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Analyzing US Census Data in R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 73
Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.
Análisis exploratorio de datos
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Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.
Análisis exploratorio de datos
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Aprende a crear modelos sencillos de respuesta del mercado para aumentar la eficacia de tus planes de marketing.
Probabilidad y estadística
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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.
Nube
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Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.
Desarrollo de software
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Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.
Probabilidad y estadística
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Aprende programación defensiva en R para que tu código sea más robusto.
Desarrollo de software
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Aprende pruebas estadísticas para identificar valores atípicos y cómo utilizar sofisticados algoritmos de puntuación de anomalías.
Probabilidad y estadística
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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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Domina la visualización de datos en Julia. Aprende a crear gráficos impresionantes y a comprender cuándo y cómo utilizarlos.
Visualización de datos
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Learn how to predict click-through rates on ads and implement basic machine learning models in Python so that you can see how to better optimize your ads.
Machine Learning
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Utiliza C++ para mejorar considerablemente el rendimiento de tu código R.
Desarrollo de software
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Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.
Desarrollo de software
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Predecir la rotación de empleados y diseñar estrategias de retención.
Machine Learning
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Aprende los modelos mixtos: un marco estadístico formal y práctico para la agrupación y la clasificación probabilísticas.
Probabilidad y estadística
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This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Nube
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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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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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In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture.
Nube
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Aprende a predecir las etiquetas de los nodos en las redes utilizando el aprendizaje de redes y extrayendo características descriptivas de la red.
Probabilidad y estadística
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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
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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
Nube
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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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Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
Inteligencia artificial
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Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
Inteligencia artificial
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Learn to build agentic systems using LangGraph.
Inteligencia artificial
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Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
Inteligencia artificial
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Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
Inteligencia artificial
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Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
Inteligencia artificial
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.
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