Próximos Cursos
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Paquete mensual con auto renovación mensual y aviso el 25 de cada mes
Te presentamos Higher English Academy con NEO+, una solución de aprendizaje que combina el autoestudio en línea con la tutoría individual para cumplir con los objetivos de lograr la fluidez en inglés.
El programa Higher English Academy con NEO+ se adapta a las necesidades de cada alumno. Los estudiantes comienzan identificando su nivel de habilidad actual tomando el examen de ubicación en línea. -
Paquete bimensual con auto renovación mensual y aviso el 25 de cada mes
Te presentamos Higher English Academy con NEO+, una solución de aprendizaje que combina el autoestudio en línea con la tutoría individual para cumplir con los objetivos de lograr la fluidez en inglés.
El programa Higher English Academy con NEO+ se adapta a las necesidades de cada alumno. Los estudiantes comienzan identificando su nivel de habilidad actual tomando el examen de ubicación en línea. -
Paquete cuatrimestral
Con el paquete cuatrimestral te aseguras un ahorro y un estudio continúa con Higher English Academy con NEO+, una solución de aprendizaje que combina el autoestudio en línea con la tutoría individual para cumplir con los objetivos de lograr la fluidez en inglés.
El programa Higher English Academy con NEO+ se adapta a las necesidades de cada alumno. Los estudiantes comienzan identificando su nivel de habilidad actual tomando el examen de ubicación en línea. -
El curso Herramientas revolucionarias de Inteligencia Artificial busca capacitar a usuarios generales en el apasionante mundo de la Inteligencia Artificial (IA). A lo largo del programa, los participantes se sumergirán en un recorrido innovador, donde aprenderán a utilizar diversas herramientas gratuitas de IA que han revolucionado la manera en que interactuamos con la tecnología.
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El inteligencia emocional para comunicación asertiva está diseñado por competencias y alineado con el marco global de habilidades y competencias para un mundo digital SFIA8, por lo que se propone que los estudiantes logren responder a un nivel de responsabilidad 2 en el área de desarrollo profesional, de manera que identifican las habilidades sociales e intrínsecas fundamentales para una buena comunicación y trabajo con las partes interesadas.
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El Curso Data Storytellingenseña al estudiante como expresar de manera ingeniosa y convincente, el resumen de los datos analizados y las conclusiones respectivas, utilizando herramientas de exposición. En el Curso Data Storytelling el estudiante adquiere las herramientas básicas de data storytelling para comunicar de manera eficaz los hallazgos encontrados en los datos a tomadores de decisiones.
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En este curso los estudiantes adquieren las competencias esenciales para la resolución de problemas bien definidos de complejidad baja a media, por medio del lenguaje de programación Python, con el fin de diseñar y codificar las posibles soluciones. Se aprenderá también sobre la instalación y configuración del ambiente de desarrollo, la sintaxis del lenguaje, las estructuras de programación y la lectura y el almacenamiento básico de información.
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El uso del lenguaje de programación Python ha aumentado de forma considerable en los últimos año y, hoy en día, se considera uno de lo lenguajes de programación más populares del mundo. Si bien es muy usado entre programadores, el lenguaje Python también es usado por profesionales de diversas áreas, para la creación de scripts simples, que realicen funciones especificas. En este curso, el estudiante aprenderá los elementos básicos de las estructuras y flujos de control en la programación, buenas prácticas de programación y desarrollo de script simples para resolver problemas de análisis de datos simples.
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El curso está diseñado por competencias y alineado con el marco global de habilidades y competencias para un mundo digital SFIA8, por lo que se propone que los estudiantes logren responder a un nivel de responsabilidad 2 en el área de Ciencia de datos (DATS), de manera que bajo supervisión apliquen las técnicas iniciales de la minería de patrones en diversos conjuntos de datos mediante los métodos de programación especializados que permiten la selección de datos y la identificación de tendencias en las fuentes de información existentes.
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El curso Machine Learning con Python Avanzado se enfoca en varios aspectos que van desde la utilización de modelos de regresión y predicción, hasta el aprendizaje profundo. El curso profundiza en la teoría , pero desarrolla los temas de manera práctica utilizando R y Python para elaborar ejercicios prácticos.
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En el curso Machine Learning I los estudiantes aprenderán los fundamentos y los principales métodos de Machine Learning para la aplicación de algoritmos y modelos que permitan la identificación de patrones y tendencias y el análisis de grandes cantidades de datos para la toma de decisiones o la realización de predicciones.
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El curso permite comprender en detalle la naturaleza y el potencial del procesamiento masivo de datos, considerando las características de volumen, velocidad y variedad y utilizando el pensamiento analítico y crítico. Este se centra en la importancia y necesidad del dato dentro de la toma de decisiones. Para seguidamente profundizar en los principales métodos para la adquisición y captura de datos, por ejemplo, el web scrapping, el acceso de datos por medio de APIs, etc. Posteriormente se verán las metodologías más usadas en la preparación de datos necesarias para las siguientes etapas en el análisis que se desea de los mismos, como las consultas de sql.
