¿Qué instituto es mejor para el curso de ciencia de datos en Bangalore?

Learnbay: el curso de certificación de ciencia de datos es el mejor instituto / curso de ciencia de datos para una capacitación en el aula en Bangalore. El curso presenta prácticas con múltiples estudios de casos con casos de uso prácticos y un proyecto en tiempo real que lo ayudará a avanzar en la ciencia de datos dominio.

Características del curso:

• Los instructores son científicos de datos que trabajan en empresas multinacionales y tienen más de 7 años de experiencia relevante.
• Proyecto en tiempo real y certificado
• Asistencia laboral : una vez que complete el curso y el proyecto, se otorgará el certificado de finalización del curso y experiencia en el proyecto y será elegible para recibir asistencia laboral.
• Flexibilidad: opciones disponibles tanto de lunes a viernes como de fin de semana. También, opciones para seleccionar proyectos de múltiples dominios ( atención médica, marketing, finanzas, ventas minoristas, etc. ) según su preferencia.

Descargue el folleto del contenido del curso para más detalles

Formación en ciencia de datos | Learnbay – YouTube

Visite Data Science Training en Bangalore para más detalles.

Únase al grupo Meetup para obtener asesoramiento gratuito Sesión y orientación y recursos útiles de ciencia de datos

Meetup de Bangalore Data Science – Learnbay (Bangalore, India)

Learnbay ofrece la mejor capacitación en ciencia de datos en Bangalore de expertos certificados. Nuestro curso lo ayuda a aprender varias técnicas de análisis de datos utilizando R.

El contenido del curso está diseñado por expertos para que coincida con los requisitos del mundo real, tanto para principiantes como para niveles avanzados. Muchos problemas del mundo real y estudios de casos se implementan a lo largo del curso y se discuten en la clase con toneladas de tareas para practicar

• Sesión de demostración sobre ciencia de datos:

• Quién debe asistir:
  Aquellos que quieran convertirse en maestros en ciencia de datos y análisis de datos con programación R / Python.
  Analistas de negocios que quieren aprender machine learning
  Analistas de datos que desean mejorar sus habilidades.
  Desarrolladores que aspiran a convertirse en científicos de datos.
  Profesionales de primer año / experimentados, gerentes, profesionales de TI
• Requisito previo para el curso de ciencia de datos:
  No hay requisitos previos para este curso. Si eres nuevo en ciencia de datos, este curso es el mejor para ti. La comprensión básica de estadística / álgebra lineal / probabilidad y R / Python te ayudarán.
• Descargar contenido del curso : Folleto del curso de capacitación en ciencias de datos
• Visite el canal de YouTube para ver una muestra de grabación de clase:
• Formación en ciencia de datos | Learnbay – YouTube

• Características del curso:
  Capacitación de ciencia de datos en línea y en el aula en Bangalore por expertos de la industria.
• Clases con 40% de teoría y 60% de práctica
• Entrenadores con más de 10 años de experiencia en la industria en múltiples dominios como finanzas, salud, ventas minoristas.
• Enfoque práctico con mini proyectos en tiempo real y estudios de casos .
• Asistencia laboral y apoyo de colocación después del final del curso.
• SQL / Apache Spark / Tableau incluido en el curso de ciencia de datos

Para más detalles, visite el curso de Data Science Training en Bangalore

IIITB.

Si quieres hacer un curso a tiempo completo como M.Tech. entonces IIITB ofrece un título en ciencia de datos. Le permite convertirse en un científico de datos en casi cualquier empresa en la India, incluidos Google o Amozon o cualquiera. Ofrecen cursos como recuperación de información web, aprendizaje automático, análisis de datos, modelado de datos, sistema de información geográfica y muchos más relacionados con la ciencia de datos.

Para obtener una admisión en IIITB, debe borrar GATE con una muy buena puntuación.

Gracias

Para convertirse en un científico de datos, primero debe aprender matemáticas y estadísticas básicas. Creo que los cursos en línea son mejores que los centros de entrenamiento locales. porque los cursos en línea se actualizan continuamente. Es un buen método para aprender ciencia de datos rápidamente. Si está interesado, puedo sugerirle los mejores cursos en línea de ciencia de datos:

• Entrenamiento completo de ciencia de datos con Python
• Especialización en ciencia de datos

Elija los primeros cursos … de este curso puede aprender sobre:

Este curso cubre TODOS los aspectos de la ciencia de datos práctica y si toma este curso, puede eliminar otros cursos o comprar libros sobre ciencia de datos basada en Python. En esta era de big data, las empresas de todo el mundo usan Python para filtrar la avalancha de información a su disposición. Al almacenar, filtrar, administrar y manipular datos en Python, puede darle a su empresa una ventaja competitiva e impulsar su carrera al siguiente nivel.

descubrirá 12 secciones completas que abordan cada aspecto de Python Data Science:

• Una introducción completa a Python Data Science y un potente marco de Python para la ciencia de datos, Anaconda

• Comenzar con los cuadernos Jupyter para implementar técnicas de ciencia de datos en Python

• Una presentación completa sobre herramientas analíticas básicas: matrices Numpy, operaciones, aritmética, resolución de ecuaciones, matrices, vectores, difusión, etc.

