AI+ DataTM
AT-120
Mastering AI, Maximizing Data: Your Path to Innovation- Conceptos básicos Cubierta: Fundamentos de Ciencias de Datos, Python, Estadísticas y Reorganización de Datos
- Temas avanzados: Sumérgete en IA Generativa, Aprendizaje de Máquinas y Análisis Predictivo
- Aplicación Capstone: Resolver problemas del mundo real como la atrición de empleados con AI
- Career Readiness: Desarrollar habilidades para funciones de ciencia de datos impulsadas por AI con orientación práctica
Por qué esta certificación importa
En un Glance: Curso + Vista general
- Instructor-Led: 5 días (en vivo o virtual)
- Auto-Pagado: 40 horas de contenido
¿Quién debería inscribirse?
Análisis de datos " Científicos ": Mejorar las capacidades de análisis de datos utilizando AI para modelar predictivo y tomar decisiones.
Business Intelligence Professionals: Leverage AI para descubrir ideas, tendencias y oportunidades en conjuntos de datos complejos.
Especialistas en TI: Implementar soluciones impulsadas por IA optimización gestión de datos e infraestructura.
Ingenieros de datos: Diseñar y desarrollar tuberías y arquitecturas de datos impulsadas por AI para soluciones escalables.
Estudiantes & Nuevos Graduados: Crear valiosas habilidades de inteligencia artificial y ciencia de datos para prosperar en un mundo cada vez más basado en datos.
Funciones de empleo e industria Outlook
AI Data Scientist
Analiza datos complejos para extraer ideas, construye modelos predictivos, emplea métodos estadísticos y comunica hallazgos para influir en la toma de decisiones.
AI Machine Learning Engineer
Diseña y desarrolla sistemas de aprendizaje automático, implementa algoritmos, optimiza los oleoductos de datos e integra modelos en aplicaciones escalables y de producción.
AI Engineer
Desarrolla soluciones de inteligencia artificial, programas redes neuronales, optimiza algoritmos de inteligencia artificial, asegura el despliegue ético de inteligencia artificial y solución de problemas sistemas de inteligencia artificial.
AI Data Analyst
Interpreta los datos, genera informes, identifica tendencias, apoya las decisiones de negocios con información práctica y utiliza herramientas de visualización para presentar datos.
Crecimiento de la industria: toma de decisiones impulsadas por datos en todas las industrias
- Se prevé que el mercado mundial de la ciencia de datos AI se expanda en una CAGR de 37,4% de 2023 a 2030. (Fuente: Grand View Research)
- La analítica de datos impulsada por AI está transformando industrias como finanzas, marketing y retail, impulsando la innovación en procesamiento de datos y toma de decisiones.
- Se está acelerando la adopción de soluciones de datos mejoradas por IA, con organizaciones que utilizan IA para el análisis de datos en tiempo real, información predictiva.
- La automatización impulsada por la IA está cobrando importancia para las industrias con gran densidad de datos, la racionalización de los procesos y la mejora de la eficiencia operacional en todos los sectores.
- La IA en la ciencia de datos está revolucionando industrias como el comercio electrónico, la gestión de la cadena de suministro y el servicio al cliente mejorando la toma de decisiones basada en datos.
Habilidades que ganarás
- Visualización de datos Técnicas
- Calidad y Mitigación de Datos
- Deep Learning for Data Processing
- Modelado estadístico
- Big Data Technologies
Lo que aprenderás
- Curso Introducción
- 1.1 Introducción a la ciencia de datos
- 1.2 Data Science Ciclo de vida
- 1.3 Aplicaciones de la ciencia de datos
- 2.1 Conceptos básicos de la estadística
- 2.2 Probability Teoría
- 2.3 Información estadística
- 3.1 Tipos de datos
- 3.2 Fuentes de datos
- 3.3 Tecnologías de almacenamiento de datos
- 4.1 Introducción al pitón para la ciencia de datos
- 4.2 Introducción a R para la ciencia de datos
- 5.1 Técnicas de imputación de datos
- 5.2 Manejo de accesorios y transformación de datos
- 6.1 Introducción a la AOD
- 6.2 Visualización de datos
- 7.1 Introducción a las herramientas generadoras de inteligencia artificial
- 7.2 Aplicaciones de la AI Generativa
- 8.1 Introducción a los algoritmos de aprendizaje supervisados
- 8.2 Introducción al aprendizaje no supervisado
- 8.3 Algoritmos diferentes para el cálculo
- 8.4 Association Rule Learning with Implementation
- 9.1 Técnicas de aprendizaje conjunto
- Reducción de la dimensión
- 9.3 Técnicas de optimización avanzada
- 10.1 Introducción a la adopción de decisiones basadas en datos
- 10.2 Herramientas de código abierto para la toma de decisiones por datos
- 10.3 Conducir información obtenida desde Data Dataset
- 11.1 Comprender el poder de la narración de datos
- 11.2 Identificar casos de uso y relevancia empresarial
- 11.3 Elaboración de narrativos convincentes
- 11.4 Visualización de datos para el impacto
- 12.1 Introducción de proyectos y declaración de problemas
- 12.2 Recopilación de datos y preparación
- 12.3 Análisis y modelado de datos
- 12.4 Data Storytelling y Presentación
- 1. Comprender a los agentes de inteligencia artificial
- 2. Estudios de casos
- 3. Hands-On Practice with AI Agents
Herramientas Te Maestro
Google Colab
MLflow
Alteryx
KNIME
Prerrequisitos
- Conocimiento básico de informática y estadísticas (beneficios pero no obligatorios).
