Curso
Biomedical Image Analysis in Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 642
Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
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
- Obtén experiencia práctica
- Completa capítulos breves
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Curso
Machine Learning for Finance in Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 640
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.
Machine Learning
Curso
Creación de aplicaciones web con Shiny en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 630
Shiny es un paquete de R para crear aplicaciones web interactivas en R, para compartir datos en forma de paneles de control o visualizaciones.
Desarrollo de software
Curso
IA para Recursos Humanos
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 629
Colabora con la IA para que la selección de personal, las operaciones de personas y la participación en políticas sean más rápidas y justas.
Inteligencia artificial
Curso
A/B Testing en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 628
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.
Probabilidad y estadística
Curso
Introducción a la IA Generativa en Snowflake
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 627
Learn to build AI applications using Snowflake Cortexs built-in LLM functions for text analysis, generation, and multi-step workflows.
Inteligencia artificial
Curso
Entendiendo el GDPR
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 625
Mejora tu comprensión de los principios del RGPD y de cómo configurar procesos que cumplan con el RGPD en este curso completo.
Alfabetización de datos
Curso
Reducción de dimensionalidad en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 620
Comprende el concepto de reducción de dimensionalidad en los datos y domina las técnicas para hacerlo en Python.
Machine Learning
Curso
Informes con R Markdown
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 611
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
Informes
Curso
Introducción a la optimización en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 610
Resuelve problemas de optimización del mundo real con SciPy y PuLP de Python, desde optimización básica hasta compleja y con restricciones.
Desarrollo de software
Curso
Estudio de caso: creación de modelos de datos de comercio electrónico con dbt
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 609
Aprende a transformar datos sin procesar en modelos limpios y fiables con dbt a través de ejercicios prácticos y reales.
Ingeniería de datos
Curso
Intermediate Regression with statsmodels in Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 608
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
Probabilidad y estadística
Curso
Diseño orientado al usuario en Power BI
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 607
Aprende a diseñar visualizaciones e informes de Power BI para los usuarios.
Visualización de datos
Curso
Pensamiento estadístico en Python (Parte 1)
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 605
Construye los cimientos que necesitas para pensar de forma estadística y hablar el lenguaje de tus datos.
Probabilidad y estadística
Curso
Google Sheets intermedio
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 605
Amplía tu vocabulario de Google Sheets profundizando en los tipos de datos, incluidos los datos numéricos, los datos lógicos y los datos faltantes.
Preparación de datos
Curso
CI/CD para Machine Learning
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 605
Mejora el desarrollo de machine learning con CI/CD utilizando GitHub Actions y el control de versiones de datos.
Machine Learning
Curso
Procesamiento del Lenguaje Natural con spaCy
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 602
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Machine Learning
Curso
Genera una guía de estudio
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 601
Utiliza un chatbot para crear una guía de estudio adaptada a tus metas y horario. Desarrolla habilidades con prompts sencillos y eficaces.
Inteligencia artificial
Curso
Ingeniería de características para NLP en Python
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 598
Aprende técnicas para extraer información útil del texto y procesarla en un formato adecuado para machine learning.
Machine Learning
Curso
Introducción a la gestión del riesgo de cartera en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 595
Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
Finanzas aplicadas
Curso
Introducción a los conceptos financieros en Python
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 592
Aprende los conceptos financieros más básicos utilizando Python y NumPy.
Finanzas aplicadas
Curso
Trabajo con datos geoespaciales en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 591
Este curso te enseñará cómo integrar datos espaciales en el flujo de trabajo de ciencia de datos con Python.
Manipulación de datos
Curso
Visualización de datos en Databricks
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 586
Crea visualizaciones y paneles dinámicos con Databricks, convirtiendo datos sin procesar en información clara y útil.
Visualización de datos
Curso
Introduction to Polars
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 577
Learn how to efficiently transform, clean, and analyze data using Polars, a Python library for fast data manipulation.
Manipulación de datos
Curso
Álgebra lineal para data science en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 571
Este curso es una introducción al álgebra lineal, uno de los temas matemáticos más importantes que sustentan la ciencia de datos.
Probabilidad y estadística
Curso
Market Basket Analysis in Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 569
Explore association rules in market basket analysis with Python by bookstore data and creating movie recommendations.
Machine Learning
Curso
Consultas SQL intermedias con IA
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 555
Desarrolla tus habilidades en SQL escribiendo comandos de IA que generen consultas para ordenar, agrupar, filtrar y categorizar datos.
Manipulación de datos
Curso
Introducción a Oracle SQL
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 546
Sharpen your skills in Oracle SQL including SQL basics, aggregating, combining, and customizing data.
Manipulación de datos
Curso
Visualización de datos en Google Sheets
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 541
Aprende los fundamentos de la visualización de datos con Google Sheets.
Visualización de datos
Curso
Ingesta de datos y modelos semánticos con Microsoft Fabric
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 539
Aprende a llevar datos a Microsoft Fabric, cubriendo canalizaciones, Dataflows, Shortcuts, modelos semánticos, seguridad y actualización del modelo.
Otros
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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