Curso
Analyzing Social Media Data in R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 135
Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
Manipulación de datos
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
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- Completa capítulos breves
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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.328 Cursos
Curso
Importación y gestión de datos financieros en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 135
Aprende a acceder a datos financieros desde archivos locales y fuentes de Internet.
Finanzas aplicadas
Curso
Introducción al procesamiento del lenguaje natural en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 134
Obtén una visión general de todas las habilidades y herramientas necesarias para destacar en el procesamiento del lenguaje natural en R.
Machine Learning
Curso
Máquinas de Vectores de Soporte en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 131
Este curso presentará la máquina de vectores de soporte (SVM) utilizando un enfoque intuitivo y visual.
Machine Learning
Curso
Ingeniería de características en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 127
Aprende los principios de la ingeniería de funciones para modelos de machine learning y cómo implementarlas con el marco tidymodels de R.
Machine Learning
Curso
Amortización de préstamos en Google Sheets
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 126
Aprende a crear un panel de amortización en Google Sheets con fórmulas financieras y condicionales.
Finanzas aplicadas
Curso
Programación paralela con Dask en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 124
Aprende a usar la programación paralela de Python con Dask para mejorar tus flujos de trabajo y gestionar de forma eficiente los macrodatos.
Desarrollo de software
Curso
Fundamentos de la programación funcional con purrr
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 121
Aprende a resumir y manipular listas fácilmente con el paquete purrr.
Desarrollo de software
Curso
Valoración y análisis de bonos en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 120
Aprende a utilizar R para desarrollar modelos que permitan evaluar. analizar bonos y protegerlos frente a los tipos de interés cambiantes.
Finanzas aplicadas
Curso
Case Studies in Statistical Thinking
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 119
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
Curso
Business Process Analytics in R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 119
Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.
Informes
Curso
ChIP-seq con Bioconductor en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 113
Aprende a analizar e interpretar datos ChIP-seq con la ayuda de Bioconductor utilizando un conjunto de datos sobre cáncer humano.
Probabilidad y estadística
Curso
Creación de paneles con flexdashboard
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 108
En este curso aprenderás a crear paneles estáticos e interactivos utilizando flexdashboard y shiny.
Informes
Curso
Using Data Stores in AWS
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.6+
- 108
Learn to choose, build with, and secure AWS data stores including DynamoDB and S3 through hands-on console exercises and real-world scenarios.
Nube
Curso
Trading financiero en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 105
Este curso cubre los fundamentos del comercio financiero y cómo utilizar Quantstrat para crear estrategias comerciales basadas en señales.
Finanzas aplicadas
Curso
Visualización de datos interactiva intermedia con plotly en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 100
Aprende a crear gráficos animados y vistas vinculadas íntegramente en R con plotly.
Visualización de datos
Curso
Valoración de acciones en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 98
Aprende los fundamentos de la valoración de acciones.
Finanzas aplicadas
Curso
Caso práctico: analítica de RR. HH. en Tableau
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 98
Explora el análisis de datos de RR. HH. en Tableau con este caso práctico.
Visualización de datos
Curso
Estudio de caso: análisis de datos de salud en Tableau
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 98
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
Curso
Análisis de datos de encuestas en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 98
Aprende a analizar datos de encuestas con Python y saber cuándo conviene aplicar herramientas estadísticas de naturaleza descriptiva e inferencial.
Probabilidad y estadística
Curso
Análisis de carteras intermedio en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 96
Mejora tus habilidades financieras para realizar pruebas retrospectivas, analizar y optimizar portafolios financieros.
Finanzas aplicadas
Curso
Distribuciones de probabilidad multivariantes en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 95
Aprende a analizar, a gráficar y a modelar datos multivariantes.
Probabilidad y estadística
Curso
Estudio de caso: análisis de inventario en Tableau
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 93
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
Curso
Estudio de caso: Analítica de la cadena de suministro en Tableau
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 92
Dive into our Tableau case study on supply chain analytics. Tackle shipment, inventory management, and dashboard creation to drive business improvements.
Visualización de datos
Curso
Expresiones regulares intermedias en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 86
Manipula datos de texto, analízalos y mucho más dominando las expresiones regulares y las distancias entre cadenas en R.
Desarrollo de software
Curso
Analítica de RR. HH.: Predicción de rotación de empleados en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 85
En este curso aprenderás a aplicar machine learning en el ámbito de los recursos humanos.
Machine Learning
Curso
Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 82
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Nube
Curso
Visualización de datos interactiva con Bokeh
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 82
Aprende a crear visualizaciones de datos interactivas, incluida la creación y conexión de widgets con Bokeh.
Visualización de datos
Curso
Caso práctico: Net Revenue Management en Google Sheets
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.4+
- 81
Utilizarás técnicas de gestión de ingresos netos en Google Sheets para una empresa de bienes de consumo de rápida rotación.
Finanzas aplicadas
Curso
Estudio de caso: análisis de datos de fitness en Alteryx
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 76
Mejora tus habilidades en Alteryx con datos reales de fitness para desarrollar estrategias de marketing específicas y productos innovadores.
Preparación de datos
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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