AI+ Data™ - eLearning (examen incluido)
448,00 EUR
- 40 hours
La Certificación de Datos AI+ ofrece un viaje de aprendizaje integral, dotando a los profesionales con habilidades esenciales en ciencia de datos. Cubre temas fundamentales como estadísticas, programación y manipulación de datos, avanzando hacia módulos superiores en IA generativa y Aprendizaje Automático (ML). El programa enfatiza la toma de decisiones basada en datos y la narrativa para fortalecer tanto las capacidades analíticas como de comunicación.
Características clave
Idioma
Curso y material en inglés
Nivel
Nivel principiante-intermedio (Categoría: IA+ Técnico)
Acceso a la plataforma por 1 año
y Laboratorio Práctico Virtual incluido
40 horas de lecciones en video y multimedia
Se recomiendan 50 horas de tiempo de estudio
Material
Video, material en PDF, eBook en audio, podcasts, cuestionarios y evaluaciones.
Examen
Examen supervisado en línea con una repetición gratuita
Certificado
Certificado de finalización incluido. Válido por 1 año
Herramientas que dominarás
Google Colab, MLflow, Alteryx, KNIME
Acerca del curso
Desbloquea la innovación impulsada por datos con IA
- Conocimientos fundamentales: Fundamentos en Ciencia de Datos, Python, Estadística y Manipulación de Datos
- Aprendizaje Avanzado: Explora la IA Generativa, el Aprendizaje Automático y el Análisis Predictivo
- Proyecto final: Aplicar la inteligencia artificial a desafíos del mundo real, como predecir la rotación de empleados
- Preparación Profesional: Adquiere habilidades prácticas para roles de ciencia de datos enfocados en IA con mentoría guiada
A través de proyectos finales prácticos y mentoría personalizada, los estudiantes adquieren experiencia práctica aplicando técnicas de ciencia de datos a desafíos del mundo real. Al combinar la teoría con ejercicios en Python, R y tecnologías de vanguardia, esta certificación prepara a los profesionales para sobresalir en la ciencia de datos, impulsando la innovación y la toma de decisiones informadas dentro de sus organizaciones.
Por qué esta certificación es importante
Las empresas necesitan profesionales certificados que puedan convertir datos complejos en conocimientos accionables mientras mantienen la privacidad y la integridad.
Resultados de aprendizaje
Al finalizar este curso, podrás:
Análisis Avanzado de Datos
Desarrollar habilidades para limpiar, preprocesar y analizar datos utilizando métodos estadísticos y exploratorios para extraer percepciones significativas
Inteligencia Artificial Generativa y Aprendizaje Automático
Utiliza herramientas de IA y algoritmos de aprendizaje automático para generar perspectivas y crear modelos predictivos
Habilidades de Programación & ML
Fortalecer la competencia en Python y R, aplicándolos tanto a tareas de aprendizaje automático básicas como avanzadas.
Narración de Datos & Toma de Decisiones
Aprende a comunicar datos de manera efectiva y a tomar decisiones empresariales bien informadas basadas en datos
Cronograma del curso
Fundamentos de la Ciencia de Datos
Lección 1
- 1.1 Introducción a la Ciencia de Datos
- 1.2 Ciclo de Vida de la Ciencia de Datos
- 1.3 Aplicaciones de la Ciencia de Datos
Fundamentos de Estadística
Lección 2
- 2.1 Conceptos Básicos de Estadística
- 2.2 Teoría de la Probabilidad
- 2.3 Inferencia Estadística
Fuentes y Tipos de Datos
Lección 3
- 3.1 Tipos de Datos
- 3.2 Fuentes de Datos
- 3.3 Tecnologías de Almacenamiento de Datos
Habilidades de Programación para la Ciencia de Datos
Lección 4
- 4.1 Introducción a Python para la Ciencia de Datos
- 4.2 Introducción a R para la Ciencia de Datos
Manipulación y Preprocesamiento de Datos
Lección 5
- 5.1 Técnicas de Imputación de Datos
- 5.2 Manejo de valores atípicos y transformación de datos
Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Lección 6