• Estructuras de datos y lectura en pandas, incluidos datos CSV, Excel, JSON, HTML

• Cómo preprocesar y “Arreglar” sus datos de Python eliminando NA / Sin datos, manejando datos condicionales, agrupando por atributos, etc.

• ¡Creando visualizaciones de datos como histogramas, diagramas de caja, diagramas de dispersión, diagramas de barras, gráficos circulares / lineales y más!

• Análisis estadístico, inferencia estadística y las relaciones entre variables.

• Aprendizaje automático, aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado en Python

• ¡Incluso descubrirá cómo crear redes neuronales artificiales y estructuras de aprendizaje profundo!

Este curso es su forma única de adquirir el conocimiento de las habilidades de análisis de datos estadísticos que adquirí de la rigurosa capacitación recibida en dos de las mejores universidades del mundo, la lectura de numerosos libros y la publicación de artículos estadísticamente ricos en reconocidas revistas internacionales como PLOS One . Específicamente el curso:

(a) Lleve a los estudiantes sin antecedentes previos de Python y / o estadísticas de un nivel básico a realizar algunas de las técnicas avanzadas de ciencia de datos más comunes utilizando los poderosos cuadernos Jupyter basados ​​en Python

(b) Equipar a los estudiantes para usar Python para realizar las diferentes tareas de análisis y visualización de datos estadísticos para el modelado de datos

(c) Presente algunos de los conceptos estadísticos y de aprendizaje automático más importantes a los estudiantes de manera práctica, de modo que los estudiantes puedan aplicar estos conceptos para el análisis e interpretación prácticos de datos

(d) Los estudiantes obtendrán una sólida formación en algunas de las técnicas de ciencia de datos más importantes.

(e) Los estudiantes podrán decidir qué técnicas de ciencia de datos son las más adecuadas para responder sus preguntas de investigación y aplicarlas a sus datos e interpretar los resultados.

Y también..

• Instale Anaconda y trabaje dentro del entorno Python / Jupyter, un marco poderoso para el análisis de la ciencia de datos
• Conviértase en experto en el uso de los paquetes de ciencia de datos de Python más comunes, incluidos Numpy, Pandas, Scikit y Matplotlib
• Poder leer datos de diferentes fuentes (incluidos los datos de la página web) y limpiar los datos
• Realice tareas de exploración y preprocesamiento de datos, como tabulación, pivoteo y resumen de datos en Python
• Conviértase en experto trabajando con datos de la vida real recopilados de diferentes fuentes
• Realice la visualización de datos y comprenda qué técnicas aplicar cuando
• Llevar a cabo las técnicas de análisis de datos estadísticos más comunes en Python, incluidas las pruebas t y la regresión lineal
• Comprender la diferencia entre el aprendizaje automático y el análisis de datos estadísticos
• Implemente diferentes técnicas de aprendizaje sin supervisión en datos de la vida real.
• Implementar técnicas de aprendizaje supervisado (tanto en forma de clasificación como de regresión) en datos reales.
• Evaluar la precisión y generalidad de los modelos de aprendizaje automático.
• Construya redes neuronales básicas y algoritmos de aprendizaje de aprendizaje profundo
• Utilice el potente marco H2o para implementar redes neuronales profundas

Cursos adicionales en línea:

• Capacitación en certificación de ciencia de datos – Programación R en Simplilearn
• Capacitación en certificación de ciencia de datos

TODO LO MEJOR

myTectra es el mejor instituto avanzado de capacitación en ciencia de datos en Bangalore, myTectra incluso ofrece capacitación en línea sobre python y muchos otros cursos de TI, así como buenas instalaciones de laboratorio para la práctica y facultades especializadas.

Encuentre el currículo a continuación para saber más

Curso curricular:

1. Comenzando con la ciencia de datos y los sistemas de recomendación

Descripción general de la ciencia de datos

Razones para usar Data Science

Ciclo de vida del proyecto

Adquisición de datos

Evaluación de datos de entrada

Transformando datos

Métodos estadísticos y analíticos para trabajar con datos.

Conceptos básicos de aprendizaje automático

Introducción a los sistemas de recomendación

Descripción de Apache Mahout

2. Razones para usar, ciclo de vida del proyecto

¿Qué es la ciencia de datos?

¿Qué tipo de problemas puedes resolver?

Ciclo de vida del proyecto de ciencia de datos

Principios básicos de ciencia de datos

Adquisición de datos

Recopilación de datos

Comprensión de los datos: atributos en un dato, diferentes tipos de variables

Construir la jerarquía de tipo variable

Problema bidimensional

Co-relación b / w las Variables – explicar usando Paint Tool

Outliers, Outlier Treatment

Boxplot, Cómo dibujar un diagrama de caja

3.Adquisición de datos

Discusión sobre Boxplot- también explica

Ejemplo para comprender distribuciones variables

¿Qué es el percentil? – Ejemplo usando la herramienta Rstudio

¿Cómo identificamos los valores atípicos?

¿Cómo manejamos los valores atípicos?

