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La utilización de herramientas de machine learning se ha transformado en una habilidad fundamental para extender la capacidades de análisis de los profesionales en computación. En el curso Python Machine Learning se utilizará la herramienta TensorFlow, Keras y otras herramientas para aprender de machine learning de forma práctica, aplicado a datos reales.
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AgotadoAprende Machine Learning utilizando la herramienta R. En este curso aprenderás diferentes técnicas de machine learning aplicada al análisis de datos, y conocerás cómo se trabaja el ML en la herramienta R.
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AgotadoEl 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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AgotadoEl curso se enfoca en entender la aplicación práctica de todas las actividades de mejora de los servicios dentro de un ciclo continuo de cambio en procura del alineamiento constante con las necesidades siempre cambiantes de la empresa.
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AgotadoRecomendar sobre el uso de tecnologías en el contexto de la toma de decisiones organizacionales, utilizando simulaciones y marcos de recomendación, de manera crítica y profesional.
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AgotadoRecomendar sobre el uso de tecnologías en el contexto de la toma de decisiones organizacionales, utilizando simulaciones y marcos de recomendación, de manera crítica y profesional.
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AgotadoSe espera que la persona que apruebe este curso, pueda instalar y configurar bases de datos y sus servicios cumpliendo con las normativas, arquitecturas empresariales y políticas de seguridad vigentes.
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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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AgotadoEl desarrollo de aplicaciones móviles es, hoy en día, una de las competencias más importantes de la industria del desarrollo de software. Pero igual de importante que el saber desarrollar aplicaciones móviles, es el desarrollar aplicaciones móviles que sean confiables y que cumplan con los elementos de calidad mínimos que se requiere en el mundo de hoy. Una aplicación móvil que afecta de forma negativa el rendimiento del teléfono, no va a ser utilizada por los usuarios, y va a generar malas calificaciones en las plataformas de descarga. En este curso, el estudiante aprenderá las técnicas y herramientas que se usan para probar aplicaciones móviles, sus ventas y desventajas. Aprenderá también a crear casos de prueba utilizando la plataforma de desarrollo y testing móviles.
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AgotadoEs un curso de diseño de modelos de negocio, con vistas a innovación mediante el uso inteligente de las tecnologías digitales de la 4ta Revolución Industrial. Asimismo se discute la interconexión entre el modelo de negocio, las tecnologías digitales y la innovación, dentro del proceso de la transformación digital del negocio, para dotar a los participantes de una visión más amplia de este proceso transformador, más allá de la digitalización y automatización de procesos. Se centra en la aplicación de las herramientas del Business Model Canvas y Value Proposition Design.
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AgotadoEn este curso los estudiantes explorarán cómo los grandes modelos de lenguaje, como GPT-3 y BERT, están revolucionando la comprensión y generación del lenguaje natural. Descubriremos cómo estos modelos utilizan el aprendizaje profundo para analizar y generar texto, cómo se entrenan y afinan, y cómo se aplican en una variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural.
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AgotadoLa analítica de datos es un campo dinámico que implica la aplicación de diversos modelos con el fin de identificar patrones y predecir comportamientos potenciales en un sistema utilizando datos existentes. Esta disciplina se enfoca en gran medida en la implementación de modelos matemáticos y estadísticos avanzados. En este curso, exploraremos una variedad de estos modelos para extraer información valiosa de los datos, empleando herramientas de programación avanzadas como Python y R, que son fundamentales en el análisis de datos moderno.