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¡Empieza tu viaje en el aprendizaje por refuerzo! Aprende cómo los agentes pueden aprender a resolver entornos a través de interacciones.
Inteligencia artificial
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Build and deploy scalable web apps and serverless functions in Azure while mastering security, monitoring, and automation.
Nube
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Transforma casi cualquier conjunto de datos en un formato ordenado para facilitar el análisis.
Manipulación de datos
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Crea nuevas funciones para mejorar el rendimiento de tus modelos de machine learning.
Machine Learning
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Aprende a utilizar la plataforma analítica KNIME para consultar, limpiar y analizar datos sin código o con muy poco código.
Preparación de datos
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Las secuencias de comandos Bash te permiten crear pipelines de análisis en la nube y trabajar con datos almacenados en varios archivos.
Desarrollo de software
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Aprende a crear una base de datos PostgreSQL y explora la estructura, los tipos de datos y cómo normalizar bases de datos.
Preparación de datos
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Build up your pandas skills and answer marketing questions by merging, slicing, visualizing, and more!
Análisis exploratorio de datos
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Aprende a escribir código R más rápido, descubre las pruebas comparativas y la creación de perfiles, y desvela los secretos de la programación paralela.
Desarrollo de software
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En este curso, utilizarás T-SQL, la variante de SQL utilizada en SQL Server de Microsoft para el análisis de datos.
Desarrollo de software
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Domina las técnicas de manipulación y análisis de datos, como las declaraciones CASE, las subconsultas y las CTE en Snowflake.
Manipulación de datos
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Domina NoSQL y mejora los flujos de datos. Aprende Snowflake, Postgres JSON y Redis.
Ingeniería de datos
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Domina el muestreo para obtener estadísticas más precisas con menos datos.
Probabilidad y estadística
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Data visualization is one of the most desired skills for data analysts. This course allows you to present your findings better using Tableau.
Visualización de datos
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Learn how to leverage statistical techniques using spreadsheets to more effectively work with and extract insights from your data.
Probabilidad y estadística
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Aprende sobre la gobernanza de la IA con Collibra. Crea, integra y amplía una IA responsable utilizando herramientas, marcos y flujos de trabajo de MLOps.
Inteligencia artificial
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Investigarás un conjunto de datos de una empresa ficticia llamada Databel en Tableau y deberás averiguar por qué los clientes se están marchando.
Visualización de datos
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Haz predicciones a partir de datos con Apache Spark mediante árboles de decisión, regresión logística, regresión lineal, ensambles y pipelines.
Machine Learning
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Aprende a crear tus propios informes y paneles de control SQL y perfecciona tus habilidades de exploración, limpieza y validación de datos.
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Aprende las técnicas básicas necesarias para extraer información significativa de los datos de series temporales.
Probabilidad y estadística
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Domina la gestión y el gobierno de Azure con nuestro curso completo, ideal para profesionales de datos que buscan experiencia en la nube.
Nube
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Aprende a crear tus propios paquetes Python para que el código sea más fácil de usar y compartir con otros.
Desarrollo de software
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Practice data storytelling using real-world examples! Communicate complex insights effectively with a dataset of certified green businesses.
Alfabetización de datos
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Comprende el papel y las realidades del mundo real de la Inteligencia Artificial Explicable (XAI) con este curso para principiantes.
Inteligencia artificial
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Learn to build AI applications using Snowflake Cortexs built-in LLM functions for text analysis, generation, and multi-step workflows.
Inteligencia artificial
Curso
Aprende estructuras de datos esenciales, como listas y marcos de datos, y aplica esos conocimientos directamente a ejemplos financieros.
Finanzas aplicadas
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Este curso se centra en la ingeniería de características y el machine learning para datos de series temporales.
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Discover how Marketing Analysts use data to understand customers and drive business growth.
Liderazgo
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Aprende a utilizar FastAPI para desarrollar API que admitan modelos de IA, creados para satisfacer las demandas del mundo real.
Inteligencia artificial
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Aprende a limpiar datos con Apache Spark en Python.
Preparación 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.
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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