El mundo global está cambiando y el avance de la tecnología es responsable de eso. A medida que aumenta la necesidad de habilidades tecnológicas, experiencia técnica especializada, más empresas invierten mucho en capacitación, adquisición de habilidades, contratación y cultivo de los mejores talentos que pueden encontrar para mantenerse relevantes con la pandemia global actual.
Según el último comunicado sobre el déficit de personal tecnológico, la industria tecnológica carece de personal tecnológico, lo que hace que la industria tecnológica sea una opción de carrera obvia y atractiva para las personas dispuestas a hacer un cambio de carrera.
Los empleados que estén dispuestos a dedicar tiempo a desarrollar habilidades técnicas tendrán una gran ventaja al conseguir algunos de los trabajos más demandados y de nueva creación en el sector tecnológico.
Internet ofrece muchas habilidades tecnológicas que son relevantes en el mercado laboral. Se pueden encontrar muchas habilidades tecnológicas en demanda en las plataformas de Coursera y Udemy.
Las empresas tecnológicas y, de hecho, todas las organizaciones en la era global están comenzando a comprender que las capacidades digitales son importantes para los trabajadores en el mundo digital. Es más importante que nunca que los nuevos empleados sean multidisciplinarios y tengan habilidades duras y blandas.
Inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) es la última incorporación a la industria tecnológica. Es un curso único que se ha convertido en sinónimo de innovación tecnológica. Hoy en día, la mayoría de las empresas utilizan una gran cantidad de servicios y herramientas con integración de inteligencia artificial.
Según investigaciones y estadísticas recientes, los trabajos emergentes de inteligencia artificial experimentaron un aumento repentino en el crecimiento, y la contratación en los últimos cinco años es de un 74% anual.
La inteligencia artificial tiene como objetivo producir algunas de las innovaciones más importantes y disruptivas de este siglo. Los vehículos autónomos, los asistentes robóticos y los diagnósticos avanzados de enfermedades son todos resultados de la nueva revolución de la inteligencia artificial que cambiará la forma en que vivimos y funcionamos.
Estadísticas de carrera rápida
- Los últimos datos muestran que el tamaño del mercado de la inteligencia artificial se valoró en $ 27,23 mil millones en 2019 (Fortune Business Insights, 2020).
- Se espera que el mercado global de inteligencia artificial alcance los $ 267 mil millones para 2027 (Fortune Business Insights, 2020)
- Las estadísticas de inteligencia artificial de una encuesta reciente muestran que más de nueve de cada diez (91,5 por ciento) de las principales empresas encuestadas informan que tienen una inversión continua en IA (NewVantage, 2020).
Plataforma de aprendizaje en línea
Cousera.org
- AI para todos que ofrece DeepLearning.AI
- Introducción a la inteligencia artificial (IA) ofrecida por IBM
- Especialización en inteligencia artificial en el cuidado de la salud ofrecida por la Universidad de Stanford
Udemy.com
- Tensorflow 2.0: aprendizaje profundo e inteligencia artificial
- Inteligencia artificial: aprendizaje por refuerzo en Python
- Inteligencia artificial 2018: construya la IA más poderosa
Habilidades necesarias para aprender inteligencia artificial
Las habilidades que necesita para trabajar en inteligencia artificial
Matemáticas: estadística, probabilidad, predicciones, cálculo, álgebra, algoritmos bayesianos y lógica.
Ciencias: física, mecánica, teoría del aprendizaje cognitivo, procesamiento del lenguaje
Ciencias de la Computación: estructuras de datos, programación, lógica y eficiencia
Por qué estudiar este curso
- Carrera brillante
- La IA es versátil
- Habilidad del siglo
- Ingiere grandes cantidades de datos
- Gestión de desastres mejorada
- Beneficio de la sociedad
- La IA improvisa la experiencia del usuario
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Aprendizaje automático
Dado que el mercado de ingenieros calificados se ha duplicado en los últimos años, existen innumerables perspectivas para los expertos en aprendizaje automático que desean trabajar en la vanguardia de la investigación y el desarrollo de la inteligencia artificial.
Si bien la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están relacionados, son especializaciones separadas: el aprendizaje automático es parte de la inteligencia artificial, pero no toda la inteligencia artificial es aprendizaje automático. Aún así, ambas disciplinas ofrecen perspectivas profesionales emocionantes, con el empleo de inteligencia artificial y aprendizaje automático preparados para un crecimiento acelerado.
