Curso GRATUITO en ESPAÑOL sobre construyendo un equipo de ciencia de datos

La ciencia de datos es el campo de la aplicación de técnicas analíticas avanzadas y principios científicos para extraer información valiosa de los datos para la toma de decisiones comerciales, la planificación estratégica y otros usos. 

La ciencia de datos es un deporte de equipo. Como ejecutivo de ciencia de datos, es su trabajo reclutar, organizar y administrar el equipo para lograr el éxito.

 En este curso de una semana, cubriremos cómo puede encontrar las personas adecuadas para completar su equipo de ciencia de datos, cómo organizarlas para brindarles la mejor oportunidad de sentirse empoderadas y exitosas, y cómo administrar su equipo a medida que crece.

Tendencias de la ciencia de los datos en 2021 — Inteligencia Artificial —  DATA SCIENCE

Este es un curso enfocado diseñado para acelerar el proceso de creación y administración de un equipo de ciencia de datos. 

Nuestro objetivo era hacerlo lo más conveniente posible para usted sin sacrificar ningún contenido esencial. Dejamos la información técnica a un lado para que pueda concentrarse en administrar su equipo y hacer que avance.

Después de completar este curso, podrás realizar lo siguiente:

1. Los diferentes roles en el equipo de ciencia de datos, incluidos el científico de datos y el ingeniero de datos
2. Cómo se relaciona el equipo de ciencia de datos con otros equipos en una organización
3. Cuáles son las calificaciones esperadas de los diferentes miembros del equipo de ciencia de datos
4. Preguntas relevantes para entrevistar datos científicos
5. Cómo gestionar el proceso de incorporación para el equipo
6. Cómo guiar a los equipos de ciencia de datos hacia el éxito
7. Cómo alentar y empoderar a los equipos de ciencia de datos

La revolución de la ciencia de datos | Universo Abierto

Lo que aprenderás:

  • Construyendo un equipo de ciencia de datos:
    • ¡Bienvenido a la creación de un equipo de ciencia de datos! Este curso es un módulo, que se debe tomar en una semana. el curso funciona mejor si sigue el material en el orden en que se presenta.

 Cada conferencia consta de videos y materiales de lectura y cada conferencia tiene un cuestionario de 5 preguntas. Debe obtener 4 de 5 o más en el cuestionario para aprobar. 

En general, las pruebas valen el 17% de su calificación cada una, con la excepción de la última prueba, que vale el 15%.

 Estoy emocionado de tenerte en la clase y espero tus contribuciones a la comunidad de aprendizaje.

El futuro de la ciencia de datos | Predictive Analytics | Discover The New

 Haga clic en Discusiones para ver foros donde puede discutir el material del curso con otros estudiantes que toman la clase. Asegúrese de presentarse a todos en el foro Meet and Greet.

 Si tiene preguntas sobre el contenido del curso, publíquelos en los foros para obtener ayuda de otros miembros de la comunidad del curso. 

Si tienes problemas técnicos con la plataforma de Coursera, visita el Centro de ayuda para estudiantes. Buena suerte al comenzar y espero que disfrutes del curso.

¿Cómo obtengo el curso?

Este curso es ofrecido desde la plataforma de Coursera, es un curso que puedes obtener de manera gratuita bajo ciertas condiciones.

La primera opción es elegir la opción de “Curso gratuito sin certificado”, de esta manera podrás acceder al contenido del curso y finalizarlo, pero no podrás obtener un certificado de finalización avalado por la plataforma.

La segunda opción es elegir “auditar curso”, con esta opción podrás acceder al contenido de video del curso, pero no podrás realizar los exámenes ni obtener el certificado de finalización. Si no ves la opción de auditar curso, debes verificar en la parte de abajo usando el scroll (en forma de link).

Las opciones varían dependiendo el curso, pero con cualquiera de las dos podrás acceder gratuitamente al contenido. Por si fuera poco, algunos cursos tienen la opción de ayuda económica, con los cuales puedes solicitar dicho apoyo y ser acreedor de un curso de pago.

Para obtener el curso de manera gratuita da clic en el siguiente botón:

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.