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Creación de agentes de IA con Haystack
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 45 revisiones
Crea un agente de IA sanitaria con Haystack, un framework de código abierto para orquestar LLMs y componentes externos.
Inteligencia artificial
Mira vídeos cortos de instructores expertos y pon en práctica tus conocimientos con ejercicios interactivos en el navegador.
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Crea un agente de IA sanitaria con Haystack, un framework de código abierto para orquestar LLMs y componentes externos.
Inteligencia artificial
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Aplica modelos estadísticos en un contexto real utilizando la regresión logística y los árboles de decisión para modelar el riesgo crediticio.
Finanzas aplicadas
Curso
Asume el papel de director financiero y aprende a asesorar a un consejo de administración sobre métricas clave mientras elaboras una previsión financiera.
Finanzas aplicadas
Curso
Learn the basics of A/B testing in R, including how to design experiments, analyze data, predict outcomes, and present results through visualizations.
Probabilidad y estadística
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Aprende a manipular, visualizar y realizar pruebas estadísticas a través de una serie de casos prácticos de análisis de recursos humanos.
Análisis exploratorio de datos
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Explora el conjunto de datos del Proyecto de Policía Abierta de Stanford y analiza el impacto del género en el comportamiento policial utilizando pandas.
Manipulación de datos
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Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Desarrollo de software
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In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.
Visualización de datos
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This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Nube
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Aprende a utilizar PostgreSQL para gestionar eficazmente el análisis de series temporales y aplicar estas técnicas a datos del mundo real.
Manipulación de datos
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Descubre cómo interactuar con tus datos utilizando agentes de IA de texto a consulta con MongoDB y LangGraph.
Inteligencia artificial
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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
Curso
Aprende a detectar el fraude con análisis en R.
Machine Learning
Curso
In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture.
Nube
Curso
Aprende a resumir y manipular listas fácilmente con el paquete purrr.
Desarrollo de software
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Mejora tus habilidades financieras para realizar pruebas retrospectivas, analizar y optimizar portafolios financieros.
Finanzas aplicadas
Curso
Aplica el análisis financiero en KNIME con datos del mundo real, mejorando tus habilidades en la preparación de datos y el flujo de trabajo.
Finanzas aplicadas
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This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Nube
Curso
Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
Nube
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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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The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
Nube
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Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.
Nube
Curso
Aprende a utilizar la API del censo para trabajar con datos demográficos y socioeconómicos.
Análisis exploratorio de datos
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n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
Nube
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Los GAM modelan las relaciones en los datos como funciones no lineales que se adaptan bien a varios tipos de problemas de ciencia de datos.
Probabilidad y estadística
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En este curso aprenderás a utilizar la ciencia de datos para varias tareas comunes de marketing.
Machine Learning
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Aprende a realizar transformaciones avanzadas con dplyr e incorporar código dplyr y ggplot2 en funciones.
Manipulación de datos
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Aprende los principios de la ingeniería de funciones para modelos de machine learning y cómo implementarlas con el marco tidymodels de R.
Machine Learning
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Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
Nube
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Refuerza tus conocimientos sobre los temas tratados en Manipulación de series temporales en R utilizando datos de casos prácticos reales.
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.
Progresa desde cualquier dispositivo móvil con nuestros cursos y desafíos de programación diarios de 5 minutos.