Las habilidades como TensorFlow, Python, Java, R y el procesamiento del lenguaje natural son habilidades que puede dominar hoy para aumentar sus posibilidades de ser contratado para un trabajo de IA o ML, ya que estas habilidades tienen una gran demanda en la actualidad.
Si bien los puestos de aprendizaje automático brindan oportunidades fantásticas, puede ser un desafío ya que requiere una gran cantidad de estudios para desarrollar las habilidades necesarias. Esto es particularmente cierto para aquellos que carecen de conocimientos formales de ingeniería o ciencias de la computación. Sin embargo, hay una variedad de herramientas y programas en línea disponibles para ayudarlo a comenzar.
Estadísticas de carrera rápida
- Se proyecta que los trabajos de aprendizaje automático tendrán un valor de casi $ 31 mil millones para 2024. Esa es una tasa de crecimiento anual de más del 40% durante seis años.
- Dado que la inteligencia artificial es el quid del aprendizaje automático, se estima que el mercado del aprendizaje automático contribuirá hasta con 15,7 billones de dólares a la economía mundial para 2030.
Plataforma de aprendizaje en línea
Cousera.org
- Especialización en aprendizaje automático ofrecida por la Universidad de Stanford
- Aprendizaje automático para todos ofrecido por la Universidad de Londres
- Especialización avanzada en aprendizaje automático ofrecida por HSE University
Udemy.com
- Aprendizaje automático A: Python y R prácticos en ciencia de datos por Kirill Eremenko, Hadelin de Ponteves, SuperDataScience Support, Ligency Team
- Introducción al aprendizaje automático para la ciencia de datos Creado por David Valentine
- Ciencia de datos: aprendizaje profundo en Python creado por Lazy Programmer Inc
Habilidades necesarias para aprender el aprendizaje automático
Matemáticas: estadística, probabilidad, predicciones, cálculo, álgebra, algoritmos bayesianos y lógica.
Ciencias: física, mecánica, teoría del aprendizaje cognitivo, procesamiento del lenguaje
Ciencias de la Computación: estructuras de datos, programación, lógica y eficiencia
Por qué estudiar este curso
- Carrera brillante
- La IA es versátil
- Habilidad del siglo
- Ingiere grandes cantidades de datos
- Gestión de desastres mejorada
- Beneficio de la sociedad
- La IA improvisa la experiencia del usuario
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Computación en la nube
El curso de computación en la nube es una habilidad tecnológica en demanda cuyo objetivo es mejorar el conjunto de habilidades en nubes, sistemas distribuidos y redes. Este curso le proporcionará información sobre la creación de sistemas distribuidos y en red para nubes y big data. La computación en la nube se está convirtiendo rápidamente en la norma, y algunas industrias están más por delante que otras, lo que hace que el curso sea una opción profesional de tendencia en esta época.
Estadísticas de carrera rápida
- El 74% de los directores financieros de tecnología dicen que la computación en la nube tuvo el impacto más mensurable en su negocio en 2017, según Forbes.
- La demanda de la nube crecerá un 18% este año a $ 246,8 mil millones en ingresos totales a nivel mundial de $ 209,2 mil millones, según Gartner.
- IDC también predice que para 2020, el 67% de la infraestructura empresarial y el software serán para ofertas basadas en la nube.
Plataforma de aprendizaje en línea
Coursera.org
- Computación en la nube ofrecida por la Universidad de Illinois
- Especialización en fundamentos de AWS ofrecida por AWS
- Introducción a la computación en la nube de IBM
Udemy.com
- Introducción a la computación en la nube por Anand Rao Nednur
- Conceptos básicos de computación en la nube: mejore su carrera como ingeniero en la nube por Malay Biswal
- Computación en la nube de Azure para desarrolladores de .Net ocupados por Manzoor Ahmed
Habilidades necesarias para aprender Cloud Computing
Matemáticas: estadística, probabilidad, predicciones, cálculo, álgebra, algoritmos bayesianos y lógica.
Ciencias: física, mecánica, teoría del aprendizaje cognitivo, procesamiento del lenguaje
Ciencias de la Computación: estructuras de datos, programación, lógica y eficiencia
Por que estudiar este curso
- El mercado laboral de la informática en la nube se está volviendo enorme y la demanda de profesionales de la informática en la nube seguirá aumentando su potencial de ingresos
- Trabajos seguros
- Demuestra su experiencia y promueve la credibilidad con el empleador y sus compañeros.
