Lo que aprenderás
- Aprenderás a utilizar el lenguaje Python para la recolección, limpieza, preparación y visualización de datos.
- Comprenderás el uso de diferentes algoritmos y métodos matemáticos para realizar modelos que te llevarán a analizar mejor un conjunto de datos.
- Aprenderás los conceptos de redes neuronales, así como su construcción y entrenamiento para identificar y clasificar datos de manera autónoma.
La ciencia de datos se ha convertido en una pieza central en la toma de decisiones en organizaciones de diversa índole. El internet permite la generación de datos a escalas sin precedentes. El análisis efectivo de esta información puede llevar a una organización al éxito. Por ello el requerimiento de analistas de datos está en auge y uno de los mayores requisitos es el conocimiento del lenguaje Python.
Según el World Economic Forum (2019), las 5 empresas que más se han beneficiado y crecido con las aplicaciones de la ciencia de los datos y el Machine learning tienen que ver con tecnologías de la información, entretenimiento, servicios financieros, servicios profesionales y biotecnología.
Además, las perspectivas de trabajo que se han identificado al utilizar la ciencia de los datos son muy diversas y han ayudado a orientar los esfuerzos de las empresas para fortalecer sus operaciones. Según Algorithmia (2019), se tienen identificadas dos aplicaciones de la ciencia de los datos y aprendizaje máquina en las empresas. La primera tiene que ver con el mejoramiento de la experiencia del cliente y la atención a sus necesidades. Las empresas que se orientan más a estos casos son aquellas relacionadas con las ventas, educación, manufactura, salud y servicios. Mientras que la segunda aplicación se orienta a satisfacer los retos operativos a los que se enfrentan las empresas que gestionan datos. Algunos negocios que se identifican en este segundo caso son aquellas relacionadas con el área de finanzas, agencias de gobierno o aseguradoras.
En esta certificación se verán conceptos introductorios a Python así como sus aplicaciones en la ciencia de datos para desarrollar habilidades laborales relacionadas con la visualización, el modelado de datos utilizando herramientas de aprendizaje máquina y la construcción de redes neuronales. Todos los ejercicios se realizan sin perder de vista su aplicabilidad en el mundo real. Te ayudaremos a orientar tus perspectivas de trabajo para que puedas visualizar, modelar y analizar correctamente los datos. Forma una carrera como científico, analista o ingeniero de datos a través de este MOOC que hemos preparado para ti.
Cursos en este programa
Certificación Profesional en Python aplicado a la Ciencia de Datos de AnahuacX
- 6–8 horas por semana durante 4 semanas
En este curso, aprenderás los conceptos generales de la ciencia de datos utilizando el lenguaje de programación Python. Serás capaz de recolectar contenido en la web, limpiar los datos y prepararlos para su visualización y gestión.
- 6–8 horas por semana durante 4 semanas
En este curso conocerás los fundamentos del aprendizaje automático y como crear modelos de predicción, regresión y clasificación con ayuda de Python. Explorarás problemas de clasificación, regresión, series de tiempo, agrupamiento y sistemas expertos.
- 6–8 horas por semana durante 4 semanas
En este curso aprenderás que es una red neuronal, como crear una red neuronal, entrenar una red neuronal con un conjunto de imágenes.
Conoce a tus instructores de Universidades Anáhuac (AnahuacX)
Expertos de AnahuacX comprometidos con el aprendizaje en línea
Recomendaciones
Los científicos de datos serán las personas que permitan a las empresas volverse más eficientes, competitivas y responsivas a los cambios que se produzcan en el entorno. Esto es algo que las principales empresas del mercado ya han entendido y por eso existe un gran interés en contratar talento que pueda ayudar a la empresa a lograr esos objetivos. En IBM somos muy conscientes de que la Ciencia de Datos es una de las carreras del futuro y por eso hemos querido colaborar con la Universidad Anáhuac para preparar una nueva generación de estudiantes a estas tecnologías que van a transformar todas las áreas de nuestra sociedad.
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