Fundamentos de Ciencia de Datos en GCP
¿No conoces de Ciencia de Datos?, ¡comienza aquí por sólo $5!
Creamos este VIDEOCURSO diseñado para resolver todos esos desafíos empresariales que una academia normal no toma en cuenta.
Te enseñamos buenas prácticas, codificación, arquitecturas y arquetipos basados en estándares empresariales. Lo que aprendas aquí lo aplicarás a la vida real.
BENEFICIOS
✅ Aprenderás los fundamentos de Ciencia de Datos aplicados a GCP, sin necesidad de experiencia
✅ El profesor asesora empresas latinoamericanas en I.A. y Big Data
✅ Es un videocurso 100% de laboratorios prácticos
✅ Conocerás los principales servicios de GCP para Ciencia de Datos
✅ Implementarás un modelo predictivo completamente funcional
✅ Obtendrás 1 certificación a nombre de BDA: ""Data Scientist Fundamentals en GCP""
✅ Los materiales y grabaciones se quedan contigo para siempre
✅ Únete a nuestros alumnos, quienes en promedio completan 3 cursos
✅ Nuestros alumnos comienzan a trabajar lo aprendido desde el tercer mes
Al finalizar el videocurso tendrás las herramientas y el conocimiento disruptivo que te permitirá un alto salario.
NO NECESITAS DE EXPERIENCIA PREVIA, en este VIDEOCURSO aprenderás:
✅ FUNDAMENTOS DE CIENCIA DE DATOS, MACHINE LEARNING E I.A. EN LA EMPRESA: Aprende desde cero cómo la Ciencia de Datos ayuda a la toma de decisiones dentro de las organizaciones. Comprende las diferencias entre Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial Generativa, y conoce cómo estas tecnologías se aplican en contextos empresariales reales utilizando el ecosistema de Google Cloud Platform.
✅ ECOSISTEMA DE CIENCIA DE DATOS E I.A. SOBRE GOOGLE CLOUD: Explora los principales servicios de GCP orientados a Ciencia de Datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial. Aprende a identificar qué herramientas utilizar según el tipo de proyecto, desde almacenamiento y preparación de datos hasta modelamiento predictivo, analítica avanzada e integración con soluciones de I.A. en la nube.
✅ INFRAESTRUCTURA DE DATOS EN GCP: PROYECTOS, REGIONES Y CLOUD STORAGE: Aprende a crear y administrar proyectos en Google Cloud, comprender el uso de regiones y trabajar con Cloud Storage como servicio de almacenamiento. Desarrolla laboratorios prácticos para organizar datasets, preparar información y construir la base técnica necesaria para proyectos de Ciencia de Datos en GCP.
✅ DATA PREPARATION Y ANALÍTICA CON BIGQUERY: Domina los fundamentos de preparación de datos utilizando BigQuery como plataforma analítica. Aprende a crear bases de datos y tablas, seleccionar columnas, generar variables dummy y estructurar datasets listos para análisis y modelamiento. Aplica estos conceptos en un caso de negocio orientado a la construcción de modelos predictivos.
✅ FUNDAMENTOS DE MODELAMIENTO PREDICTIVO Y REGRESIÓN LINEAL: Comprende los conceptos esenciales del aprendizaje supervisado, incluyendo variables dependientes e independientes, entrenamiento, validación y evaluación de modelos. Aprende la teoría detrás de la Regresión Lineal, mínimos cuadrados y gradiente descendente, conectando los fundamentos matemáticos con su aplicación práctica en Ciencia de Datos.
✅ MACHINE LEARNING CON BIGQUERY ML: Construye modelos predictivos directamente sobre BigQuery utilizando BigQuery ML. Aprende a entrenar modelos, utilizarlos para realizar predicciones y gestionar recursos dentro de un proyecto de GCP. Desarrolla un ejercicio práctico de modelo predictivo que integra preparación de datos, entrenamiento y uso del modelo en un entorno cloud empresarial.
✅ PERFILES PROFESIONALES Y RUTA DE ESPECIALIZACIÓN EN GCP: Conoce cuáles son los perfiles más atractivos para las empresas dentro del mundo de datos e Inteligencia Artificial. Explora las rutas profesionales de Data Engineer, especialista en Visión Computacional y NLP, Inteligencia Artificial Generativa, Machine Learning y Deep Learning sobre GCP, identificando los siguientes pasos para crecer profesionalmente.
✅ CIERRE Y SIGUIENTES PASOS EN CIENCIA DE DATOS E I.A. EN GCP: Finaliza el curso integrando los conceptos aprendidos en una visión completa del ecosistema de datos e Inteligencia Artificial en Google Cloud. Obtén una ruta clara para continuar profundizando en BigQuery, BigQuery ML, Machine Learning, Deep Learning, Ciencia de Datos aplicada e I.A. Generativa en entornos empresariales.
No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero.
Conoce el temario detallado
Presentación del curso
Sobre la velocidad y calidad de los videos
Datos de contacto del profesor
Datos de contacto de Big Data Academy
Perfil del profesor
Cómo llevar las clases
La Ciencia de Datos como soporte de toma de decisiones en la empresa
Diferencia entre el Machine Learning y el Deep Learning
La Inteligencia Artificial en la empresa
La Inteligencia Artificial Generativa
Ecosistema de Ciencia de Datos sobre GCP
EJERCICIO [SERVICIOS DE CIENCIA DE DATOS & IA EN GCP]
Preparación del Entorno
Laboratorio [Creación de Cuenta de Capa Gratuita]
Laboratorio [Configuración del Idioma]
Laboratorio [Navegación a través de la Interfaz Web]
Laboratorio [Seguimiento de la Facturación]
EJERCICIO [PREPARACIÓN DE ENTORNO]
Proyectos en GCP
Laboratorio [Proyectos en GCP]
Regiones en GCP
Cloud Storage como servicio de Almacenamiento
Laboratorio [Cloud Storage]
Data Preparation
BigQuery
Caso de negocio
Laboratorio [Creación de Base de Datos BigQuery]
Laboratorio [Creación de tabla en BigQuery]
Laboratorio [Columnas dummy]
Laboratorio [Selección de columnas]
EJERCICIO [DATA PREPARATION]
Variables dependientes e independientes
Entrenamiento y validación de modelos
Algoritmo de Regresión Lineal
Regresión Lineal con mínimos cuadrados
Regresión Lineal con gradiente descendiente
EJERCICIO [TEORÍA DE REGRESIÓN LINEAL]
"He trabajado con todo tipo de proyectos, desde pequeños de unos cuántos miles de dólares, hasta muy grandes de presupuestos de millones de dólares"

Somos una empresa que tiene como objetivo desbloquear todo tu potencial en Big Data, Inteligencia Artificial y Cloud Computing
Sí, desde workshops de primeros pasos hasta cursos y programas completos
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Puedes encontrar los cursos y programas desde el siguiente enlace: CURSOS
Puedes revisar el brochure o la web de cada curso para conocer su detalle
Una computadora simple, usamos infraestructura en la nube para practicar, puedes acceder incluso desde tu tablet
Depende de ti, pero te recomendamos de 2 a 3 horas semanales