La seguridad cibernética
El curso de ciberseguridad es una habilidad tecnológica en demanda y una unidad imprescindible en las grandes empresas, firmas financieras y agencias gubernamentales.Es una habilidad muy necesaria para las empresas que utilizan la tecnología digital y en sus actividades diarias y seguras. sus datos. La pandemia de 2020 ha obligado a las empresas a crear mano de obra remota y operar desde plataformas basadas en la nube, lo que ha aumentado la importancia de la ciberseguridad en el mercado actual.
Estadísticas de carrera rápida
- Según Gartner, se prevé que el mercado mundial de seguridad de la información alcance los 170.400 millones de dólares en 2022.
- El 88% de las organizaciones de todo el mundo experimentaron intentos de spear-phishing en 2019.
- (Proofpoint) necesitando así expertos en el campo de la ciberseguridad.
- Google fue multado con $ 57 mil millones por violaciones de GDPR por parte de CNIL, una agencia francesa de protección de datos. (TechCrunch)
Plataforma de aprendizaje en línea
Coursera.org
- Analista de ciberseguridad de IBM por IBM
- Introducción a la ciberseguridad por la Universidad de Nueva York
- Introducción a la ciberseguridad y la gestión de riesgos por la Universidad de California
- Seguridad de TI: Defensa contra las artes oscuras digitales de Google
Udemy.com
- El curso completo de seguridad cibernética: ¡Hackers expuestos! por Nathan House
- La guía absoluta para principiantes sobre ciberseguridad 2021 por Alexander Oni
- Habilidades necesarias para aprender ciberseguridad
- Gestión de riesgos para gerentes de ciberseguridad y TI por Jason
Habilidades necesarias para aprender ciberseguridad
Matemáticas: estadística, probabilidad, predicciones, cálculo, álgebra, algoritmos bayesianos y lógica.
Ciencias: física, mecánica, teoría del aprendizaje cognitivo, procesamiento del lenguaje
Ciencias de la Computación: estructuras de datos, programación, lógica y eficiencia
Por que estudiar este curso
- La ciberseguridad es ahora una prioridad global a medida que el ciberdelito, y las amenazas digitales aumentan en frecuencia y complejidad.
- Cualquiera que busque una carrera estable y exitosa puede considerar la
- industria de la ciberseguridad y la inteligencia.
- Según el Informe de trabajos de ciberseguridad, habrá aproximadamente 3,5 millones
- puestos de trabajo de ciberseguridad sin cubrir para 2021,
Desarrollo de pila completa
Full Stack Development es ideal para programadores y desarrolladores que desean un conocimiento profundo del desarrollo web y de aplicaciones front-end y back-end. Hoy en día, los desarrolladores de pila completa a menudo trabajan con sitios web, tecnologías y pilas de más capas mucho más grandes y complicadas que en el pasado: una cosa que no cambia, la demanda de esta habilidad tecnológica.
Estadísticas de carrera rápida
- Según los datos de la Oficina de Estadísticas Laborales, se espera que el rol de «desarrollador web» crezca un 13 por ciento entre 2018 y 2028, mucho más rápido que la ocupación promedio.
- La disponibilidad de puestos de trabajo en Full Stack Development aumentará de 135.000 a más de 853.000 para 2024 (Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU.)
Plataforma de aprendizaje en línea
Coursera.org
- Desarrollo de aplicaciones con Google Cloud Platform de Google Cloud
- IBM Full Stack Cloud de IBM
- Desarrollo web completo con React de HKU
Udemy.com
- Desarrollo web de pila completa para principiantes: HTML, CSS, React & Node por Mark Wahlbeck
- El desarrollo web Full Stack de Eduonix Learning Solution
- Desarrollo web full-stack e IA con Python (Django) por John Harper
Habilidades para aprender el desarrollo de pila completa
Matemáticas: estadística, probabilidad, predicciones, cálculo, álgebra, algoritmos bayesianos y lógica.
Ciencias: física, mecánica, teoría del aprendizaje cognitivo, procesamiento del lenguaje
Ciencias de la Computación: estructuras de datos, programación, lógica y eficiencia
Por qué estudiar este curso
La demanda de desarrolladores full-stack se debe al creciente poder de las herramientas.
- React ya no es una biblioteca front-end. Hoy, puede usar React para escribir software de back-end y configurar su infraestructura.
- El desarrollo de pila completa ya no requiere múltiples lenguajes de programación.