Tratamiento atípico: uso del método general de tapado / pisos

Distribución- ¿Qué es la distribución normal?

¿Por qué la distribución normal es tan popular?

Distribución uniforme

Distribución sesgada

Transformación

4. Aprendizaje de máquinas en ciencia de datos

Discusión sobre Plot box y Outlier

Objetivo: aumentar las ganancias de una tienda

Áreas de aumento de la eficiencia.

Solicitud de datos

Problema empresarial: maximizar los beneficios de la tienda

¿Qué son las variables entrelazadas?

¿Qué es la estrategia?

Interacción b / w las variables

Análisis univariado

Analisis multivariable

Análisis bivariado.

Relación b / w Variables

Estandarizar variables

¿Qué es la hipótesis?

Interpreta la correlación

Correlación negativa

Aprendizaje automático

5. Métodos estadísticos y analíticos relacionados con los datos, la implementación de los recomendadores que usan Apache Mahout y la transformación de datos

Correlación b / w Variables nominales

Mesa de contingencia

¿Qué es el valor esperado?

¿Que significa?

Cómo el valor esperado difiere de la media

Experimento – Experimento controlado, Experimento no controlado

Grado de libertad

Dependencia b / w Variable nominal y variable continua

Regresión lineal

Extrapolación e Interpolación

Análisis univariante para regresión lineal

Modelo de construcción para regresión lineal

Patrón de datos significa?

Operación de procesamiento de datos

¿Qué es el muestreo?

Distribución muestral

Técnica de muestreo estratificado

Técnica de muestreo desproporcionada

Asignación equilibrada: parte del muestreo desproporcionado

Muestreo sistemático

Muestreo de racimo

2 ángeles de la ciencia de datos-aprendizaje estadístico, aprendizaje automático

6. Pruebas y evaluación, implementación de producción y más

Análisis de variables múltiples

regration lineal

Regración lineal simple

Prueba de hipótesis

Especulación vs reclamo (consulta)

Muestra

Paso para probar tu hipótesis

medida de rendimiento

Generar hipótesis nula

hipótesis alternativa

Probar la hipótesis

Valor umbral

Explicación de prueba de hipótesis por ejemplo

Hipótesis nula

Hipótesis alternativa

Probabilidad

Histograma de valor medio

Revisar la prueba de independencia de CHI-SQUARE

Correlación entre variable nominal

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visite nuestro blog en http://www.mytectra.com/blog/

Sobre myTectra
myTectra es una compañía de desarrollo de habilidades basada en Bangalore que ayuda a transformar a las personas y a la organización para obtener beneficios reales y duraderos. myTectra ofrece capacitación en el aula, capacitación en línea dirigida por un instructor y capacitación corporativa, junto con soporte a pedido las 24 horas, los 7 días de la semana.

myTectra brinda capacitación en programación Python, Big Data y Hadoop, diseño y desarrollo web, desarrollo de aplicaciones móviles, ciencia de datos, computación en la nube AWS, programación, marketing digital, finanzas y contabilidad, recursos humanos y más de 300 cursos. Los cursos están especialmente seleccionados por expertos que monitorean la industria de TI con ojo de halcón y responden a las expectativas, cambios y requisitos de la industria, y los incorporan a nuestros cursos.

Visítanos en: http://www.myTectra.com

Síguenos en: https://www.facebook.com/myTectr…

Twitter: myTectra (@mytectra) | Gorjeo

Linkedin: https://www.linkedin.com/company …

+91 9019191856 | [correo electrónico protegido]

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Estos son algunos de los principales proveedores de servicios de aprendizaje que ofrecen cursos de ciencia de datos:

1. INSOFE

2. Manipal ProLearn

3. AnalytixLabs

4. Edureka

5. Upgrad

6. IMS Pro School

Puede optar por el programa residencial de 11 meses ofrecido por Manipal ProLearn, que es un curso valioso. Se brindan oportunidades de pasantía junto con asistencia de colocación para completar con éxito el curso.

La ciencia de datos es un campo de técnicas de ciencia impulsada por datos en el que el núcleo es “datos”. Este aspecto de la ciencia de datos se trata de descubrir hallazgos de datos. Sumérjase en un nivel granular para extraer y comprender comportamientos complejos, tendencias e inferencias. Se trata de revelar información oculta que puede ayudar a las empresas a tomar decisiones comerciales más inteligentes.

Te sugiero que puedas ir a cursos de certificación de ciencia de datos en línea en Edureka y obtener experiencia práctica en el proyecto de ciencia de datos en tiempo real.

Edureka proporciona capacitación en línea para instructores y líderes en vivo en ciencia de datos. Estas son sesiones de aula virtual en vivo con un profesional experimentado de la industria. También contamos con un servicio de atención al cliente 24×7 para ayudarlo con todas las consultas / problemas que enfrenta durante su aprendizaje.

Beneficios del curso en línea Edureka :

• Cursos en línea en vivo, clases interactivas con atención individual.
• Apoya a los ninjas a tus órdenes
• ¡Cursos en línea con casos de estudio relevantes para la industria, cada vez, siempre!
• Certificación reconocida por la industria
• Acceso de por vida al material de referencia.
• Saluda a tu administrador de aprendizaje exclusivo
• ¡Aprendizaje entre pares redefinido!