- Interés Keen en el análisis de datos.
- Voluntad para aprender idiomas de programación como Python y R.
Detalles del examen
Duración
90 minutos
Resultado de paso
70% (35/50)
Formato
50 preguntas de selección múltiple / respuesta múltiple
Método de entrega
Online a través de la plataforma de examen proctorado (planificación flexible)
Exam Blueprint
- Fundaciones de Ciencias de Datos – 5%
- Fundaciones de Estadística – 5%
- Fuentes y tipos de datos – 6%
- Habilidades de programación para la ciencia de datos – 10%
- Reorganización y procesamiento de datos – 10%
- Exploración Análisis de datos – 12%
- Herramientas de IA Generativas para Conducir Perspicacias – 6%
- Aprendizaje de máquinas – 10%
- Advance Machine Learning – 10%
- Data-Driven Decision-Making – 10%
- Data Storytelling – 6%
- Proyecto Capstone - Predicción de Atracción de Empleados – 10%
Elija el formato que ajuste su agenda
Lo que se incluye (Subscripción de un año + todas las actualizaciones):
- Videos de alta calidad, E-book (PDF & Audio) y Podcasts
- AI Mentor for Personalized Guidance
- Quizzes, valoraciones y recursos del curso
- Pruebas en línea con una recuperación gratuita
- Guía general de estudio del examen
- Manos a la obra
Instructor-Led (Live Virtual/Classroom)
- 5 días de entrenamiento intensivo con demos en vivo
- en tiempo real, colaboración entre pares y laboratorios prácticos
- Dirigido por instructores certificados de AI y entregados a través de socios autorizados de capacitación
Auto-pagado en línea
- ~40 horas de clases de vídeo a pedido, libros electrónicos, podcasts y laboratorios interactivos
- Aprende en cualquier lugar, en cualquier momento, con cuestionarios modulares para seguir el progreso
Trusted Linked En opiniones publicadas por Nuestros alumnos
Mirza Imaduddin
B.Tech Electronics Engineering | Data Engineering Enthusiast | Intern de investigación @ IIT Jammu |Soy oficialmente AI+ DataTM Self-Paced Learning Certified. Equipado para liderar en la era de la innovación y la tecnología.
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Samant Raj
Analista de datos inspirador || Python || SQL || Power BI || MS Excel || Visualización de datos || Modelización de datos¡Soy oficialmente AI+ DataTM Self-Paced Learning Certified! Equipado para liderar en la era de la innovación y la tecnología! AI CERTs®
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Arushi Markand
Associate Research Analyst Intern|MBA (Business Analytics)|MSc. Data Science|BSc. (Economía, Matemáticas, Estadística)Feliz de compartir que he ganado recientemente un certificado en AI + DATOS. Gracias por esta oportunidad AICERT.
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Yanumula Rohith
CSE Estudiante en VIT | FFE Scholar | AWS Certified Solution Architect Associate | Completed Advanced Data Science Specialization with IBM¡Soy oficialmente AI+ DataTM Self-Paced Learning Certified! Equipado para liderar en la era de innovación y tecnología de AI CERT®
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CertificadoPreguntas frecuentes
La certificación abarca Fundacións de Ciencias de Datos, Estadísticas, Programación y Reorganización de Datos, junto con temas avanzados como Generative AI y Machine Learning.
La certificación proporciona a los participantes las herramientas y habilidades necesarias para manejar problemas complejos de datos, como limpiar, transformar y analizar datos.
Los graduados del programa de certificación AI+ DataTM pueden desempeñar funciones como Data Scientist, Machine Learning Engineer, Data Analyst, AI Consultant y otras posiciones basadas en datos.
Los participantes adquirirán habilidades en análisis de datos, aprendizaje automático, visualización de datos, tratamiento de datos y análisis predictivos, junto con la competencia en Python y R.
Sí, la certificación AI+ DataTM está diseñada para ser flexible y puede ser perseguida mientras trabaja a tiempo completo. Los materiales del curso están disponibles en línea.