AR y VR
En la era digital, donde la innovación y la tecnología son la máxima prioridad, la codificación es una habilidad esencial en demanda en la realidad aumentada y la realidad virtual. Los cursos en línea de realidad virtual (VR) tienen como objetivo crear una experiencia completamente inmersiva; La realidad aumentada (AR) adopta un enfoque un poco más modesto al colocar en capas elementos creados digitalmente sobre el mundo real. Aprender este curso lo colocará en una posición firme para aprovechar las tecnologías futuras.
Este curso le presentará la realidad virtual (VR). El curso le enseñará todo, desde los conceptos básicos de la realidad virtual (el hardware y la historia de la realidad virtual) hasta varias aplicaciones de la realidad virtual.
Estadísticas de carrera rápida
- Se espera que se envíen a los clientes 5,5 millones de unidades de dispositivos AR y VR
- en todo el mundo, en 2020 (Statista, 2020).
- Se espera que el mercado de realidad aumentada alcance entre 70.000 y 75.000 millones de dólares en ingresos para 2023.
- Se pronostica que el tamaño del mercado global de AR y VR alcanzará los $ 18.8 mil millones en 2020 (Statista, 2019).
Plataforma de aprendizaje en línea
Coursera.org
- Desarrollo de aplicaciones de realidad virtual móvil ofrecido por Unity
- Producción de video en 360 ° y realidad virtual de Daydream
- Introducción a la realidad virtual ofrecida por la Universidad de Londres
Udemy.com
- Aplicaciones de realidad aumentada con ARKit y SceneKit en iOS Romain Derrien
- Introducción a la animación, la edición de video y la creación de contenido por Global Education Foundation
Habilidades necesarias para aprender AR y VR
Matemáticas: estadística, probabilidad, predicciones, cálculo, álgebra, algoritmos bayesianos y lógica.
Ciencias: física, mecánica, teoría del aprendizaje cognitivo, procesamiento del lenguaje
Ciencias de la Computación: estructuras de datos, programación, lógica y eficiencia
Por que estudiar este curso
El futuro de la realidad aumentada se ve brillante en las siguientes áreas
- Inversiones militares en RA
- Inversiones automotrices en tecnología AR
- RA en el aula
- La Fábrica de RA
- Asistencia sanitaria aumentada
- Dispositivos AR portátiles
Blockchain
No hace mucho tiempo, la cadena de bloques tomó al mundo por asalto y cambió toda la dinámica de las transacciones financieras. Simplifica el comercio económico a través del software blockchain encriptado. Aunque blockchain tiene una reacción mixta entre muchas personas, la verdad es que ofrece la mejor solución financiera para el futuro y una habilidad tecnológica en demanda en esta era tecnológica.
Comprenderá los contratos inteligentes, una idea central y un modelo computacional de blockchain que permite la automatización, la autonomía, la escalabilidad y la transparencia. En general, el curso de blockchain es como una visión del futuro y una habilidad impresionante que le dará una ventaja en el mundo financiero global.
Estadísticas de carrera rápida
- El 77% de los operadores establecidos del sector financiero adoptaron blockchain como parte de sus sistemas o procesos en 2020
- Blockchain se expandirá más allá de los servicios financieros.
Plataforma de aprendizaje en línea
Coursera.org
- Blockchain de la Universidad ofrecido por Buffalo
- Modelos de negocio de Blockchain ofrecidos por la Universidad de Duke
- Blockchain Revolution ofrecida por la escuela de negocios Insead
Udemy.com
- Blockchain AZ: aprenda a construir su primera cadena de bloques por Hadelin de Ponteves
- Fundamentos de Bitcoin y Blockchain por George Levy
- Blockchain para empresas: la nueva revolución industrial
Habilidades necesarias para aprender Blockchain
Matemáticas: estadística, probabilidad, predicciones, cálculo, álgebra, algoritmos bayesianos y lógica.
Ciencias: teoría del aprendizaje cognitivo, procesamiento del lenguaje
Ciencias de la Computación: estructuras de datos, programación, lógica y eficiencia
Robótica
Robótica es un curso único en ciencias de la computación e ingeniería que se ocupa del diseño, construcción, operación y aplicación de robots en las actividades cotidianas. Este curso de habilidades tecnológicas en demanda preparará y equipará a los estudiantes inscritos con competencias de diseño tecnológico, programación, reparación e instalación de máquinas.
Estadísticas de carrera rápida
- Se espera que la demanda del mercado de robótica avanzada en la industria manufacturera crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta del 46 por ciento durante los próximos cuatro años para alcanzar los 3.700 millones de dólares estadounidenses en 2021.
