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Curso de Python para Ciencia de Datos

Maneja y analiza datos con Python, NumPy y Pandas. Limpia, transforma, visualiza información y crea portafolios aplicando técnicas de ciencia de datos y gráficos en Matplotlib.

Curso para Crear tus Proyectos de Ciencia de Datos

Construye proyectos de ciencia de datos que demuestren tus habilidades y potencial profesional. Aprende a limpiar, explorar, modelar y comunicar datos. Aplica técnicas con herramientas como Pandas y SciPy, y comparte tus hallazgos en comunidades.

Curso de Análisis de Negocios para Ciencia de Datos

Optimiza estrategias empresariales aplicando análisis de datos. Comprende el Big Data, identifica patrones, toma decisiones éticas, y crea estrategias data-driven. Usa SQL y técnicas de storytelling en casos de negocio concretos.

Curso de Toma de Decisiones Basadas en Datos

Desarrolla habilidades para analizar datos, elegir herramientas, evitar sesgos y tomar decisiones éticas y estratégicas en negocios. Aprende a medir impacto y comunicar resultados aplicando métodos data-driven.

Curso de PostgreSQL Aplicado a Ciencia de Datos

Domina PostgreSQL aplicado a ciencia de datos, manejando bases de datos, consultas avanzadas y procesos iterativos. Aprende a visualizar y analizar datos históricos, geográficos y sumarizados para crear dashboards efectivos y útiles.

Curso de Visualización de Datos para BI

Construye dashboards de BI en Power BI y Tableau, aplicando principios de visualización, modelado y limpieza de datos, series temporales, mapas y nodos para transformar información en análisis claros y toma de decisiones.

Curso de Fundamentos de Ingeniería de Datos

Aprende a gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Comprende herramientas como Apache Spark y Airflow, automatiza procesos y domina entornos de trabajo con Docker. Ideal para quienes desean ingresar o potenciar su rol en ingeniería de datos.

Curso de Configuración Profesional de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos

Configura un entorno profesional de ciencia de datos, automatiza plantillas de proyectos con Cookiecutter, maneja rutas y utiliza notebooks junto a scripts para una colaboración eficiente. Mejora flujos y organización en tus análisis.

Curso de Análisis Exploratorio de Datos

Analiza exploratoriamente datos para descubrir patrones y relaciones. Aprende a utilizar regresión lineal y logística para modelar e interpretar información. Explora mediante gráficos puntos, violín y visualización de datos múltiple.

Curso de Herramientas de Inteligencia Artificial para Equipos de Datos

Utiliza herramientas de IA para potenciar el trabajo en equipos de datos, creando bases de datos, depurando código, limpiando y analizando datos. Aprende a documentar y generar datasets, optimizando procesos en ciencia y análisis de datos.

Curso de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos con Jupyter Notebooks y Anaconda

Configura y utiliza Jupyter Notebooks y Anaconda para ciencia de datos. Aprende a instalar herramientas, manejar ambientes virtuales con Conda y Mamba, y optimizar tu flujo de trabajo. Ideal para principiantes.

Curso de Instrumentación de Datos para Decisiones de Negocio

Instrumenta datos clave para mejorar decisiones de negocio. Aprende a utilizar herramientas como Segment y Mixpanel para medir rendimiento, entender usuarios y optimizar procesos. Ideal para ejecutivos, ingenieros y equipos de producto.

Curso de Ética y Manejo de Datos para Data Science e Inteligencia Artificial

Comprende la ética y el manejo de datos en el ámbito de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Aborda la protección de datos personales, normativas vigentes y dilemas éticos relevantes, explorando escándalos históricos y su impacto social.

Curso de Estadística Inferencial para Data Science e Inteligencia Artificial

Comprende la estadística inferencial para Data Science e IA: aprende a estimar parámetros, interpretar intervalos de confianza y validar hipótesis con Python. Domina técnicas de muestreo y validación cruzada para análisis precisos.

