Curso
Inferencia para la regresión lineal en R
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 253
En este curso aprenderás a realizar inferencias utilizando modelos lineales.
Probabilidad y estadística
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
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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
Trabajar con la API Responses de OpenAI
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 252
Crea aplicaciones de IA inteligentes, interactivas y fiables más fácilmente que nunca con la API OpenAI Responses y GPT-5.
Inteligencia artificial
Curso
MLOps para negocios
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 248
Aprende sobre MLOps, incluidas las herramientas y prácticas necesarias para automatizar y escalar aplicaciones de machine learning.
Machine Learning
Curso
Probabilidad avanzada: la incertidumbre en los datos
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 247
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
Probabilidad y estadística
Nube
Curso
Análisis de supervivencia en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 245
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
Probabilidad y estadística
Curso
Introducción a la valoración de empresas
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 244
Aprende a valorar empresas con aplicaciones reales y casos prácticos utilizando flujos de caja descontados (DCF).
Finanzas aplicadas
Curso
Introducción a Spark con sparklyr en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 244
Aprende a realizar análisis de big data con Spark y el paquete sparklyr en R, y explora Spark MLIb en solo 4 horas.
Ingeniería de datos
Curso
Unir datos con data.table en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 240
Este curso te enseñará cómo combinar y fusionar conjuntos de datos con data.table.
Manipulación de datos
Curso
Develop for Azure Storage
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 240
Learn how to store, secure, scale, and process data in Azure using Blob Storage, Cosmos DB, queues, and event-driven services.
Nube
Curso
Análisis de datos de IoT en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 239
Aprende a importar, limpiar y manipular datos de IoT en Python para prepararlos para machine learning.
Manipulación de datos
Curso
Simulación estadística en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 238
Aprende a resolver problemas cada vez más complejos utilizando simulaciones para generar y analizar datos.
Probabilidad y estadística
Curso
Concepts in Computer Science
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 238
Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.
Desarrollo de software
Curso
Error y incertidumbre en Google Sheets
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 234
Learn to distinguish real differences from random noise, and explore psychological crutches we use that interfere with our rational decision making.
Probabilidad y estadística
Curso
Análisis de series temporales en Tableau
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 232
In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.
Visualización de datos
Curso
Escribir código eficiente con pandas
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 229
Aprende técnicas eficientes en pandas para optimizar tu código Python.
Desarrollo de software
Curso
Manipulación de datos en KNIME
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 225
Automatización con KNIME: domina la fusión y agregación de datos, los flujos de trabajo de bases de datos y la gestión avanzada de archivos.
Manipulación de datos
Curso
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 225
This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
Nube
Curso
Modelos de IA escalables con PyTorch Lightning
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 223
Optimiza tus proyectos de IA creando modelos modulares y dominando la optimización avanzada con PyTorch Lightning.
Inteligencia artificial
Curso
Creación de motores de recomendación en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 222
Aprende a crear motores de recomendación en Python utilizando técnicas de machine learning.
Machine Learning
Curso
Machine Learning para marketing en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 220
El valor del ciclo de vida de clientes, predecir la pérdida de clientes o la segmentación: aplica machine learning para marketing en Python.
Machine Learning
Curso
Minería de texto con Bag-of-Words en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 219
Aprende la técnica de la bolsa de palabras para la minería de textos con R.
Machine Learning
Curso
Estudio de caso: análisis financiero en KNIME
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 218
Aplica el análisis financiero en KNIME con datos del mundo real, mejorando tus habilidades en la preparación de datos y el flujo de trabajo.
Finanzas aplicadas
Curso
Introduction to Databricks Lakehouse
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 215
Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.
Ingeniería de datos
Nube
Curso
Análisis de datos de redes sociales con Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 214
En este curso, aprenderás a recopilar datos de Twitter y a analizar textos, redes y origen geográfico de Twitter.
Manipulación de datos
Curso
Análisis de redes en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 212
Aprende a analizar y visualizar datos de red con el paquete igraph y crea gráficos de red interactivos con threejs.
Probabilidad y estadística
Curso
Sentiment Analysis in R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 210
Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.
Machine Learning
Curso
Gen AI: Unlock Foundational Concepts
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 208
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Nube
Curso
Python para usuarios de R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 208
Este curso está dirigido a usuarios de R que quieran ponerse al día con Python.
Desarrollo de software
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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