- El 88% de las empresas de todo el mundo planean adoptar la automatización robótica en su infraestructura.
Plataforma de aprendizaje en línea
Coursera.org
- Automóviles autónomos ofrecidos por la Universidad de Toronto
- Robótica moderna: mecánica, planificación y control ofrecidos por Northwestern
- Robótica ofrecida por la Universidad de Pennsylvania
Udemy.com
- Automatización robótica de procesos por Bryan Lamb
- Electricidad y electrónica: robótica, aprende construyendo por Lan Juby
- Robótica industrial de Fabrizio Frigeni
Habilidades necesarias para aprender robótica
Matemáticas: estadística, probabilidad, predicciones, cálculo, álgebra, algoritmos bayesianos y lógica.
Ciencias: física, mecánica, teoría del aprendizaje cognitivo, procesamiento del lenguaje
Ciencias de la Computación: estructuras de datos, programación, lógica y eficiencia
Programación de código bajo
Programación de código bajo es una habilidad tecnológica en demanda para desarrolladores de bajo nivel que escribe código que está muy cerca del hardware en lenguajes de bajo nivel como ensamblador y C.
Habilidades necesarias para aprender programación de código bajo
Matemáticas: estadística, probabilidad, predicciones, cálculo, álgebra, algoritmos bayesianos y lógica.
Ciencias: física, mecánica, teoría del aprendizaje cognitivo, procesamiento del lenguaje
Ciencias de la Computación: estructuras de datos, programación, lógica y eficiencia
Por que estudiar este curso
- Es un campo multidisciplinar
- Es un campo extremadamente creativo y emocionante.
- Numerosas oportunidades disponibles
- Tendrá mucho espacio para la innovación
Gestión de productos
El curso de gestión de proyectos es una habilidad tecnológica en demanda ideal para las personas que desean avanzar en el espacio de trabajo del marketing digital. El curso lo ayudará a crear y administrar un equipo que impulse la alineación y la autonomía. También podrá liderar desde el frente con una narrativa de diseño procesable sobre sus clientes mientras mejora las innovaciones creativas.
Estadísticas de carrera rápida
- Según Glassdoor, las estadísticas de 40,713 salarios analizados sitúan el salario base promedio para un gerente de producto en aproximadamente $ 108,992.
- Según los resultados, el 26% de los gerentes de producto encuestados tenían entre 3 y 5 años de experiencia laboral.
Plataforma de aprendizaje en línea
Coursera.org
- Gestión de productos digitales ofrecida por la Universidad de Virginia
- Principios y prácticas de gestión de proyectos ofrecidos por UCI
- Gestión de marca y producto ofrecida por IE Business School
Udemy.com
- Conviértete en Gerente de Producto | Aprenda las habilidades y obtenga el trabajo por Cole Mercer
- Gestión de productos 101 ofrecida por Todd Birzer
- Gestión avanzada de productos ofrecida por Evan Kimbrell
Habilidades necesarias para aprender Gestión de productos
- Comunicación
- Colaboración
- Gestión del tiempo
- Gestión de liderazgo
- Organización
- Resolución de problemas
Por que estudiar este curso
- Más oportunidades laborales
- Habilidad de alta demanda con salarios altos
- Aprendizaje constante
- Es una industria en crecimiento
- Muchas opciones profesionales
Internet de las cosas (IoT)
Internet de las cosas (IoT) es un curso altamente competitivo con varias oportunidades laborales. Es un mercado que consta de jugadores importantes como Microsoft, Cisco System, Google, IBM y muchos otros. La inscripción en este curso en línea permitirá a los participantes comprender mejor cómo transformar el mundo físico en un sistema complejo y dinámico de dispositivos conectados.
Esta habilidad tecnológica en demanda disponible en diferentes plataformas de aprendizaje en línea como coursera, Udemy y EDX cubre el desarrollo de productos y servicios de Internet de las cosas (IoT), incluidos dispositivos para detección, actuación, procesamiento y comunicación.
Estadísticas de carrera rápida
- Se espera que el mercado global de IoT alcance un valor de USD 1.386,06 mil millones para 2026 desde USD 761.4 mil millones en 2020.
- Se prevé que las conexiones de máquina a máquina aumenten un 19% y representen el 50% de todas las conexiones para 2023, según el Informe anual de Internet de 2020 de Cisco.
