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El curso Ingeniería de Datos con AWS II está diseñado para entrenar a los estudiantes en la creación de canalizaciones de datos avanzadas, incluyendo procesamiento de Big Data, análisis para Machine Learning, y automatización de flujos con AWS. -
Este curso ofrece una formación avanzada en Machine Learning con Python, enfocada en la implementación de modelos complejos, redes neuronales y técnicas de optimización para el análisis y procesamiento de datos a gran escala en entornos productivos. -
El curso Machine Learning 1 está diseñado para introducir a los estudiantes en los fundamentos de Machine Learning, incluyendo técnicas de visualización, algoritmos de clustering, y redes neuronales. -
El curso Modelos matemáticos y estadísticos para Datos está diseñado para enseñar el uso de métodos estadísticos y matemáticos avanzados, incluyendo machine learning y simulaciones de procesos.
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El curso Inteligencia Artificial con Python está diseñado para enseñar a los participantes cómo desarrollar aplicaciones de IA utilizando Python, TensorFlow y PyTorch, con un enfoque en el procesamiento de datos y el aprendizaje automático.
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El curso Inteligencia Artificial aplicada a los negocios y empresas está diseñado para capacitar a los participantes en la implementación de IA en funciones empresariales, con un enfoque en la automatización, personalización y la ética en su uso.
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Descubre cómo la IA revoluciona las funciones empresariales en este curso. Explora aplicaciones en finanzas, contabilidad, automatización de procesos, marketing, publicidad y recursos humanos para optimizar tu empresa.
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Se analizarán sus aplicaciones prácticas en distintos sectores, destacando cómo estas tecnologías pueden transformar procesos organizacionales y generar eficiencia operativa.
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El curso Introducción a R y Analítica de Datos está diseñado para introducir a los estudiantes en la programación en R y su uso para análisis de datos mediante proyectos prácticos. -
El curso Deep Learning y Big Data con Python está diseñado aprender a aplicar técnicas de Deep Learning en grandes volúmenes de datos, con proyectos prácticos para reforzar los conceptos.
