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Cursos de datos, IA y nube

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328 Cursos

Curso

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

4 horas

Curso

Creación de modelos de respuesta en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 73

Aprende a crear modelos sencillos de respuesta del mercado para aumentar la eficacia de tus planes de marketing.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Parallel Programming in R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 65

Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Previsión de la demanda de productos en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 62

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

4 horas

Curso

Programación defensiva en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 61

Aprende programación defensiva en R para que tu código sea más robusto.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Introducción a la detección de anomalías en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 61

Aprende pruebas estadísticas para identificar valores atípicos y cómo utilizar sofisticados algoritmos de puntuación de anomalías.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Programación con dplyr

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 60

Aprende a realizar transformaciones avanzadas con dplyr e incorporar código dplyr y ggplot2 en funciones.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Predicción del CTR con Machine Learning en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 56

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

4 horas

Curso

Optimizar código de R con Rcpp

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 53

Utiliza C++ para mejorar considerablemente el rendimiento de tu código R.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Intermediate Functional Programming with purrr

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 53

Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Analítica de RR. HH.: Predicción de la rotación de empleados en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 48

Predecir la rotación de empleados y diseñar estrategias de retención.

Machine Learning

4 horas

Curso

Modelos de mezcla en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 48

Aprende los modelos mixtos: un marco estadístico formal y práctico para la agrupación y la clasificación probabilísticas.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Getting Started with Google Kubernetes Engine

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 37

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

5 horas

Curso

Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 33

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.

Nube

4 horas

Curso

Analítica predictiva con datos conectados en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 30

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

4 horas

Curso

Google DeepMind: Fine-Tune Your Model

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 5.0+
  • 23

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

8 horas

Curso

LLM Application Fundamentals with LangChain

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+

Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.

Inteligencia artificial

AI Native

Over 3 hours

Curso

LLM Application Evaluation with LangSmith

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+

Learn to systematically measure and improve LLM application quality.

Inteligencia artificial

2-3 hours

Curso

Agentic Systems with LangGraph

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+

Learn to build agentic systems using LangGraph.

Inteligencia artificial

Over 3 hours

Curso

Retrieval-Augmented Generation with LangChain

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+

Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.

Inteligencia artificial

2-3 hours

Curso

Prompt Engineering with LangChain

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.6+

Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.

Inteligencia artificial

2-3 hours

Curso

LLM Tool Use with LangChain

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.5+

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

Over 3 hours

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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