Plataforma de aprendizaje en línea
Coursera.org
- Introducción a la programación de Internet de las cosas (IoT) por la Universidad de California
- AWS IoT: desarrollo e implementación de un servicio web de Internet de las cosas de Amazon
- IoT industrial en Google Cloud Platform de Google Cloud
Udemy.com
- Internet de las cosas (IoT): el mega curso de Ritvik Dave
- Internet de las cosas (IoT): tendencias de 2021 y el futuro por Srindhi Ranganathan
- Construya Internet de las cosas con ESP8266 y MicroPython de Miubi Systems
Habilidades necesarias para aprender Internet de las cosas
Matemáticas: estadística, probabilidad, predicciones, cálculo, álgebra, algoritmos bayesianos y lógica.
Ciencias: física, mecánica, teoría del aprendizaje cognitivo, procesamiento del lenguaje
Ciencias de la Computación: estructuras de datos, programación, lógica y eficiencia
Por qué estudiar este curso
Internet de las cosas es un campo extenso con muchos dominios como Electrónica, Ciencias de la Computación, Mecánica y muchos otros. De hecho, le brinda más oportunidades a las personas a medida que crece la industria;
- Oportunidad de carrera en IoT
- Profesional en Sensores y Actuadores
- Aumento salarial en trabajos de IoT
Desarrollo móvil
El crecimiento de las aplicaciones de desarrollo móvil ha seguido creciendo a un crecimiento exponencial y prácticamente por cada cinco ingenieros de software, hay un desarrollador móvil. El curso, una habilidad tecnológica en demanda, enseña a los estudiantes matriculados cómo desarrollar aplicaciones móviles en varios sistemas operativos móviles como Google Android y Apple iOS.
Estadísticas de carrera rápida
- Según Statista, en 2020, la cantidad de usuarios móviles en todo el mundo se situó en 6,95 mil millones, y los pronósticos sugieren que es probable que aumente a 7,1 mil millones para 2021.
- En 2024, se prevé que la cantidad de usuarios móviles en todo el mundo alcance los 7,41 mil millones.
- Se espera que las aplicaciones móviles generen más de $ 935 mil millones en ingresos para 2023.
Plataforma de aprendizaje en línea
Coursera.org
- Desarrollo de aplicaciones móviles multiplataforma y web Full Stack ofrecido por HUC
- Cree su primera aplicación para Android ofrecida por Cenrale Supelec
- Desarrollo de aplicaciones para Android ofrecido por Vanderbilt University
Udemy.com
- Desarrollo de aplicaciones iOS 11 y Swift 4 iOS ofrecido por la Dra. Angela Yu
- El curso completo para desarrolladores de Android N ofrecido por Rob Percival
- Masterclass completa de Android 11 Jetpack ofrecida por Denis Panjuta
Habilidades necesarias para aprender desarrollo móvil
Matemáticas: estadística, probabilidad, predicciones, cálculo, álgebra, algoritmos bayesianos y lógica.
Ciencias: física, mecánica, teoría del aprendizaje cognitivo, procesamiento del lenguaje
Ciencias de la Computación: estructuras de datos, programación, lógica y eficiencia
Por que estudiar este curso
- Es creativo y divertido
- Realización de carrera
- Demanda de trabajo asombrosa
- Flexibilidad laboral
- Puedes trabajar desde cualquier lugar
Computación cuántica
La computación cuántica no es nueva, pero siempre es relevante en el aprendizaje automático, ya que aprenderá la arquitectura informática de los microprocesadores modernos complejos. Las computadoras cotidianas usan transistores para trabajar con ceros y unos individualmente. Por el contrario, las computadoras cuánticas pueden trabajar con cero y uno simultáneamente, usando algo llamado estados cuánticos de superposición. Este curso permitirá comprender mejor la informática y la informática.
Estadísticas de carrera rápida
- El salario anual de los físicos en colegios, escuelas profesionales y universidades es de $ 63,840.
- Podría haber entre 2000 y 5000 computadoras cuánticas en todo el mundo para 2030.
- Se necesitan diez años para que las computadoras de lógica booleana completen una tarea que las últimas computadoras Google Quantum hacen en 3 segundos.
Plataforma de aprendizaje en línea
Coursera.org
- Arquitectura informática por la Universidad de Princeton
- Programación de una computadora cuántica con Qiskit por Project Network
- La Introducción a la Computación Cuántica ofrecida por la Universidad Estatal de San Petersburgo
Udemy.com
- Computación cuántica y aprendizaje automático cuántico por Rushabh Doshi
- Guía para dummies sobre computación cuántica práctica con IBM Qiskit por Abhilash Nelson
- Computación cuántica para principiantes por Kazi Nasrat Ali
Habilidades necesarias para aprender Computación cuántica
Matemáticas: estadística, probabilidad, predicciones, cálculo, álgebra, algoritmos bayesianos y lógica.