Tan pronto como se inscriba en el curso, tendrá acceso instantáneo al contenido del curso, incluido un conjunto de grabaciones de clases de lotes anteriores junto con soporte en vivo 1: 1 24/7 a pedido.

Aquí está el currículo del curso de ciencia de datos:

1. Introducción a la ciencia de datos
   Obtenga una introducción a Data Science en este módulo y vea cómo Data Science ayuda a analizar datos grandes y no estructurados con diferentes herramientas.
2. Inferencia estadística
   En este módulo, aprenderá sobre diferentes técnicas estadísticas y terminologías utilizadas en el análisis de datos.
3. Extracción de datos, disputas y exploración
   Discuta las diferentes fuentes disponibles para extraer datos, organizar los datos en forma estructurada, analizar los datos y representar los datos en un formato gráfico.
4. Introducción al aprendizaje automático
   Obtenga una introducción al aprendizaje automático como parte de este módulo. Discutirá las diversas categorías de aprendizaje automático e implementará algoritmos de aprendizaje supervisado.
5. Técnicas de clasificación
   En este módulo, debe aprender las técnicas de aprendizaje supervisado y la implementación de varias técnicas, como árboles de decisión, clasificador de bosque aleatorio, etc.
6. Aprendizaje sin supervisión
   Aprenda sobre el aprendizaje no supervisado y los diversos tipos de agrupación que se pueden utilizar para analizar los datos.
7. Motores recomendados
   En este módulo, debe aprender sobre las reglas de asociación y los diferentes tipos de motores de recomendación.
8. Extracción de textos
   Analice las técnicas de aprendizaje automático no supervisadas y la implementación de diferentes algoritmos, por ejemplo, TF-IDF y Cosine Similarity en este módulo.
9. Series de tiempo
   En este módulo, debe aprender sobre los datos de series temporales, los diferentes componentes de los datos de series temporales, el modelado de series temporales: modelos de suavizado exponencial y el modelo ARIMA para pronósticos de series temporales.
10. Aprendizaje profundo
    Conozca los conceptos de aprendizaje por refuerzo y aprendizaje profundo en este módulo. Estos conceptos se explican con la ayuda de los casos de uso. Podrá analizar la red neuronal artificial, los componentes básicos de las redes neuronales artificiales y algunas terminologías de redes neuronales artificiales.

A continuación se muestra el Video de Ciencia de Datos para más referencia:

Data Science es una de las carreras más buscadas en este momento. Hay una razón por la que existe la exageración en la ciencia de datos. El enfoque fundamental de la ciencia de datos es que ayuda al ser humano a tomar mejores decisiones, decisiones más rápidas. Y no es que esto sea un requisito de solo un puñado de industrias de un segmento en particular. Esto es cierto en todas las industrias, incluso cuando las decisiones están automatizadas, por ejemplo, en compras en línea, venta minorista, etc.

Hay un rápido crecimiento en el campo de la ciencia de datos. Su importancia es directamente proporcional al nivel récord de aumento en la materia prima, es decir, datos estructurados y no estructurados. Hay una serie de otros factores que están agregando importancia a este campo. El número de sensores que acumulan información como Internet, teléfonos, etc., junto con técnicas avanzadas y sofisticadas de aprendizaje automático que ayudan a proporcionar una mejor información con la ayuda de mejores algoritmos de extracción. Todas estas fuerzas están trabajando en una dirección, la dirección para garantizar que las habilidades de utilizar los datos disponibles para extraer información procesable para que las empresas tengan un mejor impacto en la toma de decisiones, lo que a su vez afectará los ingresos de la empresa, llegó para quedarse. Reconociendo esto, la mayoría de los MBA también han introducido Data Science en su plan de estudios de MBA.

¿Qué habilidades aprende uno para convertirse en un Data Scientist efectivo?

Los bits grandes de datos no estructurados no son fáciles de interpretar, uno necesita un conjunto de habilidades único, uno necesita desarrollar habilidades auxiliares útiles, algunos atributos técnicos necesarios para aplicar es la línea superior. Uno necesita crear un equilibrio perfecto de varias habilidades. Modelado predictivo, análisis, habilidades de organización y, sobre todo, habilidades de comunicación.

Además de lo anterior para poder asegurar un trabajo lucrativo en la organización de su elección, uno necesita desarrollar habilidades de codificación excelentes y valiosas. La eficiencia en el sistema de análisis estadístico, lenguaje de programación R, lenguaje de programación Python, etc., ayuda aún más sus habilidades como científico de datos o analista. Le ayuda a pensar lógicamente en términos de algoritmos, lo que a su vez le permite administrar mejor los datos irrelevantes.

Otro conjunto adicional de habilidades que es esencial tener académicamente y a través de la experiencia es la comprensión contextual de cualquier situación dada, habilidades en probabilidad y estadísticas.

