Curso online – especialización profesional certificada en inteligencia artificial para la investigación científica de LearnQuest

Inicie su carrera en ciencia de datos. Utilice tecnologías de inteligencia artificial para descubrir y probar hipótesis.

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Curso online - especialización profesional certificada en inteligencia artificial para la investigación científica de LearnQuest

Professional Certificate

a partir de

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Familiaridad con el lenguaje Python y los modelos básicos.
  • Aplicación de un modelo de clasificación para predecir enfermedades cardíacas.
  • Leer datos, limpiar y convertir datos.
  • Ejecución de algoritmos y aprendizaje automático
  • Comparando diferentes modelos en proyectos.
  • Técnicas avanzadas de IA
  • Predecir similitudes entre pacientes de atención médica utilizando bosques aleatorios
  • Comparación de secuencias del genoma de mutantes de COVID-19.
  • Uso de bibliotecas y modelos en aprendizaje automático e inteligencia artificial

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • analista de datos
  • científico de datos
  • ingeniero en inteligencia artificial
  • Desarrollador de software en el campo de la salud.
  • Investigador en el campo de las ciencias de la vida.
  • Experto en aprendizaje automático
  • Analiza tendencias en datos científicos.
  • Desarrolla modelos de predicción médica
  • Un investigador en el campo de la genómica.
  • Especialista en análisis de datos médicos.

Pasantía: una serie de cursos de 4 partes

En la especialización de IA para la Investigación Científica aprenderemos a utilizar la inteligencia artificial para identificar tendencias y patrones en datos científicos.

Cursos:

  • Curso 1: Introducción al lenguaje Python y modelos básicos. Aplicación de un modelo de clasificación para predecir enfermedades cardíacas.
  • Curso 2: Proceso de aprendizaje automático: lectura de datos, limpieza y conversión de datos, ejecución de algoritmos. Un proyecto final para comparar diferentes modelos.
  • Curso 3: Técnicas avanzadas de IA. Un proyecto para predecir similitudes entre pacientes de atención médica utilizando bosques aleatorios.
  • Curso 4: Proyecto final: comparación de secuencias del genoma de mutaciones de COVID-19 para identificar áreas potenciales para tratamientos farmacológicos.

Un proyecto de aprendizaje activado

Cada curso incluye laboratorios de práctica en la plataforma de laboratorio de Coursera. Utilizará bibliotecas y modelos para ejecutar instrucciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial para ayudar a responder preguntas en sus datos.

Details of the courses that make up the specialization

Cursos en ciencia de datos y aprendizaje automático.

Curso 1: Introducción a la ciencia de datos y un sketch-learning de Python

Duración: 13 horas
Calificación: 3.8 (40 calificaciones)

  • Qué aprenderás: Técnicas de inteligencia artificial para probar hipótesis en Python, implementando un modelo de aprendizaje automático con NumPy, Pandas y Scikit-Learn.
  • Habilidades que adquirirá: ciencia de datos, aprendizaje automático, datos médicos, regresión, prueba de hipótesis estadísticas.

Curso 2: Modelos de aprendizaje automático en ciencia

Duración: 11 horas
Calificación: 3.8 (10 calificaciones)

  • Qué aprenderás: Aplicación y evaluación de modelos de aprendizaje automático (redes neuronales, bosques aleatorios) sobre datos científicos en Python.
  • Habilidades que adquirirás: bosque aleatorio, red neuronal artificial, programación en Python, aprendizaje automático, PCA.

Curso 3: Redes neuronales y bosque aleatorio

Duración: 10 horas

  • Lo que aprenderá: análisis en profundidad de redes neuronales y técnicas avanzadas de inteligencia artificial.
  • Habilidades que adquirirás: bosque aleatorio, red neuronal artificial, aprendizaje automático, predicciones en ciencia, identificación de especies.

Curso 4: Proyecto Final: IA Avanzada para el Descubrimiento de Fármacos

Duración: 12 horas

  • Lo que aprenderá: analizará secuencias de genes para encontrar similitudes e identificar subsecuencias utilizando modelos predictivos.
  • Habilidades que adquirirá: reducción de dimensionalidad, agrupación de K-Means, secuenciación de genes completos, aprendizaje automático, descubrimiento de fármacos.

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