Curso
Building Dashboards with Dash and Plotly
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 537
Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.
Visualización 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
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- Completa capítulos breves
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Curso
Desarrollo de modelos de Machine Learning para producción
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 536
Cambia a una mentalidad MLOps para entrenar, documentar, mantener y escalar modelos de machine learning hasta alcanzar su máximo potencial.
Machine Learning
Curso
Cómo diseñar una estrategia de salida al mercado
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 536
Create a go-to-market strategy with generative AI: target industries, generate leads, and optimize website keywords.
Inteligencia artificial
Curso
Estudio de caso: Análisis de datos del mercado laboral en Power BI
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 534
Help a fictional company in this interactive Power BI case study. You’ll use Power Query, DAX, and dashboards to identify the most in-demand data jobs!
Manipulación de datos
Curso
Unsupervised Learning in R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 528
Este curso ofrece una introducción al agrupamiento y la reducción de dimensionalidad en R desde la perspectiva del machine learning.
Machine Learning
Curso
Introducción al análisis de texto en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 527
Analiza datos de texto en R utilizando el marco tidy.
Manipulación de datos
Curso
Introducción a Bioconductor en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 527
¡Aprende a utilizar los paquetes esenciales de Bioconductor para bioinformática utilizando conjuntos de datos de virus, hongos, seres humanos y plantas!
Probabilidad y estadística
Curso
Machine Learning con modelos basados en árboles en R
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 525
Aprende a utilizar modelos basados en árboles y conjuntos para realizar predicciones de clasificación y regresión con tidymodels.
Machine Learning
Curso
Machine Learning con caret en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 523
Este curso enseña los conceptos fundamentales del machine learning, como la creación y evaluación de modelos predictivos.
Machine Learning
Curso
Introduction to Databricks Lakehouse
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 517
Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.
Ingeniería de datos
Curso
Gen AI: Beyond the Chatbot
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 515
This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
Nube
Curso
String Manipulation with stringr in R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 514
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Desarrollo de software
Curso
Fundamentos de probabilidad en R
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 512
En este curso, aprenderás los conceptos de variables aleatorias, distribuciones y condicionamiento.
Probabilidad y estadística
Curso
Mejorar el rendimiento de consultas en SQL Server
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 511
En este curso, los alumnos aprenderán a escribir consultas que sean eficientes y fáciles de leer y comprender.
Desarrollo de software
Curso
Fundamentos de la inferencia en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 506
Aprende a sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra de datos mediante un proceso conocido como inferencia estadística.
Probabilidad y estadística
Curso
Introducción al análisis predictivo en Python
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 505
En este curso aprenderás a utilizar y presentar modelos de regresión logística para realizar predicciones.
Machine Learning
Curso
Gestión cuantitativa de riesgos en Python
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 500
Aprende sobre la gestión del riesgo, el valor en riesgo y mucho más, en un contexto aplicado a la crisis financiera de 2008 con Python.
Finanzas aplicadas
Curso
Visualizations in Sigma
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 498
Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.
Visualización de datos
Curso
Modelos Lineales Generalizados en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 498
El curso sobre el modelo lineal generalizado amplía tu conjunto de herramientas de regresión para incluir la regresión logística y la regresión de Poisson.
Probabilidad y estadística
Curso
Descifrando la Decision Science
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 493
Consolida tus habilidades en ciencia de toma de decisiones al diseñar marcos basados en datos e implementar soluciones eficientes.
Alfabetización de datos
Curso
Trading financiero en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 492
Aprende a implementar estrategias de trading personalizadas en Python, a realizar pruebas retrospectivas y a evaluar su rendimiento.
Finanzas aplicadas
Curso
Practicing Coding Interview Questions in Python
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 484
Prepárate para tus próximas entrevistas de programación en Python.
Desarrollo de software
Curso
Gemini in Google Docs
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 483
Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.
Inteligencia artificial
Curso
Gemini in Google Slides
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 480
Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
Inteligencia artificial
Curso
Agentes de IA con Hugging Face smolagents
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 478
Aprende a crear agentes inteligentes que razonen, actúen y resuelvan tareas del mundo real utilizando Python.
Inteligencia artificial
Curso
Técnicas estadísticas en Tableau
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 476
Lleva tus habilidades de generación de informes al siguiente nivel con las funciones estadísticas integradas de Tableau.
Probabilidad y estadística
Curso
Aprendizaje profundo por refuerzo en Python
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 475
Aprende y utiliza potentes algoritmos de Aprendizaje Profundo por Refuerzo, incluyendo técnicas de refinamiento y optimización.
Inteligencia artificial
Curso
Tratamiento de datos faltantes en R
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 475
Facilita la visualización, exploración e imputación de datos faltantes con naniar, un enfoque compatible con tidyverse para los datos faltantes.
Preparación de datos
Curso
IA para consultoría
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 468
Descubre cómo la IA puede llevar tu trabajo de consultoría al siguiente nivel! Investiga, analiza y comunica de forma más productiva y eficaz.
Inteligencia artificial
Curso
Gemini in Google Sheets
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 465
Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.
Inteligencia artificial
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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