Y finalmente, la más importante de todas las habilidades es la capacidad de comunicar, explicar, en el método y el lenguaje de la audiencia, sus hallazgos. Así que las habilidades de narración y presentación se vuelven imprescindibles

¿Por qué Data Science Prodegree en Imarticus Learning?

Para comenzar, el Data Science Prodegree en Imarticus está diseñado en asociación con Genpact como socio de conocimiento. Esencialmente cubre todos los conceptos fundamentales y ofrece aprendizaje práctico de herramientas analíticas líderes como SAS, R, Python, Tableau, etc., y el aprendizaje se integra con estudios de caso y proyectos relevantes de la industria, lo cual es esencial para obtener un problema en profundidad. -Capacidad de resolución.

El curso se divide en cuatro semestres y se centra en garantizar que el candidato no solo obtenga el conocimiento teórico de las herramientas, sino que también aprenda las mejores prácticas de la industria y las perspectivas comerciales a través de la interacción en vivo con los gurús del mundo corporativo a través de conferencias invitadas y la presentación regular de proyectos. . Para garantizar la máxima eficacia del aprendizaje, el curso dura más de 200 horas y se imparte en dos modos, en línea y en el aula.

El curso también ofrece asistencia para la preparación profesional, en Imarticus the Career Assistance Services le brinda asesoramiento personalizado específico de la industria, con asistencia en talleres de creación de currículums y entrevistas simuladas.

Data Science Prodegree es un curso potente respaldado por Genpact, que tiene una cobertura integral ayudada por el aprendizaje basado en proyectos, con una entrega de programas efectiva y eficiente junto con asistencia profesional. Preparándote para aplicar con confianza tus habilidades recién aprendidas y sobresalir en tu puesto desde el primer día, lo que te convierte en un tomador de decisiones impulsado por los datos.

La búsqueda sniffer brinda capacitación en Data Science + Machine Learning + Deep Learning con proyectos en tiempo real y la oportunidad de trabajar en el inicio que utiliza el algoritmo de Deep Learning, que es una solución rentable para estudiantes nuevos y profesionales que buscan un descanso profesional.

CURSO CURRICULAR

Descripción general de la ciencia de datos:

Descripción general de la inteligencia artificial

Evolución de la inteligencia artificial.

El alcance de la inteligencia artificial

Inteligencia artificial: en salud

Inteligencia artificial: en juegos

Inteligencia artificial: en finanzas

Habilidades requeridas para convertirse en un científico de datos Fuente de Big Data Pasos involucrados en Data Analytics

Big Data, Data Analytics y Python

Análisis de datos y exploración de datos

Análisis exploratorio de datos

Introducción de estadísticas

Análisis estadístico

Instalación de Python y configuración del entorno

Estructura de datos de Python para la implementación de Data Science

: Paquete Python para computación científica – Numpy

Python library Scipy

Algoritmo de aprendizaje automático

introducción al aprendizaje automático

Introducción al aprendizaje supervisado y no supervisado.

Regresión lineal con variable simple y múltiple.

Descenso de gradiente

Regresión logística con ejemplo

Redes neuronales: representación

Representación del modelo de red neuronal, ejemplo e intuiciones.

Neurona y cerebro, hipótesis no lineal

Propagación hacia atrás en el aprendizaje profundo

función de costo

Diagnóstico de sesgo vs varianza

Máquinas de vectores de soporte

Aprendizaje no supervisado -K significa Algoritmo

Reducción de dimensionalidad

Detección de anomalías

Detección de anomalías vs aprendizaje supervisado

Distribución gaussiana multivariante (opcional)

Sistemas de recomendación

Aprendizaje automático a gran escala

Inteligencia artificial y aprendizaje profundo para la clasificación de imágenes

Inteligencia artificial para resolver problemas en Búsqueda y optimización

Autoconducción utilizando la introducción básica de Inteligencia Artificial

inteligencia artificial utilizada en cirugía robótica

Reserve una demostración. Suelte un correo en [correo electrónico protegido] / o llame al: +919008231835

SocialPrachar ofrece la mejor capacitación en el aula del curso de ciencia de datos en Hyderabad y capacitación en línea para el resto del mundo.

Las demandas de ciencia de datos aumentan rápidamente. Por lo tanto, existe una gran oportunidad para que cada profesional de software ingrese a este campo en crecimiento y comience una carrera en ciencia de datos. Los científicos expertos en datos que pueden trabajar en herramientas como SAS, R y Python son reclutados instantáneamente por las principales compañías como Flipkart, GOOGLE, IBM, Cognizant, HCL, Dell, GE Capital, IBM y más.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos implica el uso de métodos automatizados para analizar cantidades masivas de datos y extraer conocimiento de ellos.

Hay 3 ciencias importantes que forman la ciencia de datos.

1. Ciencias de la Computación
2. Estadística matemática
3. Aplicaciones

¿Por qué ciencia de datos?

1. Conocer la inteligencia de negocios y analistas de negocios.
2. Para comprender los problemas comerciales.
3. Comprender las estadísticas descriptivas del análisis de datos.
4. Para sobresalir trabajando en Tableau.
5. Para iniciarse en R y explorar datos en R.
6. Comprender a crear árboles de decisión.
7. Comprender la recopilación de datos y la minería de datos.
8. Para tener una idea previa sobre las funciones de bucle y las herramientas de depuración.
9. Aprender a ejecutar pruebas no paramétricas.

