Universitäts-Microcredential in Data Science mit immersiven Technologien + 1 Credit

Institución Educativa
Modus Online
Dauer 45 horas
Credits 1 CR
Sprachen Spanisch
325 kr
Pago en cuotas sin intereses Acceso para siempre para consultar tu curso

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Temario

Plan de estudios

Zusammenfassung

Die Ausbildung „Data Science with Immersive Technologies“ bietet Ihnen die Möglichkeit, in eine der gefragtesten und boomendsten Disziplinen auf dem aktuellen Arbeitsmarkt einzutauchen. Da Unternehmen ihre Prozesse innovieren und optimieren möchten, wird die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren und immersive Technologien anzuwenden, zu einer wesentlichen Fähigkeit. Sie lernen nicht nur die Rolle eines Data Scientist kennen, sondern erwerben auch die notwendigen Fähigkeiten, um Daten in 3D zu visualisieren, was Ihnen eine vollständigere und dynamischere Sicht auf die Daten ermöglicht. Die Teilnahme an dieser Schulung verschafft Ihnen den Wettbewerbsvorteil, den Sie benötigen, um in einem zunehmend digitalisierten, auf immersive Erlebnisse ausgerichteten Berufsumfeld hervorzustechen.

Ziele

- Comprender el rol del Data Scientist en el análisis de datos en entornos virtuales. - Identificar las etapas clave en el proceso de Data Science para su aplicación efectiva. - Explorar el uso de cloud computing y su integración en proyectos de Data Science. - Aplicar tecnologías inmersivas para la visualización médica y diagnósticos 3D. - Integrar realidad aumentada en la planificación urbana y análisis geoespacial. - Utilizar realidad virtual para el análisis financiero y trading en mercados virtuales. - Analizar el comportamiento del consumidor en redes sociales usando entornos 3D.

Berufliche Möglichkeiten

- Analista de datos en entornos de realidad virtual - Desarrollador de experiencias inmersivas basadas en datos - Especialista en visualización de datos 3D - Consultor de inteligencia artificial aplicada a tecnologías inmersivas - Ingeniero de datos para plataformas de realidad aumentada - Diseñador de interfaces interactivas con datos en tiempo real

Um Sie vorzubereiten

La formación Ciencia de Datos con Tecnologías Inmersivas te prepara para integrar ciencia de datos y tecnologías inmersivas en tu entorno profesional. Aprenderás a manejar herramientas de cloud computing, realizar visualización médica inmersiva y aplicar realidad aumentada en planificación urbana. Asimismo, adquirirás habilidades para el análisis financiero en realidad virtual y explorarás el comportamiento del consumidor en 3D.

An wen ist es gerichtet?

Esta formación Ciencia de Datos con Tecnologías Inmersivas está dirigida a profesionales y titulados del sector tecnológico y científico que busquen ampliar sus conocimientos en ciencia de datos, integrando tecnologías inmersivas como realidad virtual y aumentada. Ideal para quienes deseen explorar una gran variedad de aplicaciones.

Methodik

Unsere Methodik kombiniert Technologie, Pädagogik und Empathie für ein auf Sie zugeschnittenes Lernen.

Sie geben das Tempo vor, bestimmen den Weg und künstliche Intelligenz begleitet Sie, damit Sie besser, sinnvoller und zielgerichteter lernen.

Wirklich personalisiertes Lernen

Ihr Stil, Ihre Interessen und Ihr Niveau bestimmen die Route. Sie sind der Ausgangspunkt.

Konstruktivismus in Aktion

Entdecken, experimentieren und anwenden. Lernen bedeutet Verstehen, nicht Auswendiglernen.

KI, die Sie begleitet, nicht dirigiert

PHIA, unser Assistent für künstliche Intelligenz, führt Sie, ohne Ihre Autonomie einzuschränken.

Bewertung ohne Druck

Kontinuierliches und adaptives Feedback. Denn Lernen ist ein Prozess, keine Zahl.

Certificación

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Titulación de Microcredencial Universitaria de Ciencia de Datos con Tecnologías Inmersivas con 45 horas y 1 Crédito expedida por UNIMIAMI

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Stipendien

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Alumni-Stipendium: für ehemalige EducaHub-Studenten.

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Arbeitslosenstipendium: wenn Sie nachweisen, dass Sie arbeitslos sind.

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Großfamilienstipendium: für Familien mit 3 oder mehr Kindern.

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Behindertenstipendium: für Menschen mit Behinderungen ≥33 %.

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Emprende-Stipendium: für Selbstständige, die ihre Tätigkeit nachweisen können.

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Empfohlenes Stipendium: wenn Sie von einem ehemaligen Studenten empfohlen werden.

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Gruppenstipendium: für gemeinsame Anmeldungen von 3 oder mehr Personen.

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