- 6.1 Introducción al Análisis Exploratorio de Datos
- 6.2 Visualización de Datos
Herramientas de IA generativa para obtener perspectivas
Lección 7
- 7.1 Introducción a las herramientas de IA generativa
- 7.2 Aplicaciones de la IA generativa
Aprendizaje automático
Lección 8
- 8.1 Introducción a los algoritmos de aprendizaje supervisado
- 8.2 Introducción al Aprendizaje No Supervisado
- 8.3 Diferentes algoritmos para agrupamiento
- 8.4 Aprendizaje de reglas de asociación con implementación
Aprendizaje Automático Avanzado
Lección 9
- 9.1 Técnicas de Aprendizaje Ensemble
- 9.2 Reducción de Dimensionalidad
- 9.3 Técnicas Avanzadas de Optimización
Toma de decisiones basada en datos
Lección 10
- 10.1 Introducción a la toma de decisiones basada en datos
- 10.2 Herramientas de Código Abierto para la Toma de Decisiones Basada en Datos
- 10.3 Derivando perspectivas impulsadas por datos del conjunto de datos de ventas
Narración de Datos
Lección 11
- 11.1 Comprendiendo el poder del relato de datos
- 11.2 Identificación de Casos de Uso y Relevancia Empresarial
- 11.3 Creación de Narrativas Atractivas
- 11.4 Visualización de Datos para Impacto
Proyecto Final - Predicción de la Rotación de Empleados
Lección 12
- 12.1 Introducción al proyecto y planteamiento del problema
- 12.2 Recolección y Preparación de Datos
- 12.3 Análisis y Modelado de Datos
- 12.4 Narración y Presentación de Datos
Agentes de IA para el Análisis de Datos
Módulo Opcional
- 1. Comprendiendo a los Agentes de IA
- 2. Estudios de caso
- 3. Práctica práctica con agentes de IA
¿Quién debería inscribirse en este programa?
Analistas de Datos & Científicos: Aplicar IA para modelado predictivo y decisiones más inteligentes.
Profesionales de Inteligencia de Negocios: Utilicen la IA para extraer conocimientos de datos complejos.
Especialistas en TI e Integradores: Implementen soluciones de IA para una gestión de datos optimizada.
Ingenieros de Datos: Construyan infraestructuras y flujos de datos escalables impulsados por IA.
Crecimiento industrial
Impulsando la Innovación Impulsada por Datos en Diversos Sectores
- Crecimiento del Mercado: Se proyecta que el mercado global de ciencia de datos de IA crezca a una tasa compuesta anual del 37.4% desde 2023 hasta 2030 (Grand View Research).
- Transformación industrial: El análisis impulsado por IA está revolucionando las finanzas, el marketing, el comercio minorista y otros sectores.
- Perspectivas en Tiempo Real: Las organizaciones utilizan cada vez más la IA para obtener perspectivas predictivas y análisis de datos en tiempo real.
- Automatización y Eficiencia: La automatización impulsada por IA optimiza los flujos de trabajo y mejora la eficiencia operativa.
- Toma de Decisiones Mejorada: Sectores como el comercio electrónico, la cadena de suministro y el servicio al cliente aprovechan la IA para tomar decisiones más inteligentes y basadas en datos.
Más detalles
Requisitos previos
- Comprensión fundamental de la informática y la estadística (útil pero no imprescindible).
- Gran interés en el análisis de datos.
- Apertura para aprender lenguajes de programación como Python y R.
Detalles del examen
- Duración: 90 minutos
- Aprobado: 70% (35/50)
- Formato: 50 preguntas de opción múltiple con múltiples respuestas
- Método de entrega: En línea a través de una plataforma de examen supervisado (horario flexible)
- Idioma: Español
Licenciamiento y acreditación
Este curso es ofrecido por AVC de acuerdo con el Acuerdo del Programa de Socios y cumple con los requisitos del Acuerdo de Licencia.
Política de Equidad
AVC no proporciona alojamiento debido a una discapacidad o condición médica de ningún estudiante. Se anima a los candidatos a contactar a AVC para obtener orientación y apoyo durante el proceso de alojamiento.
Preguntas Frecuentes
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