que los que existen son muy caros y consumen mucho tiempo)

La mayoría de los cursos en línea se enfocan en un tema específico y es difícil entender cómo la habilidad que enseñan encaja en la imagen completa.

La solución

La ciencia de datos es un campo multidisciplinar. Abarca una amplia gama de temas.

  • Comprensión del campo de la ciencia de datos y el tipo de análisis que se lleva a cabo
  • Matemáticas
  • Estadísticas
  • Pitón
  • Aplicando técnicas estadísticas avanzadas en Python
  • Visualización de datos
  • aprendizaje automático
  • aprendizaje profundo

Cada uno de estos temas se basa en los anteriores. Y corre el riesgo de perderse en el camino si no adquiere estas habilidades en el orden correcto. Por ejemplo, uno lucharía en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático antes de comprender las matemáticas subyacentes. Sin embargo, puede resultar abrumador estudiar el análisis de regresión en Python antes de saber qué es una regresión.

Por lo tanto, en un esfuerzo por crear la capacitación en ciencia de datos más eficaz, eficiente en el tiempo y estructurada disponible en línea, creamos el curso de ciencia de datos 2018.

Creemos que este es el primer programa de capacitación que resuelve el mayor desafío para ingresar al campo de la ciencia de datos. – tener todos los recursos necesarios en un solo lugar.

Además, nuestro enfoque es enseñar temas que fluyen sin problemas y se complementan entre sí. El curso te enseña todo lo que necesitas saber para convertirte en un científico de datos a una fracción del costo de los programas tradicionales (sin mencionar la cantidad de tiempo que ahorrarás).

Las habilidades

1. Introducción a los datos y la ciencia de datos

Big data, business intelligence, business analytics, machine learning e inteligencia artificial. Sabemos que estas palabras de moda pertenecen al campo de la ciencia de datos, pero ¿qué significan todas? Como candidato a científico de datos, debe comprender los entresijos de cada una de estas áreas y reconocer el enfoque adecuado para resolver un problema. Esta ‘Introducción a los datos y la ciencia de datos’ le brindará una visión integral de todas estas palabras de moda y dónde encajan en el ámbito de la ciencia de datos.

¿Por qué aprenderlo?

2.Matemáticas

Aprender las herramientas es el primer paso para hacer ciencia de datos. Primero debe ver el panorama general para luego examinar las partes en detalle.

Echamos un vistazo detallado específicamente al cálculo y el álgebra lineal, ya que son los subcampos en los que se basa la ciencia de datos.

¿Por qué aprenderlo?

El cálculo y el álgebra lineal son esenciales para la programación en ciencia de datos. Si desea comprender los algoritmos avanzados de aprendizaje automático, necesita estas habilidades en su arsenal.

3. Estadísticas

Tienes que pensar como un científico antes de convertirte en científico. La estadística entrena tu mente para formular problemas como hipótesis y te brinda técnicas para probar estas hipótesis, como un científico.

¿Por qué aprenderlo?

Este curso no solo le brinda las herramientas que necesita, sino que también le enseña cómo usarlas. Las estadísticas te entrenan para pensar como un científico.

4. pitón

Python es un lenguaje de programación relativamente nuevo y, a diferencia de R, es un lenguaje de programación de propósito general. ¡Puedes hacer cualquier cosa con él! Las aplicaciones web, los juegos de computadora y la ciencia de datos se encuentran entre muchas de sus capacidades. Por eso, en un corto espacio de tiempo, ha logrado trastornar muchas disciplinas. Se han desarrollado bibliotecas extremadamente poderosas para permitir la manipulación, transformación y visualización de datos. Sin embargo, donde realmente brilla Python es cuando se trata de máquinas y aprendizaje profundo.

¿Por qué aprenderlo?

Cuando se trata de desarrollar, implementar y desplegar modelos de aprendizaje automático a través de marcos potentes como scikit-learn, TensorFlow, etc., Python es un lenguaje de programación imprescindible.

5. Mesa

Los científicos de datos no solo necesitan tratar con datos y resolver problemas basados ​​en datos. También necesitan convencer a los ejecutivos de la empresa de las decisiones correctas que deben tomar. Es posible que estos ejecutivos no estén bien versados ​​en ciencia de datos, por lo que el científico de datos debe ser capaz de presentar y visualizar la historia de los datos de una manera que puedan entender. Ahí es donde interviene Tableau, y lo ayudaremos a convertirse en un narrador experto con el software de visualización líder en inteligencia comercial y ciencia de datos.

¿Por qué aprenderlo?

Un científico de datos confía en herramientas de inteligencia comercial como Tableau para comunicar resultados complejos a los tomadores de decisiones no técnicos.

6. Estadísticas avanzadas

Las regresiones, la agrupación en clústeres y el análisis factorial son disciplinas que se inventaron antes del aprendizaje automático. Sin embargo, ahora todos estos métodos estadísticos se realizan a través del aprendizaje automático para proporcionar predicciones con una precisión sin precedentes. Esta sección analizará estas técnicas en detalle.

¿Por qué aprenderlo?

La ciencia de datos tiene que ver con el modelado predictivo y puede convertirse en un experto en estos métodos a través de esta sección de ‘estadísticas avanzadas’.

7. Aprendizaje automático

La parte final del programa y a lo que ha estado conduciendo cada sección es el aprendizaje profundo. Ser capaz de emplear el aprendizaje automático y profundo en su trabajo es lo que a menudo separa a una empresa de datos científico de una fecha analista. Esta sección cubre todas las técnicas comunes de aprendizaje automático y métodos de aprendizaje profundo con TensorFlow.

¿Por qué aprenderlo?

El aprendizaje automático está en todas partes. Compañías como Facebook, Google y Amazon han estado usando máquinas que pueden aprender por sí mismas durante años. Ahora es el momento para Uds para controlar las máquinas.

***Lo que obtienes***

  • Un programa de capacitación en ciencia de datos de $ 1250
  • Soporte activo de preguntas y respuestas
  • Todo el conocimiento para ser contratado como científico de datos
  • Una comunidad de estudiantes de ciencia de datos
  • Un certificado de finalización
  • Acceso a futuras actualizaciones
  • Resuelve un caso de negocios de la vida real que te conseguirá el trabajo

Te convertirás en un científico de datos desde cero

Estamos encantados de ofrecer una devolución de dinero incondicional de 30 días con total garantía. No hay riesgo para usted. El contenido del curso es excelente y para nosotros es una obviedad, ya que estamos seguros de que te encantará.

¿Por qué esperar? Cada día es una oportunidad perdida.

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¿Quién es el público objetivo?

  • Deberías tomar este curso si quieres convertirte en un científico de datos o si quieres aprender sobre el campo.
  • Este curso es para ti si quieres una gran carrera
  • El curso también es ideal para principiantes, ya que comienza con los fundamentos y desarrolla gradualmente sus habilidades.

Creado por 365 Careers, 365 Careers Team
Última actualización 12/2022
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