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b'- Dominar el dato para entenderlo, transformarlo y capturar su m\xe1ximo potencial con inteligencia artificial para optimizar procesos y simplificar el desarrollo de los proyectos y comenzar con la creaci\xf3n de modelos de Machine Learning.\n-\xa0Analizar desde una visi\xf3n trasversal c\xf3mo la ciencia del dato se aplica en las diferentes \xe1reas de la organizaci\xf3n para impulsar sus capacidades (finanzas, recursos humanos, operaciones, atenci\xf3n al cliente...), concienci\xe1ndose sobre el poder de los datos, tanto para mejorar la toma de decisiones como para crear modelos de negocio basados en datos.\n-\xa0Entender las nociones claves de estad\xedstica, matem\xe1ticas y \xe1lgebra que son b\xe1sicas para Data Science; as\xed como la programaci\xf3n en Python para trabajar con los datos.\n-\xa0Explorar y entender los datos para poder enfocar correctamente un problema, combinando diferentes modelos y, as\xed, crear el que se requiera para dar soluci\xf3n al problema identificado y evaluar su funcionamiento para conseguir su optimizaci\xf3n.\n-\xa0Profundizar en las aplicaciones del Deep Learning en reconocimiento de im\xe1genes y proceso del lenguaje y entender el funcionamiento de los distintos modelos de redes neuronales.\n-\xa0Conocer los entornos de Big Data para Data Science, para construir modelos escalables y desplegar y lanzar las soluciones en la nube.\n-\xa0Utilizar las claves y fundamentos de la visualizaci\xf3n para crear historias con los datos.\n-\xa0Conocer el nuevo entorno laboral VUCA (Volatility, Uncertainty, Complexity & Ambiguity), que requiere del dominio de herramientas de trabajo en red, colaborativas, \xe1giles; as\xed como de las habilidades y competencias que se exigen para ser competitivo en el nuevo entorno digital.'