Curso de Fundamentos de AI para Data y Machine Learning

Comprende y aplica los fundamentos de la inteligencia artificial para datos y machine learning. Explora desde conceptos esenciales hasta herramientas prácticas como OpenAI y Hugging Face, siempre con enfoque ético. Ideal para principiantes.

Curso de Thick Data en Negocios

Comprende los conceptos de Thick Data y su aplicación en negocios. Aprende a analizar datos cualitativos para el desarrollo de estrategias a través de la antropología de negocios. Explora métodos de observación y entrevistas para mejorar productos y servicios.

Curso de Big Data y Machine Learning con Google Cloud Platform

Domina el uso de GCP para Big Data y Machine Learning. Aprende a usar herramientas como BigQuery, Dataflow y Vertex AI para analizar datos, entrenar modelos y desplegar proyectos reales desde la predicción de campañas hasta visión por computadora.

Curso Profesional de Machine Learning con scikit-learn

Desarrolla proyectos de Machine Learning profesionalmente con Scikit-Learn. Aprende desde la configuración del entorno, a implementar algoritmos de clasificación, regresión, clustering y optimización. Lleva tu modelo a producción con una API Flask.

Curso de Introducción a Machine Learning

Explora el mundo del machine learning aprendiendo desde algoritmos básicos hasta redes neuronales. Aprende a preparar datos, aplicar algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, y evalúa modelos. Conviértete en experto en entendimiento de patrones y predicciones eficaces usando herramientas como Python y sus bibliotecas relacionadas.

Curso de Big Data en AWS

Aprenderás a utilizar AWS para manejar proyectos de Big Data, desde la extracción de datos hasta su análisis y visualización. Trabajarás con herramientas como EMR, Glue, Kinesis y Redshift para transformar datos en información relevante.

Curso de Clustering con Python y scikit-learn

Agrupa países según métricas económicas y sociales usando clustering con Python y scikit-learn. Aprende a manejar datasets, eliminar duplicados, detectar outliers y normalizar variables. Aplica K-means, clustering jerárquico y DBSCAN.

Curso de Regresión Logística con Python y scikit-learn

Implementa la regresión logística con Python y scikit-learn. Aprende a clasificar datos complejos con algoritmos supervisados y a evaluar el rendimiento de modelos. Ideal para mejorar habilidades en análisis de datos y machine learning.

Curso de Decision Trees y Random Forest con Python y scikit-learn

Aprende a implementar Decision Trees y Random Forest usando Python y scikit-learn. Desde cero, construye, entrena y evalúa modelos de clasificación, aplicando técnicas de Machine Learning para obtener resultados precisos en tus proyectos.

Curso de Matemáticas para Data Science: Estadística Descriptiva

Entiende y aplica estadísticas descriptivas para analizar datos en data science. Desde diferenciar estadísticas descriptivas e inferenciales hasta el uso de visualizaciones y reducción de dimensionalidad con PCA. Mejora tus análisis.

Curso de Regresión Lineal con Python y scikit-learn

Construye modelos de regresión lineal con Python y scikit-learn. Analiza datos, entrena y evalúa modelos, y mejora tus predicciones eliminando variables innecesarias. Aprende a usar métricas y técnicas avanzadas para optimizar resultados.

Curso de Estadística Inferencial con R

Compara el rendimiento académico en matemáticas entre estudiantes con y sin acceso a internet usando una red neuronal y técnicas de estimación inferencial. Aprende a aplicar la teoría estadística en datos reales para tomar decisiones educativas efectivas.

Guía para Empezar una Carrera en Data Science e Inteligencia Artificial

Empieza tu carrera en Data Science e Inteligencia Artificial con fundamentos en roles clave como Data Analyst, Data Scientist y Machine Learning Engineer. Aprende herramientas, técnicas de modelado y las aplicaciones prácticas en la industria.

Curso de Matemáticas para Data Science: Probabilidad

Explora el uso de la probabilidad en ciencia de datos y machine learning. Conocerás el teorema de Bayes, regresión logística y máxima verosimilitud, aplicando estos conceptos a través de Python. Ideal para ciencia de datos.