Curso
Ingeniería de características para NLP en Python
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.9+
- 598
Aprende técnicas para extraer información útil del texto y procesarla en un formato adecuado para machine learning.
Machine Learning
Cursos de datos, IA y nube
Domina las habilidades que importanMira vídeos cortos de instructores expertos y pon en práctica tus conocimientos con ejercicios interactivos en el navegador.
- Aprende a tu propio ritmo
- Obtén experiencia práctica
- Completa capítulos breves
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Al continuar, aceptas nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que tus datos se almacenen en los EE. UU.675 Cursos
Curso
Introduction to Polars
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 598
Learn how to efficiently transform, clean, and analyze data using Polars, a Python library for fast data manipulation.
Manipulación de datos
Curso
Mejorar el rendimiento de consultas en SQL Server
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 583
En este curso, los alumnos aprenderán a escribir consultas que sean eficientes y fáciles de leer y comprender.
Desarrollo de software
Curso
Machine Learning con modelos basados en árboles en R
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 580
Aprende a utilizar modelos basados en árboles y conjuntos para realizar predicciones de clasificación y regresión con tidymodels.
Machine Learning
Curso
Descifrando la Decision Science
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 580
Consolida tus habilidades en ciencia de toma de decisiones al diseñar marcos basados en datos e implementar soluciones eficientes.
Alfabetización de datos
Curso
Introducción al análisis predictivo en Python
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 576
En este curso aprenderás a utilizar y presentar modelos de regresión logística para realizar predicciones.
Machine Learning
Curso
Agentes de IA con Hugging Face smolagents
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 576
Aprende a crear agentes inteligentes que razonen, actúen y resuelvan tareas del mundo real utilizando Python.
Inteligencia artificial
Curso
Estudio de caso: Análisis de datos del mercado laboral en Power BI
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 571
Help a fictional company in this interactive Power BI case study. You’ll use Power Query, DAX, and dashboards to identify the most in-demand data jobs!
Manipulación de datos
Curso
String Manipulation with stringr in R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 571
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Desarrollo de software
Curso
Market Basket Analysis in Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 570
Explore association rules in market basket analysis with Python by bookstore data and creating movie recommendations.
Machine Learning
Curso
Ingesta de datos y modelos semánticos con Microsoft Fabric
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 570
Learn to bring data into Microsoft Fabric, covering Pipelines, Dataflows, Shortcuts, Semantic Models, security, and model refresh.
Otros
Curso
Building Dashboards with Dash and Plotly
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 556
Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.
Visualización de datos
Curso
Introducción a Bioconductor en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 552
¡Aprende a utilizar los paquetes esenciales de Bioconductor para bioinformática utilizando conjuntos de datos de virus, hongos, seres humanos y plantas!
Probabilidad y estadística
Curso
Desarrollo de modelos de Machine Learning para producción
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 551
Cambia a una mentalidad MLOps para entrenar, documentar, mantener y escalar modelos de machine learning hasta alcanzar su máximo potencial.
Machine Learning
Curso
Conceptos de NoSQL
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 548
En este curso conceptual (no necesitas saber programar), conocerás las cuatro principales bases de datos nosql y los motores más populares.
Ingeniería de datos
Curso
Unsupervised Learning in R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 545
Este curso ofrece una introducción al agrupamiento y la reducción de dimensionalidad en R desde la perspectiva del machine learning.
Machine Learning
Curso
Practicing Coding Interview Questions in Python
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 539
Prepárate para tus próximas entrevistas de programación en Python.
Desarrollo de software
Curso
Gestión cuantitativa de riesgos en Python
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 536
Aprende sobre la gestión del riesgo, el valor en riesgo y mucho más, en un contexto aplicado a la crisis financiera de 2008 con Python.
Finanzas aplicadas
Curso
Estudio de caso: Análisis de datos sanitarios en Power BI
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 535
Practica con Power BI con un caso práctico sanitario. Analiza datos, descubre información sobre eficiencia y crea un panel de control.
Visualización de datos
Curso
Introducción a TensorFlow en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 535
Aprende los fundamentos de las redes neuronales y cómo construir modelos de aprendizaje profundo con TensorFlow.
Machine Learning
Curso
Writing Functions and Stored Procedures in SQL Server
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 531
Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.
Desarrollo de software
Curso
Machine Learning con caret en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 529
Este curso enseña los conceptos fundamentales del machine learning, como la creación y evaluación de modelos predictivos.
Machine Learning
Inteligencia artificial
Curso
Limpieza de datos en bases de datos PostgreSQL
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 524
Aprende a dominar los datos desorganizados y sin procesar almacenados en una base de datos PostgreSQL para extraer información precisa.
