Si ves una oferta de Alura que no refleja el descuento indicado o un código de descuento no funciona, avísanos. Lo corregiremos lo más rápido posible.
| Descuento | Descripción | Fecha de caducidad |
|---|---|---|
| usd33 | Cupón Alura plan trimestral de usd33 90 para usd26 90 1001cupons | 2025-05-10 |
| usd19 | Cupón Alura plan trimestral de usd19 90 para usd15 90 1001cupons | 2025-04-28 |
| 100% | Exclusivo Curso de Innovación & Gestión 6 meses de curso por USD 26 90 | 2025-05-05 |
| 10% | 10% de descuento especial en Alura | 2025-05-01 |
| 15% | Disfrute de un 15% de descuento en sus solicitudes | 2025-05-02 |
| 20% | Exclusivo Cursos de Programación 20% OFF en Alura | 2025-04-28 |
Data Science es un área muy amplia y comprende desde aprender a usar de forma más profesional las populares planillas electrónicas, organizar y limpiar bases de datos, aprender a hacer análisis exploratorio y estadístico para obtener información con inteligencia empresarial y por último también poder predecir comportamientos con aprendizaje automático e inteligencia artificial. En Alura vas a aprender a manipular datos y sacar provecho de ellos con diferentes cursos:
Ciencia de datos: es responsable de aportar ideas. Dado un conjunto de datos, como la geolocalización de ciertos negocios en un determinado barrio o localidad, ¿Qué podemos concluir sobre la ubicación de los restaurantes que tienen más años de funcionamiento? Podríamos realizar análisis de cuáles variables son las que inciden en la durabilidad y estabilidad de un negocio a largo plazo y si la geolocalización es un ítem a considerar. Esto se puede hacer con datos en una macro de Excel y VBA, pero lo ideal es trabajar con lenguaje Python, con muchas bibliotecas disponibles para este tipo de trabajo.
Análisis exploratorio de datos: son métodos utilizados para visualizar nuestros datos y poder comenzar a hacer preguntas, levantar hipótesis y así direccionar mejor nuestros análisis.
Machine Learning: también se lo conoce como aprendizaje automático o automatizado, consiste en crear modelos entrenados para predecir alguna acción, hacer una predicción. Después de conocer bien un conjunto de datos, estos modelos nacen para poder ayudarnos en la toma de decisiones. Un ejemplo: ya sabemos dónde están los restaurantes con más años de funcionamiento en nuestro barrio, ¿Podríamos tener un modelo capaz de predecir la esperanza de vida de un nuevo restaurante en un nuevo punto?.
En nuestra jornada de Científico de Datos es importante entender los conceptos básicos de estadística para luego estudiar algoritmos de aprendizaje de máquina como ser: aprendizaje supervisado y no supervisado, redes neuronales y regresiones lineales.
Realice este curso de Machine Learning y:
Aprende a pensar en heurísticas de recomendación
Genera recomendaciones basada en similaridad de usuarios
Cree sistemas basados en filtros colaborativos
Recomienda basado en modelos de itens y usuarios
Implementa el algoritmo K Nearest Neighbors desde cero
Entienda los desafios de sistemas de recomendación
Concepto de distancia euclidiana
Distancia para varias dimensiones
Generalizando el cálculo de distancias
Creando funciones para el cálculo de distancias
Calculando la distacia de todos
Refinando el calculo de distancias
Identificando el usuario más próximo
Recomendando las películas del más próximo
Sugerencia en función de varios usuarios
Generalizando la recomendación para varios usuarios
Recomendaciones para un nuevo usuario
Filtrando películas populares
Valor mínimo de usuarios
Conclusión
Realice este curso de Machine Learning y:
Aprende qué son los datos con alta dimensionalidad
Crea un modelo de Machine Learning para clasificación
Construye una matriz de correlación con Pandas y Seaborn
Aprende como seleccionar features con visualizaciones de los datos
Utiliza Scikit-learn para crear modelos de selección de features automáticos
Aprende a crear y a interpretar una matriz de confusión utilizando Scikit-learn
Aprende a utilizar técnicas avanzadas de reducción de dimensionalidad (PCA y T-SNE)
Introducción
La dimensionalidad de los datos
Preprocesamiento y baseline
Validando la baseline
Construyendo una visualización
Mejorando la visualización
Trabajando con valores constantes
Matriz de correlación #1
Matriz de correlación #2
Correlación y causalidad
SelectKBest
Matriz de confusión
Selección con RFE
Selección con RFECV
Visualizando los datos en el plano
PCA y TSNE
Conclusión
Cada mes, nuestro sitio web es confiado por compradores que buscan los mejores descuentos en cientos de tiendas. Estamos comprometidos con la transparencia y hemos ayudado a los compradores a ahorrar durante años.
Nuestro equipo de expertos, apoyado por IA, añade códigos nuevos diariamente y evita "ofertas" engañosas para garantizar ahorros auténticos.
Las páginas se actualizan con las últimas ofertas y comentarios de los compradores. Conoce más sobre nosotros aquí.
En el contexto del Alura, es vital emplear métodos eficaces de seguimiento del aprendizaje y evaluación online que permitan a los estudiantes y educadores medir la comprensión y el avance de manera continua. A través de diversas estrategias, es posible optimizar el proceso educativo y garantizar que la adquisición de conocimientos sea efectiva y alineada con los objetivos del curso.
La implementación de autoevaluaciones periódicas facilita que los estudiantes realicen un autoexamen de sus fortalezas y debilidades, fortaleciendo así su autoregulación y responsabilidad educativa. Utilizando herramientas de evaluación online integradas en las plataformas de Alura, los alumnos pueden recibir retroalimentación inmediata, que les sirve de guía para enfocar sus esfuerzos en las áreas que requieren mayor atención.
La implementación de estos recursos de evaluación online complementa las estrategias didácticas y potencia el seguimiento del Alura, permitiendo que tanto estudiantes como educadores tengan un panorama claro del progreso y puedan ajustar las metodologías de enseñanza y estudio según las necesidades que surjan.
La retroalimentación constructiva es un pivote clave en los cursos en línea, elevando la calidad del Alura y la experiencia educativa. Este tipo de feedback efectivo es esencial para que alumnos y docentes identifiquen fortalezas y áreas de mejora de manera continua y orientada hacia el logro de objetivos didácticos.
| Códigos de descuento | 28 |
| Mejor descuento de Alura para clientes en Perú | usd33 |
| Códigos aprobados | 2 |
| Códigos utilizados | 41 |