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Cursos de datos, IA y nube

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771 Cursos

Curso

Apache Iceberg: From Zero to Production Data Lakehouse

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 16 revisiones

Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.

Ingeniería de datos

4 horas

Curso

Funciones para manipular datos en SQL Server

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 100 revisiones

Aprende las funciones más importantes para manipular, procesar y transformar datos en SQL Server.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Visualización de datos geoespaciales en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 344 revisiones

Aprende a crear visualizaciones atractivas de datos geoespaciales en Python utilizando el paquete de geopandas y los mapas de folium.

Visualización de datos

4 horas

Curso

Visualización de datos de béisbol en Power BI

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 197 revisiones

Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.

Visualización de datos

1 hora

Curso

Desarrolla para Azure Storage

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 97 revisiones

Aprende a almacenar, proteger, escalar y procesar datos en Azure mediante Blob Storage, Cosmos DB, colas y servicios basados en eventos.

Nube

3 horas

Curso

Uso de almacenes de datos en AWS

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 32 revisiones

Aprende a elegir, crear y proteger almacenes de datos de AWS, incluidos DynamoDB y S3, mediante ejercicios prácticos de consola y casos reales.

Nube

3 horas

Curso

String Manipulation with stringr in R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 54 revisiones

Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Entrenamiento eficiente de modelos de IA con PyTorch

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 104 revisiones

Aprende a reducir los tiempos de entrenamiento de grandes modelos lingüísticos con el Acelerador y el Entrenador para el entrenamiento distribuido

Inteligencia artificial

4 horas

Curso

Cómo tratar datos faltantes en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 184 revisiones

Aprende a identificar, analizar, eliminar e imputar datos faltantes en Python.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Building Generative AI Apps to Talk to Your Data

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 10 revisiones

Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.

Inteligencia artificial

4 horas

Curso

Descifrando el modelado de decisiones

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 189 revisiones

Mejora tus habilidades para la toma de decisiones con modelos de decisión, métodos de análisis, gestión de riesgos y técnicas de optimización.

Alfabetización de datos

1 hora

Curso

Visualización de datos temporales en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 96 revisiones

Visualiza la estacionalidad, las tendencias y otros patrones en tus datos de series temporales.

Visualización de datos

4 horas

Curso

Pensamiento estadístico en Python (Parte 2)

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 256 revisiones

Aprende a realizar las dos tareas clave de la inferencia estadística: la estimación de parámetros y la comprobación de hipótesis.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Introducción a Julia

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 132 revisiones

Julia es un nuevo lenguaje de programación diseñado como lenguaje ideal para computación científica, machine learning y minería de datos.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Azure API Management

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 80 revisiones

Aprende a crear, proteger y gestionar APIs con Azure API Management mediante practica práctica.

Nube

3 horas

Curso

Estudio de caso: análisis de inventario en Power BI

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 171 revisiones

Este caso práctico de Power BI sigue un caso de uso empresarial real sobre el análisis de inventario con DAX y visualizaciones.

Visualización de datos

5 horas

Curso

Intermediate Power Automate

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 12 revisiones

Build reliable Power Automate cloud flows with triggers, branching, approvals, error handling, and production handover.

Inteligencia artificial

3 horas

Curso

Introducción al modelado lineal en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 221 revisiones

Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Modelos ARIMA en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 315 revisiones

Conviértete en un experto en la aplicación de modelos ARIMA (media móvil integrada autorregresiva) a datos de series temporales utilizando R.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Estudio de caso: Análisis de datos en Databricks

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 87 revisiones

Aprende a analizar datos de Airbnb utilizando SQL en Databricks, crear paneles de control y obtener información útil.

Importación y limpieza de datos

3 horas

Curso

Google: Enterprise Agents and Use Cases

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 70 revisiones

Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.

Nube

45 min

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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