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En este curso, te prepararás para los temas estadísticos más frecuentes, desde distribuciones hasta pruebas de hipótesis, modelos de regresión y mucho más.
Probabilidad y estadística
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Take vital steps towards mastery as you apply your statistical thinking skills to real-world data sets and extract actionable insights from them.
Probabilidad y estadística
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Aprende a analizar e interpretar datos ChIP-seq con la ayuda de Bioconductor utilizando un conjunto de datos sobre cáncer humano.
Probabilidad y estadística
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Learn to use AI as a senior engineering partner for code analysis, performance optimization, security, and software architecture decisions.
Inteligencia artificial
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Aprende los conceptos básicos de la valoración del flujo de caja, trabaja con datos sobre mortalidad humana y crea productos de seguros de vida en R.
Finanzas aplicadas
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En este curso aprenderás a crear paneles estáticos e interactivos utilizando flexdashboard y shiny.
Informes
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Aprende a utilizar R para desarrollar modelos que permitan evaluar. analizar bonos y protegerlos frente a los tipos de interés cambiantes.
Finanzas aplicadas
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Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
Inteligencia artificial
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Explora el análisis de datos de RR. HH. en Tableau con este caso práctico.
Visualización de datos
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Este curso cubre los fundamentos del comercio financiero y cómo utilizar Quantstrat para crear estrategias comerciales basadas en señales.
Finanzas aplicadas
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Aprende a analizar datos de encuestas con Python y saber cuándo conviene aplicar herramientas estadísticas de naturaleza descriptiva e inferencial.
Probabilidad y estadística
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Analiza gráficos de series temporales, utiliza gráficos bipartitos y adquiere las habilidades necesarias para abordar problemas avanzados en análisis de redes.
Probabilidad y estadística
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Aprende a crear gráficos animados y vistas vinculadas íntegramente en R con plotly.
Visualización de datos
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¡Descubre por qué se ha generado tanto revuelo en torno a DeepSeek! Crea aplicaciones utilizando los modelos R1 y V3 de DeepSeek.
Inteligencia artificial
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Aprende los fundamentos de la valoración de acciones.
Finanzas aplicadas
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Practica con Tableau utilizando nuestro caso práctico sobre atención sanitaria. Analiza datos, descubre información sobre eficiencia y crea un panel de control.
Visualización de datos
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Learn to choose, build with, and secure AWS data stores including DynamoDB and S3 through hands-on console exercises and real-world scenarios.
Nube
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Aprende a analizar, a gráficar y a modelar datos multivariantes.
Probabilidad y estadística
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Mejora en Tableau con este caso práctico sobre análisis de inventario. Analiza un conjunto de datos y crea campos calculados y visualizaciones.
Visualización de datos
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Dive into our Tableau case study on supply chain analytics. Tackle shipment, inventory management, and dashboard creation to drive business improvements.
Visualización de datos
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Manipula datos de texto, analízalos y mucho más dominando las expresiones regulares y las distancias entre cadenas en R.
Desarrollo de software
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Aprende a procesar información confidencial con técnicas que preservan la privacidad.
Machine Learning
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En este curso aprenderás a aplicar machine learning en el ámbito de los recursos humanos.
Machine Learning
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Mejora tus habilidades financieras para realizar pruebas retrospectivas, analizar y optimizar portafolios financieros.
Finanzas aplicadas
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Explora el RGPD a través de casos reales sobre derechos de datos, infracciones y retos de cumplimiento.
Gestión de datos
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Scaling with Google Cloud Operations
Nube
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Aprende a aprovechar los métodos de estimación bayesiana para hacer mejores inferencias sobre los modelos de regresión lineal.
Probabilidad y estadística
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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
Curso
Aprende a crear visualizaciones de datos interactivas, incluida la creación y conexión de widgets con Bokeh.
Visualización de datos
Curso
En este curso, aprenderás a implementar modelos bayesianos más avanzados utilizando RJAGS.
Probabilidad y estadística
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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