Ciencias: física, mecánica, teoría del aprendizaje cognitivo, procesamiento del lenguaje
Ciencias de la Computación: estructuras de datos, programación, lógica y eficiencia
Por que estudiar este curso
- Las computadoras cuánticas podrían estimular el avance y los avances en la ciencia, medicamentos para salvar vidas.
- Las computadoras cuánticas tienen el potencial de revolucionar la computación al hacer que ciertos tipos de problemas clásicamente intratables se puedan resolver.
Ciencia de datos y análisis
El curso de ciencia de datos sigue siendo una elección de carrera en aumento en el mundo global y todavía hay una gran escasez de científicos de datos para la disponibilidad de trabajo y la demanda de habilidades tecnológicas no se está desacelerando. Si desea construir una empresa exitosa en el siglo XXI, debe utilizar los datos a su favor. Este curso cubre las habilidades de arquitectura de datos que son cada vez más críticas en una amplia gama de campos tecnológicos. Aprenderá los conceptos básicos del modelado de datos estructurados, obtendrá experiencia práctica en codificación SQL y desarrollará una comprensión profunda del diseño y la manipulación de datos del almacén de datos. Además, podrá distinguir las bases de datos operativas de las analíticas y comprender cómo se aplican en big data.
Estadísticas de carrera rápida
- La tasa de crecimiento según los científicos de datos se proyecta en realidad en 31%, una de las más altas de Estados Unidos.
- Se prevé que el mercado global de big data crecerá a 103.000 millones de dólares estadounidenses para 2027, más del doble de su tamaño de mercado esperado en 2018.
Plataforma de aprendizaje en línea
Coursera.org
- Certificado profesional de ciencia de datos de IBM ofrecido por IBM
- Almacenamiento de datos para inteligencia empresarial ofrecido por la Universidad de Colorado
- Análisis de Big Data moderno con SQL ofrecido por Cloudera
Udemy.com
- Data Science AZ ofrecido por Kirill Eremenko
- Ciencia de datos, análisis e inteligencia artificial para empresas y el mundo real ofrecidos por Rajeev D. Ratan
- Estadística y matemáticas para ciencia de datos y análisis de datos ofrecido por Nikolai Schuler
Habilidades necesarias para aprender ciencia de datos
Matemáticas: estadística, probabilidad, predicciones, cálculo, álgebra, algoritmos bayesianos y lógica.
Ciencias: física, mecánica, teoría del aprendizaje cognitivo, procesamiento del lenguaje
Ciencias de la Computación: estructuras de datos, programación, lógica y eficiencia
Por que estudiar este curso
- Los científicos de datos son muy prestigiosos
- La ciencia de datos tiene una gran demanda
- Una carrera muy bien remunerada
- No más tareas aburridas
Seguridad de la red y la información
La comunicación en red es un curso que se enfoca en lanzar su carrera en redes informáticas y seguridad. Al inscribirse en este curso, se le presentarán los fundamentos de la arquitectura, los conceptos y el diseño de redes de red, mediante los cuales aprenderá a desarrollar sus habilidades de comunicación.
Estadísticas de carrera rápida
- Se espera que el número de puestos de trabajo de soporte de la red sin cubrir crezca en un 350 por ciento, de un millón de puestos en 2013 a 3,5 millones en 2021.
- El 85% de los puestos se cubren a través de la creación de redes.
Plataforma de aprendizaje en línea
Coursera.org
- Certificado profesional de redes de Google Cloud ofrecido por Google
- Soporte de TI de Google ofrecido por Google
- Comunicaciones informáticas ofrecidas por la Universidad de Colorado
Udemy.com
- Cisco: modelos de arquitectura de red TCP / IP y OSI ofrecidos por Keith Gebhardt
- Ingeniería de seguridad y comunicaciones y seguridad de redes ofrecidas por CISSP Academy
- El poder de las redes: consigue el trabajo de tus sueños destacándote ofrecido por Philip Hofmacher
Habilidades necesarias para aprender seguridad de la red y de la información
Matemáticas: estadística, probabilidad, predicciones, cálculo, álgebra, algoritmos bayesianos y lógica.
