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IBM: Ciencia de datos Professional Certificate

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“Gracias Coderhouse por impartir estos cursos de excelencia que nos nutren de conocimientos y colaboran con nuestro desarrollo profesional para la mejora continua.” Le Wagon tiene presencia en más de 45 lugares en todo el mundo para aprender data science & IA. Adquiere conocimientos avanzados sobre datos, domina el aprendizaje automático y la IA, y lanza tu carrera como científico de datos, analista de datos, ingeniero de IA, gestor de datos y mucho más. Actualmente es profesor investigador, Coordinador del Certificado de Alta Especialidad en Ciencia de Datos y Director Nacional de los programas de Maestria y Doctorado en Ciencias Computacionales del Tecnológico de Monterrey. Sus intereses de investigación incluyen la computación aplicada a problemas de optimización y combinatorios. Particularmente, le interesan los algoritmos de reconocimiento de patrones para identificar relaciones entre las características del problema y los métodos de solución.

curso de data science

La idea es alinear desde el principio tus expectativas con nuestras formaciones. Nos obsesionamos por el éxito de los estudiantes.Su testimonio es fuente de inspiración para toda nuestra comunidad. Resuelve tus dudas con la ayuda de nuestro equipo experto en asesoramiento académico y profesional. A través de este simulador de examen, comprobarás todos tus conocimientos en Power BI y te entrenarás para obtener la Certificación.El Simulador está en idioma inglés. Aprende las técnicas avanzadas de modelado, visualizaciones, expresiones en DAX e Inteligencia artificial para convertirte en experto en Power BI. Aprende a analizar y gestionar datos para el éxito de los negocios con Data Science.

Introducción a Microsoft Power Platform

Diseñar programas en lenguaje de programación Python desarrollados sobre el ambiente de programación Notebook, para que se cumpla con los requerimientos de la aplicación de ciencia de datos. También aplicará herramientas para la toma de decisiones en la organización en la que se encuentre basada en la ciencia de datos, mediante la clasificación, análisis y consolidación curso de data science de datos. Así como, la presentación y visualización gráfica de datos masivos. Es por ello que el diplomado de ciencia de datos ofrece una sólida formación a través de las tecnologías de la información, los elementos matemáticos, la estadí­stica y de las metodologí­as de gestión de datos para dar la resolución efectiva de problemas complejos en las organizaciones.

  • Se trata esencialmente de pruebas de matemáticas de probabilidad, estadística, análisis o álgebra relativamente básica (nivel matemático L1/L2).
  • Esta certificación acredita la materia Ciencia y analítica de datos (TC4029) de la Maestría en Inteligencia Artificial Aplicada, si aplicas y eres admitido en el posgrado dentro de los 3 años posteriores a su fecha de emisión.
  • Como curso introductorio me pareció bueno, aunque para entender bien el apartado de simulaciones hay que recordar unos temas de probabilidad.
  • Así, la pertinencia del curso está relacionada con la necesaria aplicación de diversos métodos para analizar estos datos.

Utilizar las ventajas y desventajas de Python y de las plataformas de visualización Matplotlib y Seaborn, para la generación de gráficas con eje horizontal (x) compartido y el eje vertical (y) puede ser compartidos o no, para que se cumpla con los requerimientos de interfaz de la visualización requerida. Explicar el uso de medidas de grafos en el análisis de redes datos.2. Utilizar las medidas de grafos en el análisis https://tripleten.mx/ de una red de menos de 10 nodos. Diseñamos un programa de aprendizaje flexible, no lineal, que te permite avanzar en la cursada según tus capacidades de tiempo y aprendizaje, con la posibilidades de repetir las clases en vivo hasta que domines la temática. Además, DataScientest lanzará en las próximas semanas un directorio que permitirá conectar a los antiguos alumnos, e incluirá la empresa y el puesto de cada uno.

Educación de calidad a tu alcance

Crear modelos de datos DNN (Deep Neural Networks) utilizando Tensor Flow en Python; seleccionando el modelo adecuado y analizando la exactitud, precisión del modelo, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida. Identificar los estatutos del lenguaje Python en la plataforma Streamlit para el desarrollo de dashboard para visualización de datos interactivos, requeridos por la organización para presentar KPIs o para toma de decisiones.2. Crear programas en lenguaje Python y la plataforma Streamlit para el desarrollo de dashboard para visualización de datos interactivos, requeridos por la organización para presentar KPIs o para toma de decisiones. Interpretar la configuración de los estatutos de pySpark de Python en la modelación inteligente de grandes volúmenes de datos utilizada para cumplir lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida.2. Crear modelos inteligentes supervisados de grandes volúmenes de datos utilizando pySpark de Python; seleccionando el modelo adecuado y analizar la exactitud, precisión del modelo, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida. Interpretar herramientas visuales con medidas estadísticas; nivel de confianza; pruebas de hipótesis de un conjunto de datos unidemensionales y bidimensionales con el propósito de inferir el comportamiento de un población y el nivel de dependencia de las variables.2.

20 por ciento de descuento a estudiantes, docentes y personal administrativo de las instituciones educativas adscritas al Sistema Incorporado de la UNAM o con reconocimiento oficial de la Secretaría de Educación Pública (SEP). 20% de descuento por participante, cuando un mínimo de 3 personas de una institución se inscriban al mismo diplomado, periodo y sede. Identificar las metodologías para la selección de características observables más relevantes para la visualización o para el mejoramiento de la exactitud y/o precisión de un modelo de datos.2. Diseñar las características observables más relevantes para la visualización o para el mejoramiento de la exactitud y/o precisión de un modelo de datos. Identificar el ecosistema de aprendizaje de la plataforma The Learning Gate con la finalidad de sacar el mayor provecho alcanzando el éxito en tu nuevo viaje de aprendizaje. Los programas educativos están orientados a proyectos reales con un enfoque teórico – práctico.

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