¿Qué roles de ciencia de datos existen?

Analista de Inteligencia de Negocios

Ingeniero de minería de datos

Arquitecto de datos

Científico de datos

Científico de datos sénior

Mercado de trabajo

• El trabajo más sexy del siglo XXI. Data Scientists es el trabajo más sexy del siglo XXI por la universidad de Harvard
• 3,400 ofertas de trabajo únicas para científicos de datos cada mes.
• Más de 3,000,000 de científicos expertos en datos requeridos para fines de 2018.
• los salarios van desde $ 60,000 y más.
• GlassDoor lo ubicó en el primer lugar para trabajos populares

¿Qué habilidades necesito?

Debes ser experto en el seguimiento para poder sumergirte en el campo de la ciencia de datos.

• Estadística y probabilidad
• Algoritmos
• Lenguajes de programación (Java, Scala, SQL, R, Phyton)
• Minería de datos
• Aprendizaje automático

¿Interesado en saber más?

¿Planeando aprender ciencia de datos? haga clic aquí

Profundicemos en DATA SCIENCE asistiendo a nuestras sesiones #MasterTheFuture sobre DATA SCIENCE y su trayectoria profesional.

Llame o Whatsapp +91 8019479419 para cualquier consulta

Siendo un científico de datos, recomendaría Edureka Proporciona formación en línea sobre certificación de ciencia de datos | Curso de Python para la ciencia de datos | Edureka Además, primero le recomendaría que revise este video introductorio para comprender por qué y cómo debe optar por Data Science y luego usar su sabio sentido del juicio para continuar con el curso pagado.

Descripción del curso de ciencia de datos

Edureka Data Science Certification Training ofrece:

• Conocimiento profundo de la estadística, que es el corazón de la ciencia de datos.
• Le permite adquirir experiencia en Machine Learning y sus mecanismos.

• Ahora, dado que la mayoría de las industrias prefieren R y Python para practicar Data Science, Edureka asegura que ganes experiencia en ambos.
• Por lo tanto, hay dos cursos para Data Science: uno en R Data Science Course | Capacitación en certificación de ciencia de datos | Edureka y el otro en Python Data Science Certification Training | Curso de Python para la ciencia de datos | Edureka
• Ambos cursos cubren una gran profundidad en Data Science, lo que le permite resolver estudios de casos de la vida real en diferentes dominios: minorista, bienes de consumo, telecomunicaciones, recursos humanos, redes sociales, etc.
• El curso se enriquece con 34 estudios de caso exhaustivos y 3 proyectos de certificación de extremo a extremo, suficientes para que pueda aterrizar como Científico de Datos .

Características de Edureka

Además de todo esto, Eduerka ofrece algunas características excelentes para sus alumnos:

• Cursos en línea en vivo, clases interactivas con atención individual.
• 24 * 7 soporte ninjas a sus órdenes
• Cursos en línea con estudio de caso relevante para la industria
• Certificación reconocida por la industria
• Acceso de por vida al material de referencia.
• Gerente de aprendizaje exclusivo

Edureka proporciona una buena lista de videos Tutoriales de ciencia de datos. Te recomendaría que pases por esto

Ciencia de los datos:

La ciencia de datos es el campo de uno de los campos de rápido crecimiento y alta demanda en el mundo de hoy. La ciencia de datos es básicamente un concepto de análisis de datos y sus metodologías relacionadas para analizar los fenómenos reales con datos. Incluye las teorías de muchos campos dentro de las áreas amplias de estadística, matemáticas e informática de los subdominios de minería de datos, aprendizaje automático y visualización. En nuestra vida diaria, la incorporación de la tecnología ha sido posible con la disponibilidad de enormes datos que

Demanda y oportunidades con Data Science:

En este mundo en tendencia, muchas organizaciones de renombre están esperando adoptar los datos que pueden recopilar ahora de las nuevas tecnologías.

Data Science está revolucionando las industrias desde los negocios hasta el gobierno. A medida que los datos adquieren, las organizaciones están contratando a personas calificadas con el mejor conocimiento de la ciencia de datos para encontrar significado en los números e impulsar la toma de decisiones empresariales positivas basadas en lo que aprenden. Por lo tanto, se estima que en el futuro, como en 2018, hay millones de empleos en los EE. UU. Que requerirán habilidades de análisis de datos. Por lo tanto, debido a la escasez de habilidades de análisis de datos, es una muy buena oportunidad para aprovechar al máximo la capacitación en ciencia de datos. Por lo tanto, en base a las numerosas ofertas de trabajo en todo el mundo, los paquetes salariales se incrementarán rápidamente.