Preparación de datos
Curso
Importación y gestión de datos financieros en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 519
En este curso, aprenderás a importar y gestionar datos financieros en Python utilizando diversas herramientas y fuentes.
Finanzas aplicadas
Curso
Técnicas estadísticas en Tableau
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 515
Lleva tus habilidades de generación de informes al siguiente nivel con las funciones estadísticas integradas de Tableau.
Probabilidad y estadística
Curso
Modelos Lineales Generalizados en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 515
El curso sobre el modelo lineal generalizado amplía tu conjunto de herramientas de regresión para incluir la regresión logística y la regresión de Poisson.
Probabilidad y estadística
Curso
Estudio de caso: Gestión del Ingreso Neto en Excel
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 513
Utilizarás técnicas de gestión de ingresos netos en Excel para una empresa de bienes de consumo de rápida rotación.
Finanzas aplicadas
Curso
Power BI para usuarios finales
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 510
Explora el servicio Power BI, domina la interfaz, toma decisiones informadas y aprovecha al máximo el potencial de tus informes.
Informes
Curso
Fundamentos de la inferencia en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 505
Aprende a sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra de datos mediante un proceso conocido como inferencia estadística.
Probabilidad y estadística
FAQs
¿Qué es la ciencia de datos?
La ciencia de datos es un área de especialización centrada en la obtención de información a partir de los datos. Mediante el uso de habilidades de programación, métodos científicos y algoritmos, entre otros, los científicos de datos analizan la información para generar conclusiones prácticas.
¿Cómo puedo aprender ciencia de datos?
Tendrás que aprender un lenguaje de programación como Python o R y dominar los principios de las matemáticas y la estadística. También es esencial conocer los métodos de análisis de datos y las herramientas de ciencia de datos. Hay muchas formas de aprender esta disciplina: además de la formación reglada, como una carrera o estudios universitarios, existen muchos otros recursos que te permiten aprender a tu ritmo. Aparte de los cursos online y los tutoriales, tienes a tu disposición libros, vídeos y mucho más.
¿Qué habilidades se requieren para la ciencia de datos?
Además de conocimientos de matemáticas y estadística, los científicos de datos necesitan habilidades de programación en lenguajes como Python, R y SQL. Asimismo, la ciencia de datos requiere capacidad para trabajar con grandes conjuntos de datos, conocimientos de visualización de datos, preparación de datos y gestión de bases de datos. También resulta muy útil contar con competencias en machine learning y aprendizaje profundo.
¿Para qué puedo utilizar la ciencia de datos?
En el ámbito profesional, casi cualquier sector puede utilizar la ciencia de datos en cierta medida. Las organizaciones sanitarias la emplean para detectar y curar enfermedades, mientras que las empresas financieras la usan para detectar y prevenir el fraude. Todo tipo de sectores aplican la ciencia de datos al marketing, por ejemplo, para crear sistemas de recomendación y analizar la pérdida de clientes.
¿Es la ciencia de datos una buena carrera?
Sí, la ciencia de datos se encuentra entre los sectores de más rápido crecimiento en los EE. UU. y en todo el mundo. También es una de las carreras mejor pagadas que existen. Según datos de Payscale, los científicos de datos con experiencia ganan una media de 97 609 USD y tienen un índice de satisfacción de cuatro estrellas sobre cinco en Estados Unidos.
¿Es difícil convertirse en científico de datos?
Hay algunos aspectos a considerar. En primer lugar, el acceso a las titulaciones en ciencias de datos puede ser competitivo, ya que a menudo exigen altas calificaciones constantes. Asimismo, muchas de las habilidades requeridas para la ciencia de datos requieren mucho estudio y paciencia. Dominar todos los fundamentos necesarios puede llevar varios meses, así como mucha experiencia práctica para conseguir un puesto de nivel inicial.
¿La ciencia de datos requiere codificación?
Sí, necesitarás algo de experiencia en programación en lenguajes como Python, R, SQL, Java y C/C++. Sin embargo, debido a su sintaxis relativamente simple, Python suele ser el lenguaje de programación preferido entre los principiantes.
¿Cuánto tiempo se tarda en convertirse en científico de datos?
Para una persona sin experiencia previa en programación ni formación matemática, normalmente se necesitan de 7 a 12 meses de estudios intensivos para alcanzar el nivel de un científico de datos principiante. Sin embargo, es importante recordar que aprender solo los fundamentos teóricos de la ciencia de datos puede no convertirte en un verdadero científico de datos.
¿Qué temas puedo estudiar dentro de la ciencia de datos?
Una vez que domines los fundamentos de la ciencia de datos, podrás especializarte en una variedad de áreas, incluido el machine learning, la inteligencia artificial, el análisis de big data, el análisis e inteligencia empresarial, la minería de datos y más.
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