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Cursos de datos, IA y nube

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771 Cursos

Curso

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 148 revisiones

You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.

Nube

1 hora 30 min

Curso

Visualizaciones en Sigma

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 215 revisiones

Aprende a crear y personalizar gráficos Sigma para contar historias de datos claras y convincentes: sin necesidad de programar.

Visualización de datos

2 horas

Curso

Understanding Digital Transformation

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 576 revisiones

Sumérgete en el mundo de la transformación digital y prepárate para ser un agente del cambio en un panorama digital en rápida evolución.

Alfabetización de datos

1 hora

Curso

Importación intermedia de datos en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 287 revisiones

Analiza datos en cualquier formato. Ya sean archivos planos, software estadístico, bases de datos o datos directamente de la web.

Preparación de datos

3 horas

Curso

Fraud Detection in Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 195 revisiones

Aprende a detectar fraude con Python.

Machine Learning

4 horas

Curso

Aprendizaje profundo por refuerzo en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 275 revisiones

Aprende y utiliza potentes algoritmos de Aprendizaje Profundo por Refuerzo, incluyendo técnicas de refinamiento y optimización.

Inteligencia artificial

4 horas

Curso

Pensamiento estadístico en Python (Parte 1)

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 111 revisiones

Construye los cimientos que necesitas para pensar de forma estadística y hablar el lenguaje de tus datos.

Probabilidad y estadística

3 horas

Curso

Gestión cuantitativa de riesgos en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 223 revisiones

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

4 horas

Curso

Machine learning con PySpark

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 711 revisiones

Haz predicciones a partir de datos con Apache Spark mediante árboles de decisión, regresión logística, regresión lineal, ensambles y pipelines.

Machine Learning

4 horas

Curso

Estrategia de datos

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 1770 revisiones

Domina la gestión estratégica de datos para la excelencia empresarial.

Gestión de datos

1 hora

Curso

Power BI para usuarios finales

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 331 revisiones

Explora el servicio Power BI, domina la interfaz, toma decisiones informadas y aprovecha al máximo el potencial de tus informes.

Informes

1 hora

Curso

Creación de informes con R Markdown

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 330 revisiones

R Markdown es un lenguaje de formato fácil de usar para crear informes dinámicos a partir de código R.

Informes

4 horas

Curso

Monitorización de Machine Learning en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 373 revisiones

Este curso cubre todo lo que necesitas saber para crear un sistema básico de supervisión de machine learning en Python.

Machine Learning

3 horas

Curso

Reestructurar datos con tidyr

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 466 revisiones

Transforma casi cualquier conjunto de datos en un formato ordenado para facilitar el análisis.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Introducción a TensorFlow en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 54 revisiones

Aprende los fundamentos de las redes neuronales y cómo construir modelos de aprendizaje profundo con TensorFlow.

Machine Learning

4 horas

Curso

Introducción a las pruebas en Java

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 170 revisiones

Aprende a escribir pruebas eficaces en Java utilizando JUnit y Mockito para crear aplicaciones robustas y fiables con confianza.

Desarrollo de software

3 horas

Curso

Fundamentos de la inferencia en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 53 revisiones

Aprende a sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra de datos mediante un proceso conocido como inferencia estadística.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

MLOps totalmente automatizado

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 340 revisiones

Aprende sobre la arquitectura MLOps, técnicas CI/CD/CM/CT y patrones de automatización para implementar sistemas ML que aporten valor.

Machine Learning

4 horas

Curso

Fundamentos de probabilidad en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 459 revisiones

En este curso, aprenderás los conceptos de variables aleatorias, distribuciones y condicionamiento.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Trabajo con datos geoespaciales en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 280 revisiones

Este curso te enseñará cómo integrar datos espaciales en el flujo de trabajo de ciencia de datos con Python.

Manipulación de datos

4 horas

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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