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Las principales temáticas por abordar son conceptos y diferencias entre realidad virtual y realidad aumentada, herramientas para la creación de realidad aumentada, diseño y desarrollo de experiencias e implementación y publicación de proyectos de realidad aumentada. -
Este curso permite a los estudiantes la exploración de la teoría y la práctica de la Inteligencia Artificial generativa incluyendo tecnologías como los Modelos Generativos Adversarios (GANs), las Redes Neuronales Recurrentes (RNNs), los AutoCodificadores y Transformers. -
En el curso los estudiantes utilizan la conceptualización de la computación de la nube de Google para ampliar sus conocimientos sobre los servicios alojados relacionados con la arquitectura empresarial y la demanda del mercado. -
Se espera que la persona que aprueba este curso sea capaz de implementar y operar distintos servicios de TI en una infraestructura de contenedores. -
Se espera que la persona que apruebe este curso sea capaz de implementar herramientas para la automatización de flujos de trabajo e infraestructuras, mediante la investigación y el aprendizaje autónomo y brindando una gestión de datos e información oportuna y coherente. -
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. -
Agotado
MongoDB consiste en una base de datos de documentos que ofrece una gran escalabilidad y flexibilidad, con un modelo de consultas e indexación avanzado que permite a los desarrolladores trabajar con datos de manera más ágil y escalable en comparación al lenguaje de consulta estructurado tradicional. -
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. -
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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Las principales temáticas por abordar en este curso son la estadística, el análisis exploratorio de datos, el machine learning, el modelado predictivo, las cadenas de Markov, los procesos estocásticos y el modelado basado en agentes.
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Este curso proporciona una introducción a los principios y las aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA), utilizando el lenguaje de programación Python.
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Las temáticas por abordar en este curso son conceptos de Bash Scripting, flujos de programas, programación de scripts, Automatización CI/CD y Automatización de Azure DevOps con Bash.
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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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