Formación Tu ruta completa de carrera en Data Science

Paso a paso

1. 1 Modelado de datos

   El modelado de datos es el primer paso en el diseño de una base de datos. Crea un modelo para mostrar cómo se utilizan los datos, ayudando a analistas y expertos en BI.

   En esta capacitación, empezaremos con el modelado de diagramas de entidad-relación y el modelado lógico y físico. Luego, las reglas de normalización. Finalmente, veremos el lenguaje SQL para manipular datos.

   A continuación, explicaremos cómo se dividirá el contenido.

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     Formação Modelado de datos

2. 2 Python para Data Science

   Con el avance tecnológico, la cantidad de datos creció exponencialmente, impulsando la relevancia de la Ciencia de Datos para ayudar a empresas y profesionales en análisis avanzados para una mejor toma de decisiones. Python, por su simplicidad, versatilidad y expansión, se ha consolidado como la principal herramienta de los científicos de datos.

   La formación en Python para Data Science de Alura ofrece una guía de estudio con los pasos necesarios para aprender en una de las áreas más demandadas.

   ¿Por qué aprender Python? Python es uno de los 5 lenguajes más populares, según RedMonk, debido a su código conciso y fácil lectura. Es líder en Ciencia de Datos por sus bibliotecas, aplicables a análisis, gráficos, Big Data, computación científica y Machine Learning.

   ¿Qué aprenderás? Con esta formación, conocerás Python y sus principales bibliotecas, como Pandas y Numpy, aprendiendo a recolectar, preparar y explorar datos en proyectos variados. Te preparará para iniciar tu carrera en Data Science.

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     Formação Python para Data Science

3. 3 Avanzando en Data Science con Python

   Descubre la formación en Ciencia de Datos con Python de Alura, una guía de estudio que proporciona los pasos necesarios para aprender y desarrollar habilidades en esta área. Al completarla, estarás listo para enfrentar retos profesionales con confianza.

   ¿Qué aprenderás? Profundizarás en Python y sus bibliotecas específicas para Ciencia de Datos, incluyendo visualización de datos y creación de tablas personalizadas. También integrarás Python con herramientas como SQL, PowerBI, Geopandas y Folium.

   Esta formación es ideal tanto para principiantes como para quienes buscan reforzar sus conocimientos en Data Science y prepararse para el mercado laboral.

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     Formação Avanzando en Data Science con Python

4. 4 Estadisticas con Python

   El avance tecnológico ha incrementado la cantidad de datos disponibles, impulsando el crecimiento de la estadística y áreas como Data Science. La demanda de profesionales en estadísticas crece junto con la necesidad empresarial de decisiones basadas en datos.

   ¿Por qué estudiar estadística?Para aprender técnicas de análisis, modelado práctico y crear oportunidades, tanto en tu trabajo como en tu negocio.

   En esta formación, usarás Python y sus bibliotecas específicas para estadísticas. Aprenderás a formular y validar hipótesis, justificando tus análisis y demostrando su relevancia.

   Si deseas profundizar en estadística de manera práctica con Python, esta formación es para ti.

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     Formação Estadística con Python

5. 5 Machine Learning

   Los humanos podemos detectar patrones, pero con el aumento de datos, es difícil crear modelos mentales que expliquen situaciones complejas.

   ¿Qué es Machine Learning? Es una subárea de la inteligencia artificial que reconoce patrones en los datos. Por ejemplo, una escuela podría predecir qué estudiantes están en riesgo de abandonar y actuar para reducir la deserción.

   ¿Por qué usar Machine Learning? Permite mejorar procesos, productos y servicios al aprender de los datos. En lugar de reglas simples, se entrenan algoritmos y se miden resultados.

   En esta formación, aprenderás a abordar problemas desde diferentes perspectivas y a elegir las mejores herramientas para cada solución.

   ¿Qué hace un profesional de Machine Learning? Optimiza recursos, escala servicios y mejora la seguridad laboral en un mercado en crecimiento.

   ¿Te gustaría sumergirte en esta área? ¡Vamos!

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     Formação Machine Learning

6. 6 Machine Learning avanzado

   Inspirados en cómo aprendemos y detectamos patrones, los científicos han expandido el uso de Machine Learning, creando subáreas como Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), Computer Vision y Deep Learning. En esta formación, exploraremos estas áreas que destacan en las empresas.

   ¿Por qué estudiar Deep Learning, PLN y Computer Vision? PLN y Computer Vision tienen un gran potencial para aplicaciones reales, como chatbots avanzados que resuelven problemas sin intervención humana o modelos que analizan imágenes médicas y ayudan a los diagnósticos.

   El uso de tecnologías avanzadas como estas ha crecido gracias al poder del Deep Learning, que utiliza redes de "neuronas" en capas para resolver problemas complejos, transformando el aprendizaje automático. Comencemos nuestra inmersión en estos temas en expansión. ¡Vamos!

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     Formação Machine Learning Avanzado