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Cursos de datos, IA y nube

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675 Cursos

Curso

Modelado del riesgo crediticio en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 707

Aprende a preparar datos para solicitudes de crédito y a aplicar machine learning y reglas para mejorar la seguridad y la rentabilidad.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

CI/CD para Machine Learning

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 706

Mejora el desarrollo de machine learning con CI/CD utilizando GitHub Actions y el control de versiones de datos.

Machine Learning

5 horas

Curso

Manipulación de datos en Alteryx

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 698

Organiza los datos mediante uniones, combinaciones, análisis sintáctico y optimización del rendimiento en Alteryx.

Manipulación de datos

3 horas

Curso

Diseño orientado al usuario en Power BI

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.3+
  • 698

Aprende a diseñar visualizaciones e informes de Power BI para los usuarios.

Visualización de datos

2 horas

Curso

Entrada/Salida y Streams en Java

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 697

Mejora tus habilidades en Java aprendiendo a manejar archivos, procesar datos y crear código limpio y reutilizable utilizando técnicas del mundo real.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Trabajo con datos geoespaciales en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 692

Este curso te enseñará cómo integrar datos espaciales en el flujo de trabajo de ciencia de datos con Python.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Creación de aplicaciones web con Shiny en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.4+
  • 688

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

4 horas

Curso

Pensamiento estadístico en Python (Parte 1)

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.4+
  • 686

Construye los cimientos que necesitas para pensar de forma estadística y hablar el lenguaje de tus datos.

Probabilidad y estadística

3 horas

Curso

Introducción a los conceptos financieros en Python

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 685

Aprende los conceptos financieros más básicos utilizando Python y NumPy.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Intermediate Regression with statsmodels in Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 685

Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Visualización de datos en Google Sheets

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.3+
  • 685

Aprende los fundamentos de la visualización de datos con Google Sheets.

Visualización de datos

4 horas

Curso

Introducción a la gestión del riesgo de cartera en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 683

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

4 horas

Curso

Estudio de caso: creación de modelos de datos de comercio electrónico con dbt

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 683

Aprende a transformar datos sin procesar en modelos limpios y fiables con dbt a través de ejercicios prácticos y reales.

Ingeniería de datos

4 horas

Curso

Data Types and Functions in Snowflake

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 666

Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.

Manipulación de datos

3 horas

Curso

Visualización de datos en Databricks

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 663

Crea visualizaciones y paneles dinámicos con Databricks, convirtiendo datos sin procesar en información clara y útil.

Visualización de datos

3 horas

Curso

Fundamentos de probabilidad en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 661

En este curso, aprenderás los conceptos de variables aleatorias, distribuciones y condicionamiento.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Genera una guía de estudio

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.4+
  • 659

Utiliza un chatbot para crear una guía de estudio adaptada a tus metas y horario. Desarrolla habilidades con prompts sencillos y eficaces.

Inteligencia artificial

1 hora

Curso

Introduction to Model Context Protocol (MCP)

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 656

Integrate AI/LLM applications with APIs, databases, and filesystems easier than ever before with the Model Context Protocol (MCP).

Inteligencia artificial

3 horas

Curso

Entendiendo el GDPR

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 652

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

1 hora

Curso

Álgebra lineal para data science en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 652

Este curso es una introducción al álgebra lineal, uno de los temas matemáticos más importantes que sustentan la ciencia de datos.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Window Functions in Snowflake

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 648

Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.

Manipulación de datos

3 horas

Curso

Consultas SQL intermedias con IA

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 644

Desarrolla tus habilidades en SQL escribiendo comandos de IA que generen consultas para ordenar, agrupar, filtrar y categorizar datos.

Manipulación de datos

3 horas

Curso

Introducción al análisis de texto en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 631

Analiza datos de texto en R utilizando el marco tidy.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Trading financiero en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 629

Aprende a implementar estrategias de trading personalizadas en Python, a realizar pruebas retrospectivas y a evaluar su rendimiento.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Introducción a Oracle SQL

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 623

Sharpen your skills in Oracle SQL including SQL basics, aggregating, combining, and customizing data.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Introduction to Polars

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 622

Learn how to efficiently transform, clean, and analyze data using Polars, a Python library for fast data manipulation.

Manipulación de datos

3 horas

Curso

Market Basket Analysis in Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 609

Explore association rules in market basket analysis with Python by bookstore data and creating movie recommendations.

Machine Learning

4 horas

Curso

Biomedical Image Analysis in Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 608

Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Introducción al análisis predictivo en Python

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 603

En este curso aprenderás a utilizar y presentar modelos de regresión logística para realizar predicciones.

Machine Learning

4 horas

Curso

Cómo diseñar una estrategia de salida al mercado

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.4+
  • 600

Create a go-to-market strategy with generative AI: target industries, generate leads, and optimize website keywords.

Inteligencia artificial

1 hora

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.