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Cursos de datos, IA y nube

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127 Cursos

Curso

Introducción a R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 2347 revisiones

Domina los fundamentos del análisis de datos en R, como vectores, listas y marcos de datos, y practica R con conjuntos de datos reales.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Introducción a Tidyverse

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 1112 revisiones

Comienza a explorar y visualizar tus datos con tidyverse, una potente y popular colección de herramientas en R.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

R intermedio

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 953 revisiones

Continúa tu viaje para convertirte en un ninja de R aprendiendo sobre sentencias condicionales, bucles y funciones vectoriales.

Desarrollo de software

6 horas

Curso

Introducción a la estadística en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 2014 revisiones

Desarrolla tus habilidades en estadística y aprende a recopilar, analizar y extraer conclusiones precisas de los datos.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Introducción a la regresión en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 1424 revisiones

Predice los precios de la vivienda y la tasa de clics de los anuncios implementando, analizando e interpretando análisis de regresión en R.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Manipulación de datos con dplyr

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 687 revisiones

Desarrolla tus habilidades en Tidyverse y aprende a transformar y manipular datos con dplyr.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Pruebas de hipótesis en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 932 revisiones

Aprende cómo y cuándo utilizar las pruebas de hipótesis en R, incluidas las pruebas t, las pruebas de proporciones y las pruebas χ².

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Introducción a la importación de datos en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 349 revisiones

En este curso, aprenderás a leer archivos CSV, XLS y de texto en R mediante herramientas como readxl y data.table.

Preparación de datos

3 horas

Curso

Análisis exploratorio de datos en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 1189 revisiones

Aprende a utilizar técnicas gráficas y numéricas para empezar a descubrir la estructura de los datos.

Análisis exploratorio de datos

4 horas

Curso

Regresión intermedia en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 756 revisiones

Aprende a realizar regresiones lineales y logísticas con varias variables explicativas.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Uniones de datos con dplyr

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 1198 revisiones

Aprende a combinar datos de varias tablas para responder a preguntas más complejas con dplyr.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Limpieza de datos en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 767 revisiones

Aprende a limpiar los datos con rapidez y precisión para ayudar a tu empresa a pasar de datos sin procesar a información significativa.

Preparación de datos

4 horas

Curso

Muestreo en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 816 revisiones

Domina el muestreo para obtener estadísticas más precisas con menos datos.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Escribir código R eficiente

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 135 revisiones

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

4 horas

Curso

Visualización de datos intermedia con ggplot2

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 925 revisiones

Aprende a utilizar facetas, sistemas de coordenadas y estadísticas en ggplot2 para crear gráficos explicativos significativos.

Visualización de datos

4 horas

Curso

Reestructurar datos con tidyr

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 451 revisiones

Transforma casi cualquier conjunto de datos en un formato ordenado para facilitar el análisis.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Modelos ARIMA en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 304 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

Análisis de series temporales en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 87 revisiones

Aprende las técnicas básicas necesarias para extraer información significativa de los datos de series temporales.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Manipular series temporales en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 283 revisiones

Domina la manipulación de datos de series temporales en R, incluido importar, resumir y crear subconjuntos, con zoo, lubridate y xts.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Modelado con datos en el Tidyverse

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 224 revisiones

Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Forecasting in R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 50 revisiones

Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.

Probabilidad y estadística

5 horas

Curso

Introducción a Bioconductor en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 112 revisiones

¡Aprende a utilizar los paquetes esenciales de Bioconductor para bioinformática utilizando conjuntos de datos de virus, hongos, seres humanos y plantas!

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Informes con R Markdown

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 320 revisiones

R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.

Informes

4 horas

Curso

Introducción a R para finanzas

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 93 revisiones

Aprende estructuras de datos esenciales, como listas y marcos de datos, y aplica esos conocimientos directamente a ejemplos financieros.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Álgebra lineal para data science en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 133 revisiones

Este curso es una introducción al álgebra lineal, uno de los temas matemáticos más importantes que sustentan la ciencia de datos.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Creación de aplicaciones web con Shiny en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 213 revisiones

Shiny es un paquete de R para crear aplicaciones web interactivas en R, para compartir datos en forma de paneles de control o visualizaciones.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Fundamentos de la inferencia en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 50 revisiones

Aprende a sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra de datos mediante un proceso conocido como inferencia estadística.

Probabilidad y estadística

4 horas

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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