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Desarrollo de paquetes en Python
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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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Desarrollo de software
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Sumérgete en el mundo del machine learning y descubre cómo diseñar, entrenar e implementar modelos integrales.
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Aprende a utilizar FastAPI para desarrollar API que admitan modelos de IA, creados para satisfacer las demandas del mundo real.
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En este curso, explorarás el marco moderno de MLOps y analizarás el ciclo de vida y la implementación de los modelos de machine learning.
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Aprende a validar datos en Excel para mejorar la precisión, crear menús desplegables y gestionar el inventario y los pedidos con confianza.
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Desarrolla tus habilidades en programación orientada a objetos con descriptores, herencia multinivel y clases base abstractas.
Desarrollo de software
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Aprende a crear tablas dinámicas y a organizar rápidamente miles de puntos de datos con solo unos clics.
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Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
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Conoce los servicios de Azure como computación, almacenamiento y automatización, con experiencia práctica.
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Aprende a manipular y analizar datos estructurados de forma flexible con MongoDB.
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Domina la manipulación de datos de series temporales en R, incluido importar, resumir y crear subconjuntos, con zoo, lubridate y xts.
Manipulación de datos
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Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.
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Conviértete en un experto en la aplicación de modelos ARIMA (media móvil integrada autorregresiva) a datos de series temporales utilizando R.
Probabilidad y estadística
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En este curso, aprenderás los conceptos básicos de las bases de datos relacionales y cómo interactuar con ellas.
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En este curso interactivo, aprenderás a utilizar funciones para tus cálculos en Tableau y cuándo debes utilizarlas.
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Comprende el concepto de reducción de dimensionalidad en los datos y domina las técnicas para hacerlo en Python.
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Descubre Alteryx para la transformación de datos, domina Crosstab, Transpose y la optimización del flujo de trabajo en este curso interactivo.
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Amplía tu vocabulario de Google Sheets profundizando en los tipos de datos, incluidos los datos numéricos, los datos lógicos y los datos faltantes.
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R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
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Boost your coding with Windsurf, the AI-powered IDE that helps you build, debug, and deploy faster.
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Domina Microsoft Copilot en Word para escribir más rápido, comprender documentos al instante y colaborar de manera más eficaz.
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Aprende técnicas para el ajuste automatizado de hiperparámetros en Python, como Grid, Random e Informed Search.
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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
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Learn to conduct image analysis using Keras with Python by constructing, training, and evaluating convolutional neural networks.
Inteligencia artificial
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Build PowerPoint presentations with Microsoft Copilot. Turn documents into slides, generate visuals, and speaker notes.
Inteligencia artificial
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Discover how AI can take your consulting work to the next level! Research, analyze, and communicate more productively and effectively.
Inteligencia artificial
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Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.
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Resuelve problemas de optimización del mundo real con SciPy y PuLP de Python, desde optimización básica hasta compleja y con restricciones.
Desarrollo de software
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.