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Introducción a Python
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Domina los fundamentos del análisis de datos con Python en cuatro horas y descubre sus paquetes más usados.
Desarrollo de software
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Domina los fundamentos del análisis de datos con Python en cuatro horas y descubre sus paquetes más usados.
Desarrollo de software
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Mejora tus conocimientos de ciencia de datos creando visualizaciones con Matplotlib y manipulando DataFrames con pandas.
Desarrollo de software
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Domina los fundamentos de la programación en Python. ¡No necesitas conocimientos previos!
Desarrollo de software
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Mejora tu machine learning con scikit-learn en Python. Haz predicciones potentes con conjuntos de datos reales en este curso interactivo.
Machine Learning
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Aprende a importar y limpiar datos, calcular estadísticas y crear visualizaciones con pandas.
Manipulación de datos
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Desarrolla tus habilidades en estadística y aprende a recopilar, analizar y extraer conclusiones precisas de los datos con Python.
Probabilidad y estadística
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Sumérgete en el ecosistema Python, descubre los módulos y paquetes y aprende a escribir funciones personalizadas.
Desarrollo de software
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Aprende a combinar datos de varias tablas uniéndolos mediante pandas.
Manipulación de datos
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Aprende a explorar, visualizar y extraer información de los datos mediante el análisis exploratorio de datos (AED) en Python.
Análisis exploratorio de datos
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Aprende a crear visualizaciones informativas y atractivas en Python con la biblioteca Seaborn.
Visualización de datos
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Navega y utiliza el amplio repositorio de modelos y conjuntos de datos disponibles en el Hugging Face Hub.
Inteligencia artificial
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Descubre cómo construir aplicaciones potenciadas por IA utilizando LLMs, prompts, cadenas y agentes en LangChain.
Inteligencia artificial
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Aprende a agrupar en clústeres, transformar, visualizar y extraer información de conjuntos de datos no etiquetados con scikit-learn y scipy.
Machine Learning
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Aprende a crear, personalizar y compartir visualizaciones de datos con Matplotlib.
Visualización de datos
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Aprende a importar datos a Python desde diversas fuentes, como Excel, SQL, SAS y directamente desde la web.
Preparación de datos
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Sigue desarrollando tus habilidades de ciencia de datos y aprende sobre iteradores y comprensión de listas.
Desarrollo de software
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Sumérgete en el apasionante mundo de las APIs mientras te introducimos en los fundamentos del consumo y el trabajo con APIs Web utilizando Python.
Desarrollo de software
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Aprende a escribir tus propias funciones en Python, así como conceptos clave como el alcance y la gestión de errores.
Desarrollo de software
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Explora estructuras de datos como listas enlazadas, pilas, colas, tablas hash y grafos, así como algoritmos de búsqueda y ordenamiento.
Desarrollo de software
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Mejora tus habilidades para importar datos en Python y aprende a trabajar con datos web y API.
Preparación de datos
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Aprende a diagnosticar y tratar los datos en sucio y desarrolla las habilidades necesarias para transformarlos en información precisa.
Preparación de datos
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Modularidad, documentación y pruebas automatizadas para resolver problemas de ciencia de datos de forma rápida y fiable.
Desarrollo de software
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Descubre los conceptos fundamentales de la programación orientada a objetos (POO), ¡construyendo clases y objetos personalizados!
Desarrollo de software
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Desarrolla habilidades en Python para mejorar tu carrera financiera: listas, arrays y visualización de datos.
Finanzas aplicadas
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Sumérgete en la ciencia de datos con Python y aprende a analizar y visualizar los datos con eficacia. No necesitas saber de programación.
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Aprende a escribir código eficiente que se ejecute con rapidez y asigna recursos con habilidad para evitar sobrecargas innecesarias.
Desarrollo de software
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Aprende a crear pipelines de datos eficaces, fiables y de alto rendimiento utilizando los principios de extracción, transformación y carga.
Ingeniería de datos
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Aprende novedosos métodos para integrar datos externos con LLM utilizando la generación aumentada por recuperación (RAG) con LangChain.
Inteligencia artificial
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Aprende los entresijos de los LLM y la revolucionaria arquitectura de transformadores en la que se basan.
Inteligencia artificial
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Desarrolla tus habilidades y domina NumPy y aprende a crear, ordenar, filtrar y actualizar matrices mediante el censo de árboles de NYC.
Manipulación 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.
Progresa desde cualquier dispositivo móvil con nuestros cursos y desafíos de programación diarios de 5 minutos.