Udemy Gratis: Curso en español de ciencia de datos



La ciencia de los datos es un campo emergente que ha ganado cada vez más atención en los últimos años por su capacidad para ayudar a resolver una amplia gama de problemas.

Es un campo que está creciendo rápidamente en popularidad con científicos de datos que se buscan en una serie de industrias, desde la consultoría a Wall Street a Silicon Valley. En cierto modo, la ciencia de los datos es un campo puente, que reúne los mundos de la estadística y la informática, se mire por donde se mire.

El tipo más común de científico de datos es un analista de negocios y muchos se encargan de mejorar los procesos de toma de decisiones a través de modelos estadísticos y técnicas analíticas de campos como el aprendizaje automático y la visión por ordenador.

Los científicos de datos también están muy solicitados porque son capaces de navegar por la compleja intersección de diversas disciplinas como la ingeniería y los negocios.

Introducción al Data Science

Aprende acerca de la Ciencia que está revolucionando el mundo de los negocios y el rol del Científico de Datos.

El dinamismo y la digitalización de la vida en la actualidad genera una inmensidad de datos, esto ha dado origen a un nuevo tipo de Ciencia conocida como Data Science y que ha venido a revolucionar el mundo de los negocios, porque está explotando tales datos están siendo analizados con muchas finalidades, por ejemplo, en el mundo de los negocios para obtener ventajas competitivas, encontrar patrones de compra y de comportamiento de los clientes; en el mundo del marketing están interpretando textos, sentimientos y emociones para segmentar clientes, entre muchas otras aplicaciones.

Esto abre un mundo de oportunidades para aquellos con las habilidades necesarias para ser un científico de datos, ya que esta nueva revolución digital ha generado en todas las organizaciones la necesidad de procesar, analizar y explotar la información que existe en los datos para extraer valor estratégico que facilite la toma de decisiones correctas y son precisamente estas funciones lo que ha llevado a que «The New York Times» entre otras organizaciones, a que se considere al Data Scientist como «la profesión más sexy del siglo XXI», ya que es de gran atractivo para ejercerla por la gran cantidad de oportunidades existentes.

Como buen analista de datos, sabes que la información nunca está de más, es por eso que este curso es una oportunidad de invertir un poco de tiempo en recibir nuevas ideas y nuevos enfoques de otros profesionales del área para que ese kit de herramientas y conocimientos que tienes sea cada vez mayor.

¿Para quién es este curso?

  • Analistas de Business Intelligence
  • Analistas de Datos
  • Interesados en la ciencia de datos
  • Profesionales y estudiantes en general

Requisitos

  • Ningún requisito previo para esta información del curso

Lo que aprenderás

  • Fundamentos básicos del Data Science
  • El rol del Científico de Datos
  • Contexto de la Ciencia de Datos
  • Herramientas que usan los Científicos de Datos
  • La Evolución del Científico de Datos

Este curso se encuentra disponible de manera gratuita sin necesidad de ningún cupón, a través de la opción “GRATIS”.

Te recomendamos primero leer las diferencias entre un curso gratis y uno de pago para evitar malentendidos:

Cursos gratuitos

  • Contenido de vídeo en línea

Cursos de pago

  • Contenido de vídeo en línea
  • Certificado de finalización
  • Preguntas y respuestas de los instructores
  • Mensaje directo para el instructor

Para obtener el curso de manera gratuita da clic en el siguiente botón:


Deja tus comentarios y sugerencias


Sobre Facialix

Facialix es un sitio web que tiene como objetivo apoyar en el aprendizaje y educación de jóvenes y grandes. Buscando y categorizando recursos educativos gratuitos de internet, de esta manera Facialix ayuda en el constante aprendizaje de todos.


También te podría gustar...

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.