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Aprende a manipular, visualizar y realizar pruebas estadísticas a través de una serie de casos prácticos de análisis de recursos humanos.
Análisis exploratorio de datos
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Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.
Inteligencia artificial
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Analizar la dinámica del mercado y elaborar un plan estratégico de entrada para un fabricante de vehículos eléctricos usando IA generativa.
Inteligencia artificial
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Explora el Control de Versiones de Datos para la gestión de datos ML. Domina la configuración, automatiza los procesos y evalúa los modelos sin problemas.
Machine Learning
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This Power BI case study follows a real-world business use case on tackling inventory analysis using DAX and visualizations.
Visualización de datos
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¡Domina los datos! Adquiere habilidades para individuos y organizaciones, comprende comportamientos y crea una cultura basada en el dominio de los datos.
Alfabetización de datos
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Visualización de datos
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Analiza estados financieros con Python. Calcula ratios, evalúa la salud financiera, gestiona valores perdidos y presenta un análisis.
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Inteligencia artificial
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Probabilidad y estadística
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Probabilidad y estadística
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Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.
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Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
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En este curso aprenderás técnicas para realizar inferencias estadísticas sobre datos numéricos.
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Conecta Java a PostgreSQL con JDBC. Escribe consultas seguras, gestiona transacciones y maneja grandes conjuntos de datos de manera eficiente.
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Aplica tus conocimientos de finanzas y R para realizar pruebas retrospectivas, analizar y optimizar portafolios financieros.
Finanzas aplicadas
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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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