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Profundiza en las arquitecturas de Big Data, así como en el ecosistema de Hadoop y su papel en el proceso de explotación de datos. Guía al estudiante en el uso de las herramientas de procesamiento masivo de datos en estudios de casos reales, utilizando un marco de trabajo y mostrando adaptabilidad. Al finalizar el curso el estudiante será capaz de configurar y gestionar el ecosistema hadoop. Asimismo se abarcan temas como Hive, HBase y otras herramientas dentro del ecosistema.
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El curso está diseñado por competencias y alineado con el marco de habilidades SFIA 8, por lo que se propone que los estudiantes logren responder a un nivel de responsabilidad 2 en el área de visualización de datos (VISL) por lo que se utiliza los fundamentos de la estadística y visualización para el desarrollo de reportes confiables y seguros.
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El curso se enfoca en como presentar la información de forma comprensible, eficiente, eficaz y estética para facilitar la lectura y análisis de los datos, considerando los tipos de datos y gráficos, utilizando recuentos y proporciones y aplicando la técnica de mapeo de datos para una adecuada representación. Este provee una introducción y además una experiencia practica relacionada con la visualización de datos en Power BI. Se introduce a los estudiantes a los principios de diseño, para crear visualizaciones tanto de datos cualitativos como cuantitativos, los cuales facilitan la toma de decisiones.
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El curso tiene como objetivo introducir al estudiante en el mundo de la analítica de datos con un enfoque empresarial. Este se centra en la importancia y necesidad del dato dentro de la toma de decisiones. Asimismo abarca fundamentos de la organización, para que el estudiante sea capaz de aplicar la analítica de datos para generar valor dentro de la empresa.
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El curso recomienda técnicas para el manejo adecuado de la información y el conocimiento en la toma de decisiones y en la valoración estratégica de los negocios, utilizando las tecnologías de la información, desde una posición profesional. Este tiene como objetivo poner en práctica los conocimientos de Business Analytics, pero enfocado en la nube. Se abarcan temas como análisis de datos en diferentes herramientas y comparación entre herramientas. Asimismo, enfatiza las condiciones específicas de la gestión en la nube fundamentada en la disponibilidad, fiabilidad, seguridad y escalabilidad de los servicios y datos.
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Se enfoca en el proceso EDA (Exlore Data Analysis) Analiza la realización del recorrido para preparar el conjunto de datos, conocer y analizar el conjunto de datos, realizar transformaciones necesarias, como la identificación de algunos aspectos, como los valores extremos y las visualizaciones básicas para analizar el conjunto de datos.
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Este curso brinda una introducción a la ciencia de datos, desarrollando las competencias fundamentales para el análisis y la interpretación de grandes volúmenes de información. Los estudiantes adquirirán conocimientos en fundamentos de la ciencia de datos, técnicas estadísticas descriptivas e inferenciales para extraer insights valiosos, y aprendizaje automático.
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En este curso los estudiantes aprenden los conocimientos para analizar problemas e implementar casos de prueba para aplicaciones de software, tomando de base la teoría de pruebas. El estudiante aprenderá sobre la instalación y configuración del ambiente. Luego aprenderá los conceptos principales detrás de los procesos automatizados de pruebas así como la implementación y ejecución de casos de pruebas, utilizando la herramienta Selenium, bajo el lenguaje de programación Java.
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Aprenda a construir visualizaciones a partir de conjuntos grandes de datos, para análisis e interpretación de tendencias. En este curso se utiliza la herramienta Python, enseñando desde la manipulación básica de datos con estadística sencilla, hasta la construcción de visualizaciones que facilitan el análisis e integración de información.
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El análisis de datos con el lenguaje de programación Python permite el uso de las bibliotecas más representativas y funcionales para la implementación precisa de procesos estadísticos y matemáticos en la toma de decisiones. El curso se concentra en el aprendizaje de Python orientado al análisis de datos y una introducción al Machine Learning.
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El contenido del curso abarca desde los fundamentos de la programación en P5.js hasta la aplicación práctica de estos conocimientos en el aula. Los participantes adquirirán habilidades para escribir código y para el desarrollo de proyectos que pueden ser implementados directamente en sus lecciones de ciencia y tecnología.
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Este curso es una guía completa para aprender a trabajar con Kubernetes, desde la introducción a la herramienta hasta la implementación de políticas de seguridad y la configuración de certificados SSL/TLS. También se incluyen temas avanzados como el escalado automático, la implementación de CI/CD y la configuración de redes. El curso se divide en quince temas que cubren los conceptos básicos, el diseño del clúster, la instalación, el almacenamiento, el monitoreo, la seguridad, el ciclo de vida, el mantenimiento, y la implementación de aplicaciones y extensiones.