Ciencias: física, mecánica, teoría del aprendizaje cognitivo, procesamiento del lenguaje
Ciencias de la Computación: estructuras de datos, programación, lógica y eficiencia
Por que estudiar este curso
- Abundan las oportunidades
- Obtenga acceso a oportunidades laborales
- Te conectas con las personas más conectadas
- Sube tu perfil
- Avanza en tu carrera
- Obtenga más conocimiento
Visualización de datos
El curso de visualización de datos permite a los participantes aprender la habilidad de la representación gráfica, la información y el uso de datos mediante el uso de elementos visuales como cuadros, gráficos, líneas de tiempo, mapas y datos. Más que nunca, esta habilidad es necesaria a medida que el mundo depende cada vez más de los datos, y comprender los datos sin procesar ayuda a crear una visualización de datos innovadora. Esta visualización de datos es perfecta para los propietarios de negocios y los tomadores de decisiones que desean aprender y comprender cómo se interpretan los datos comerciales para determinar las decisiones comerciales. Además, disfrutará usando el pensamiento crítico y las habilidades de resolución de problemas para tomar datos sin procesar y presentarlos de varias maneras.
Estadísticas de carrera rápida
- Según Nuclear Research, una inteligencia empresarial con capacidades de visualización de datos ofrecerá un retorno de la inversión de $ 13.01 por cada dólar gastado.
- Según Kissmetrics, las infografías de alta calidad tienen 30 veces más probabilidades de ser leídas que las de texto sin formato.
- A las personas que siguen instrucciones con ilustraciones les va un 323% mejor que a las que siguen instrucciones de solo texto
- Los gerentes de organizaciones con herramientas de recuperación de datos visuales tienen un 28% más de probabilidades de encontrar información oportuna que aquellos que confían en informes y paneles administrados.
Plataforma de aprendizaje en línea
Coursera.org
- Visualización de datos con Tableau ofrecida por la Universidad de California, Davis
- Visualización de datos con Python ofrecida por IBM
- Python para visualización de datos: Matplotlib y Seaborn ofrecidos por Coursera Project Network
Udemy.com
- Microsoft Excel: visualización de datos, tablas y gráficos de Excel de Maven Analytics
- Aprendiendo Python para el análisis y visualización de datos por Jose Portilla
Habilidades necesarias para aprender a visualizar datos
Matemáticas: estadística, probabilidad, predicciones, cálculo, álgebra, algoritmos bayesianos y lógica.
Ciencias: física, mecánica, teoría del aprendizaje cognitivo, procesamiento del lenguaje
Ciencias de la Computación: estructuras de datos, programación, lógica y eficiencia
Por que estudiar este curso
- Trayectoria profesional en visualización de datos
- Entendiendo las últimas tendencias
- Salarios altos
Ingeniería de datos
La ingeniería informática es una carrera en demanda desde hace más de 20 años, y no hay señales de que esto se desacelere pronto. Es un curso que puede aprender en línea y estar equipado con habilidades técnicas. El curso de Ingeniería informática se puede dividir en varios módulos y dimensiones. Puede aprender cómo funcionan las computadoras digitales y los sistemas electrónicos, la tecnología de la información y la ingeniería informática, y la capacidad de diseñar arquitectura de computadoras.
Estadísticas de carrera rápida
Se prevé que el mercado de la ingeniería asistida por computadora alcance los 3.800 millones de dólares estadounidenses.
Plataforma de aprendizaje en línea
Cousera.com
- Arquitectura informática ofrecida por la Universidad de Princeton
- Ingeniero de SRE y DevOps con Google Cloud ofrecido por Google Cloud
Udemy.com
- Simulaciones de circuitos de ingeniería electrónica por computadora digital ofrecidas por el Dr. Oscar Rodríguez
- Hardware de computadora, sistema operativo y redes ofrecidos por Ilanchezhian
- Guía para principiantes de tecnología de la información ofrecida por Robert Gioia
Habilidades necesarias para aprender ingeniería de datos
Matemáticas: estadística, probabilidad, predicciones, cálculo, álgebra, algoritmos bayesianos y lógica.
Ciencias: física, mecánica, teoría del aprendizaje cognitivo, procesamiento del lenguaje
Ciencias de la Computación: estructuras de datos, programación, lógica y eficiencia
Por que estudiar este curso
- Grandes ingresos
- Seguridad en el empleo
- Innovación constante
Obtenga más información sobre nuestros otros cursos de innovación en línea en nuestro Blog