Objetivos de aprendizaje de la ciencia de datos:

Data Science Training InBangalore de Kelly Technologies podrá hacerle aprender los siguientes objetivos de aprendizaje:

• Adquirir un conocimiento profundo sobre los roles desempeñados por un científico de datos
• Obtenga una comprensión profunda de la gestión de la ciencia de datos y aprenda a importar / exportar datos en R
• Describir todo el ciclo de vida de la ciencia de datos.
• Analice datos utilizando algoritmos de aprendizaje automático
• Comprender varias declaraciones que se ejecutan en R
• Comprender y usar los diversos gráficos en la visualización de datos R
• Aprenda a usar las diversas reglas de asociación y los diferentes alforitmos.

Características de capacitación de la ciencia de datos de Kelly Technologies:

Las principales características destacadas que se trabajan principalmente en nuestros institutos de capacitación en ciencia de datos en Banagalore son

· Sesiones dirigidas por un instructor.

· Infraestructura de laboratorio bien amueblada

· Proyectos de la industria en tiempo real para trabajar, incluida la implementación de la ciencia de datos

· Soporte de equipo de expertos 24 * 7

La certificación que brindamos seguramente ayudará a los aspirantes a aprovechar al máximo nuestra profesión profesional de Data Sciience y lo ayudará a brindarle un valor a su perfil profesional.

Capacitación en ciencia de datos en Kelly Technologies en Bangalore:

El curso de ciencia de datos de Kelly Technologies en Bangalore lo convierte en un profesional de la ciencia de datos en todos los aspectos. La capacitación de nuestros expertos de la industria definitivamente lo ayudará a dominar el ciclo de vida completo de Data Science al proporcionar las mejores instalaciones de laboratorio. Por lo tanto, elegir nuestros institutos será una opción realmente optimista.

Formulario de inscripción

Aegis School of Business, Data Science and Telecommunication.

El Programa de Postgrado en Ciencia de Datos, Business Analytics y Big Data es el primer programa holístico de ciencia de datos de la India diseñado y entregado por Aegis School of Business & Telecommunication en asociación con IBM para capacitar a la nueva generación de profesionales conocedores de datos. Este programa de 11 meses le brinda capacitación intensiva para desarrollar el conjunto de habilidades necesarias y únicas requeridas para una carrera exitosa en el mundo de la ciencia de datos, Big Data y Business Analytics.

Puntos destacados del programa

• Certificación de IBM al finalizar el curso.
• IBM Business Analytics Lab: IBM ha configurado un IBM Business Analytics e IBM Cloud Computing Lab en el campus.
• Plan de estudios innovador: el plan de estudios ha sido desarrollado para los programas conjuntamente y es entregado por expertos en la materia designados por IBM y por la facultad de Aegis.
• El plan de estudios atiende a los diversos requisitos de habilidades de organizaciones de todo el mundo, incluidos bancos, servicios informáticos, educación, atención médica, seguros, fabricación, venta minorista y otras industrias.
• Herramientas: exposición práctica en IBM DB2, IBM Cognos TM1, IBM Cognos Insight, IBM InfoSphere Big Insight, IBM Worklight, IBM BlueMix, R, Python, SAS, Hadoop, MapReduce, EC2, AWS, Weka, etc.
• Módulos del curso impartidos por IBM: la facultad de IBM imparte tres cursos: (i) Business Intelligence utilizando Cognos BI (ii) Big Data Analytics utilizando IBM InfoSphere Big Insight y (iii) Enterprise Performance Management utilizando IBM Cognos TM1

Aquí hay una imagen de muestra del certificado otorgado por Aegis e IBM Jointly sobre la finalización exitosa del programa.

Personalmente Como un científico de datos más reciente, puedo decir la respuesta correcta para su pregunta.

Me gradué de BCA de la universidad Barathier y estaba muy interesado en el científico de datos Job.

Escuché sobre bigdata hadoop y data science en un seminario de mi ciudad natal.

Pero la cuestión es que no sabía qué es y cómo puedo seleccionarlo como mi proveedor.

Después de la graduación, planeé ir a cualquier curso basado en habilidades para poder unirme a algún lugar con un Dominio específico.

Así que comencé a buscar en Google sobre centros de capacitación para la formación de hadoop bigdata

Finalmente encontré People-Click Techno Solution, ubicada en BTM, Bangalore.

Me brindan clases de demostración gratuitas para que pueda averiguar qué es esta capacitación, cómo fue y qué cosas haremos cuando consigamos un trabajo, etc.

Me gustó mucho la clase de demostración (gratuita), me uní allí.

El primer día, el entrenador se fue y pensé que era una mala institución. Pero, históricamente, es una gran institución que cumple todas las promesas que hicieron cuando vimos allí.

La facultad era excelente. Su actitud era agradable y no tiene problemas para aclarar dudas de nuevo, incluso si lo pido 1000 veces.

Personalmente, tengo experiencia con esta institución y estoy compartiendo esto.
Para aquellos que buscan hadoop. bigdata, la capacitación en ciencias de datos en Bagalore puede ir fácilmente a esta institución de capacitación de hadoop para que también pueda realizar sus capacitaciones allí.

Ahora estoy trabajando como desarrollador de hadoop. Y estoy orgulloso de decir que People-Click realmente ha molestado a mi proveedor.

