Curso
IA para consultoría
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 458
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
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
Power BI para usuarios finales
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 455
Explora el servicio Power BI, domina la interfaz, toma decisiones informadas y aprovecha al máximo el potencial de tus informes.
Informes
Curso
Gemini in Google Meet
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 453
Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.
Inteligencia artificial
Curso
Conceptos de NoSQL
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 453
En este curso conceptual (no necesitas saber programar), conocerás las cuatro principales bases de datos nosql y los motores más populares.
Ingeniería de datos
Curso
Importación y gestión de datos financieros en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 452
En este curso, aprenderás a importar y gestionar datos financieros en Python utilizando diversas herramientas y fuentes.
Finanzas aplicadas
Curso
Estudio de caso: Gestión del Ingreso Neto en Excel
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 450
Utilizarás técnicas de gestión de ingresos netos en Excel para una empresa de bienes de consumo de rápida rotación.
Finanzas aplicadas
Curso
Create Engaging Video with Google Vids
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 446
Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.
Nube
Curso
Ensemble Methods in Python
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.9+
- 445
Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.
Machine Learning
Curso
Limpieza de datos en bases de datos PostgreSQL
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 445
Aprende a dominar los datos desorganizados y sin procesar almacenados en una base de datos PostgreSQL para extraer información precisa.
Preparación de datos
Curso
RNA-Seq con Bioconductor en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 444
Utiliza el análisis de expresión diferencial de RNA-Seq para identificar genes importantes para diferentes enfermedades o afecciones.
Probabilidad y estadística
Curso
Supervised Learning in R: Regression
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 442
In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.
Machine Learning
Curso
Estudio de caso: Análisis de datos sanitarios en Power BI
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 441
Practica con Power BI con un caso práctico sanitario. Analiza datos, descubre información sobre eficiencia y crea un panel de control.
Visualización de datos
Curso
Diseño experimental en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 437
En este curso aprenderás los fundamentos del diseño experimental, una parte crucial de cualquier análisis de datos.
Probabilidad y estadística
Curso
Matemáticas para profesionales de finanzas
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 434
Aprende habilidades matemáticas esenciales para las finanzas con ejercicios prácticos en Excel y ejemplos del mundo real.
Finanzas aplicadas
Curso
Análisis financiero en Google Sheets
- BásicoNivel de habilidad
- 4.7+
- 432
Aprende a crear un panel gráfico con Google Sheets para realizar un seguimiento del rendimiento de los valores financieros.
Finanzas aplicadas
Curso
Modelos jerárquicos y de efectos mixtos en R
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.7+
- 432
En este curso aprenderás a ajustar modelos jerárquicos con efectos aleatorios.
Probabilidad y estadística
Curso
Fundamentos de PySpark
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 428
Aprende a implementar la gestión de datos distribuidos y el machine learning en Spark utilizando el paquete PySpark.
Ingeniería de datos
Curso
Gemini in Google Drive
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 427
Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.
Inteligencia artificial
Curso
Caso práctico: análisis de la cadena de suministro en Power BI
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 426
Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.
Visualización de datos
Curso
Introducción a TensorFlow en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 423
Aprende los fundamentos de las redes neuronales y cómo construir modelos de aprendizaje profundo con TensorFlow.
Machine Learning
Curso
Visualización de series temporales en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 422
Aprende a visualizar series temporales en R y luego practica con un caso práctico de selección de acciones.
Visualización de datos
Curso
Data Transformation with Spark SQL in Databricks
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 422
Build end-to-end data pipelines - from cleaning and aggregation to streaming and orchestration.
Ingeniería de datos
Curso
Manipulación de datos con data.table en R
- BásicoNivel de habilidad
- 4.7+
- 422
Domina conceptos básicos sobre la manipulación de datos, como el filtrado, la selección y el cálculo de estadísticas por grupos utilizando data.table.
Manipulación de datos
Curso
Introducción a Spark SQL en Python
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 421
Aprende a manipular datos y crear conjuntos de características de machine learning en Spark utilizando SQL en Python.
Manipulación de datos
Curso
Web Scraping con R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 421
Aprende a recopilar y descargar datos de cualquier sitio web de forma eficiente utilizando R.
Preparación de datos
Curso
Intermediate Importing Data in R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 418
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Preparación de datos
Curso
Introduction to Julia
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 417
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
Desarrollo de software
Curso
Data Types and Functions in Snowflake
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 415
Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
Manipulación de datos
Curso
Feature Engineering with PySpark
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 414
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Manipulación de datos
Curso
Cómo vencer el sesgo en los datos
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 414
Libera todo el potencial de los datos y aprende a detectar y mitigar los sesgos para obtener análisis precisos y modelos fiables.
Gestión de datos
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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