A diferencia de muchos cursos gratuitos que son muy cortos, este es un curso de 8 horas de duración sobre ciencia de datos con R. En general, este curso te ayudará a aprender los aspectos clave relacionados con los datos y estos conceptos te harán mejorar en el análisis de datos. Después de pasar por este curso, tendrá una idea mucho mejor de cómo describir la ciencia de datos y los términos comunes asociados con el campo (como el aprendizaje automático). El curso es una introducción perfecta a la ciencia de datos, haciendo que una persona se sienta cómoda y mostrando a los participantes del curso el trabajo diario de los científicos de datos, y simplificando el significado de la ciencia de datos.
En 2022, los científicos de datos en México llegaron a ganar hasta 50,000 pesos mensuales, más del doble del ingreso promedio por hogar en el país. Sin embargo, llegar a ese punto requiere aprender bootcamp de programación algunas habilidades y adquirir experiencia en el campo. Por suerte, los expertos creen que el número de vacantes para científicos de datos aumentará considerablemente en la próxima década.
Introducción a la ciencia de datos aplicada
Este curso cubre los fundamentos de la ciencia de datos, el abastecimiento de datos, la codificación, las matemáticas y la estadística. Este curso está diseñado para darle una visión general de las tres áreas esenciales de la ciencia de datos, las áreas que todo buen científico de datos debe conocer, y ser competente en estas áreas puede ser la clave de su éxito. El curso analiza la relación entre los sistemas de información y la estrategia organizacional y explora aún más el papel de los sistemas de información para mantener los datos seguros, relevantes y fluidos entre las partes interesadas relevantes. Es un programa a su propio ritmo que requiere un compromiso de tiempo total de 10 a 15 horas. En la actualidad, esta disciplina es clave para descifrar patrones, predecir tendencias y revelar información valiosa, permitiéndote investigar el mercado y su potencial. A través de la Ciencia de Datos y sus métodos cuantitativos consigues desbloquear un sinfín de oportunidades para maximizar los resultados y la gestión de los cambios organizacionales.
Al final del curso, obtendrá habilidades en matemáticas, análisis de datos, visualización de datos, hoja de cálculo y análisis de negocios. Cuantas más habilidades de programación tenga como científico de datos, más oportunidades tocarán a su puerta. Siga el enlace a continuación para unirse a este curso y estar a un paso de ser un profesional en muy poco tiempo. Como científicos de datos tienen una gran habilidad para manejar y analizar datos complejos de diferentes sectores, por lo tanto es muy común que ocupen múltiples posiciones dentro un variado campo laboral.
Conoce tu programa
Al mismo tiempo, es fácil encontrar en el mercado laboral científicos de datos que provengan de los más diversos sectores. “Hay agrónomos, educadores físicos e incluso personas que no tienen un título universitario que son grandes científicos de datos”, https://www.adiario.mx/tecnologia/el-bootcamp-de-tripleten-unico-por-su-metodo-de-ensenanza-y-plan-de-carrera/ dice Serrajordia. Para Serrajordia, uno de los mayores desafíos para el científico de datos es traducir su conocimiento técnico a otra persona en el negocio. “Es necesario tener empatía por el otro que no tiene los mismos conocimientos técnicos que tú.
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- Hoy en día, el científico de datos es indispensable para trabajar en diferentes áreas como finanzas, salud y marketing.
- Dos de las bibliotecas de Machine Learning más utiles para los científicos de datos son PyTorch y LightGBM.
- El aprendizaje automático también es una de las habilidades clave que los científicos de datos necesitan en sus carreras.
- Nuestros experimentados profesores te ayudarán a aprender rápidamente habilidades prácticas y a construir una base sólida para comenzar tu carrera en la ciencia de datos.
- Los analistas de datos que tomen este curso obtendrán más información sobre big data y extraerán información que las empresas y cualquier otra organización pueden usar para mejorar su toma de decisiones.
Por otro lado, la parte más difícil del trabajo de un científico de datos es localizar los errores que hacen que los resultados del modelo no tengan sentido. Este es un proceso que puede llevar horas, ya que se tiene que hacer una revisión detallada del código para detectar los errores más sutiles. El día que empieces el curso, te presentaremos una plataforma dedicada a los servicios laborales que contiene los talleres esenciales para la búsqueda de empleo.
Coursera Staff
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