En primer lugar, Data Science es un gran campo para examinar: todas las industrias necesitan científicos de datos y se anticipa una escasez en los años venideros … De hecho, India está solo en segundo lugar detrás de los Estados Unidos en su demanda de científicos de datos.

¿Existe un papel particular en Data Science que le atraiga más? Algunos títulos incluyen: analista de datos, ingeniero de datos y, por supuesto, científico de datos.

Si está buscando capacitación en el aula, le recomiendo que le dé una oportunidad a Byte Academy. Recientemente, Byte Academy, con sede en Nueva York, está lanzando un campus en Bangalore donde realizarán bootcamps en Desarrollo de software, Ciencia de datos, FinTech y Blockchain. Puede convertirse en un científico de datos completo en solo 12 semanas (tiempo completo) o 24 semanas (tiempo parcial).

Trabajo como gerente en BA y, por lo tanto, puedo decirle que el curso es muy superior en términos de currículo cubierto, apoyo de colocación, ventajas de la comunidad y asesoramiento profesional. Nuestra extensa lista de socios con compañías prominentes en la industria asegura que nuestro plan de estudios esté siempre actualizado y que las oportunidades de colocación sean muchas.

Nuestro curso de ciencia de datos proporciona una educación para ser un científico de datos, lo que Harvard Business Review llama el “trabajo más sexy del siglo XXI”. Los graduados asumen roles como científico de datos, analista de datos, ingeniero de datos y arquitecto de datos después de nuestro programa. . Nuestro curso cubre temas que incluyen: adquisición de datos, análisis de datos, pandas, predicción y aprendizaje automático, modelado estadístico, Hadoop, SQL, NoSQL y más. No se requiere experiencia previa en ciencia de datos.

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La demanda de profesionales de análisis está aumentando en India, especialmente en Hyderabad, Bangalore, Delhi.

El gráfico de tendencia de trabajo para Big Data Analytics, de Job Search | De hecho, demuestra que hay una tendencia creciente para ello.

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¿Cómo sé que este es el mejor curso de Big Data en India?

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• Plan de estudios muy completo con sesiones en vivo dirigidas por un instructor.
• Muy ágil en términos de actualización del contenido del curso. Recientemente hemos realizado una versión actualizada para todos nuestros cursos de análisis de datos.
• Programa práctico enfocado en la industria con laboratorios de clase, tareas domésticas y proyecto Capstone.
• Acceso y soporte de por vida, foro activo de preguntas y respuestas, acceso a expertos de la industria a través de entrevistas, seminarios web y proyectos.
• Apoyo de colocación a estudiantes a través de una celda de colocación dedicada.

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Antes de comenzar a finalizar en el instituto, realice una autoevaluación sobre el papel que se verá en los próximos 5-10 años. Algunos consejos sobre los roles:
1) Analista de datos: trabaja en segundo plano con todo lo relacionado con los datos. Habilidades como Unix / Linux, SQL, cualquier herramienta de programación (R / Python)
2) Analista de negocios: trabaja en primer plano, se conecta con las partes interesadas. Requiere habilidades de dominio, buenas habilidades de comunicación y experiencia en herramientas de visualización (Tableau, Excel)
3) Científico de datos: es una combinación de 1) y 2) y generalmente es una persona mayor. Tiene habilidades para profundizar en los datos, así como contar una historia perspicaz a las partes interesadas de los dominios comerciales.
Envíame un mensaje en caso de que necesites ayuda.

IT Skills Training Services ofrece soluciones de capacitación y consultoría de próxima generación tanto para clientes individuales como corporativos. IT Skills Training Services ofrece soluciones diseñadas para satisfacer las complejas necesidades del entorno empresarial actual con una comprensión precisa de sus requisitos comerciales únicos.

Data Science Training ha sido estructurado para aquellos que desean desarrollar el conocimiento avanzado y las habilidades necesarias para trabajar como científico de datos. Obtenga su certificación de ciencia de datos y destaque, ya sea que esté buscando cambiar de trabajo, obtener una promoción o mejorar sus habilidades actuales.

Data Science Certificate Training ha sido diseñado para prepararlo para un trabajo en el espacio analítico. El curso de certificación de ciencia de datos lo convertirá en un experto en la comprensión del problema, el diseño del análisis y la aplicación de técnicas de modelado predictivo utilizando R para obtener información comercial de los datos. R es el lenguaje de programación más utilizado hoy en día en el campo de la ciencia de datos y el análisis.

Data Science es la combinación de estadísticas, matemáticas, programación, resolución de problemas, captura de datos de manera creativa, la capacidad de ver las cosas de manera diferente y la actividad de limpiar, preparar y alinear los datos.

En el programa de certificación de ciencia de datos , obtendrá habilidades en gestión de big data, análisis avanzado, aprendizaje automático y visualización de datos, junto con las habilidades de comunicación esenciales que necesitan los científicos de datos de hoy.

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Las clases son tomadas por expertos de la industria con múltiples proyectos en vivo y talleres . Después de la capacitación, organizaron entrevistas simuladas para ella y ayudaron a preparar el currículum según los requisitos de la industria. Entonces, si está buscando capacitación orientada al trabajo para la ciencia de datos, únase a People Click Techno Solutions.

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