Curso Fundamentos de Data Science
Si has realizado este curso, ¿por qué no darnos tu opinión?. Si lo haces, estarás ayudando a miles de personas que, como tu en su momento, están intentando cambiar su vida a través de la formación. No hay mejor ayuda, para decidirse entre miles de cursos, que la opinión de una persona que ha vivido la experiencia de cursarlo, miles de personas te lo agradecerán.
Danos tu opinión detallada sobre el Curso Fundamentos de Data Science. No olvides decirnos que te pareció el temario del curso, el profesorado, la accesibilidad al equipo del centro para resolver tus dudas y, en el caso de los programas online, la calidad del campus virtual.
El Curso Fundamentos de Data Science se imparte en modalidad Online.
El valor de la IA: Por qué y para qué formarse
Por qué formarse
· Transformar datos en decisiones estratégicas
· Incorporar Inteligencia Artificial a procesos de negocio
· Ventaja competitiva
Para qué formarse
· Optimizar los procesos empresariales
· Mejorar la capacidad predictiva de la empresa
· Desarrollar una cultura de datos
Perfil de asistencia
Algunos de los puestos relevantes:
-Profesionales de Empresa (RRHH)
-Estudiantes Universitarios y FP Avanzada
-Especialistas en Data Warehouse/ Técnicos de BI
-Ingenieros de datos y arquitectos de Big Data
-Especialistas en Operaciones y logística
-Especialistas en marketing
Estructurados en tres ejes:
1. Comprensión de los fundamentos de Data Science
2. Aplicación de técnicas predictivas y modelos estadísticos
3. Automatización del análisis de datos
Aplicabilidad inmediata: Los participantes podrán aplicar las técnicas de Data Science y Machine Learning desde el primer día, utilizando herramientas como Python y bibliotecas populares para resolver problemas reales de negocio y generar insights valiosos.
Desarrollo de competencias técnicas de alto valor: La formación cubre habilidades críticas como la manipulación de grandes volúmenes de datos, el desarrollo de modelos predictivos, y la automatización de procesos analíticos, competencias muy demandadas en el mercado actual.
Accesibilidad a herramientas y metodologías actuales: Se utilizarán herramientas ampliamente empleadas en la industria, como Python, Jupyter Notebook, y bibliotecas como pandas, numpy y scikit-learn, permitiendo a los asistentes desarrollar proyectos de ciencia de datos con las mejores prácticas de la industria.
Webinar: 1h // Sesión formativa: 15h