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Inteligencia Artificial y Data para principiantes
Bienvenida
Mensaje de bienvenida e indicaciones (6:00)
Roles y habilidades (15:23)
1. Lenguajes de consulta y programación
1.0. Introducción (0:51)
1.1. SQL: Sentencias de manipulación de datos (14:03)
1.2. SQL: Agregaciones y ordenaciones (3:18)
1.3. SQL: Union y Join (3:05)
1.4. Python (I) (12:12)
1.5. Python (II) (17:33)
1.6. R: Implementación de modelos (18:11)
1.7. R: Visualización de datos (9:38)
2. Business Intelligence
2.0. Introducción (1:00)
2.1. Power BI (18:50)
2.2. Tableau (18:18)
2.3. QlikView (14:23)
2.4. Looker (15:00)
2.5. ArcGIS (14:48)
3. Arquitectura e Ingeniería de datos
3.0. Introducción (0:55)
3.1. ETL (19:28)
3.2. Data Warehouse (10:19)
3.3. Datalake y NoSQL (15:41)
3.4. Apache Kafka (13:17)
3.5. Cloud computing y contenerización (14:25)
3.6. MLOps (16:21)
4. Inteligencia Artificial
4.0. Introducción (1:03)
4.1. Qué es la IA y tipos de IA (4:04)
4.2. Ramas de la IA (12:08)
4.3. Hitos de la IA (8:23)
4.4. Aprendizaje automático o machine learning (16:05)
4.5. Aprendizaje supervisado (19:06)
4.6. Aprendizaje no supervisado (10:53)
4.7. Aprendizaje por refuerzo (9:38)
4.8. Visión Artificial (8:07)
4.9. Procesamiento del lenguaje natural (8:42)
4.10. Robótica (12:00)
4.11. Computación Evolutiva (13:12)
5. Orientación para trabajar en IA y Data
5.0. Introducción (0:42)
5.1. ¿Qué estudiar? (18:58)
5.2. ¿Cómo buscar trabajo? (15:54)
5.3. ¿Cómo preparar una entrevista? (3:25)
5.4. ¿Qué habilidades blandas se necesitan? (19:49)
5.5. SCRUM (14:15)
5.6. ¡Haz networking! (7:53)
6. Cierre
Despedida (1:25)
Obtener la certificación
3.2. Data Warehouse
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