Ir al contenido principal

Cursos de datos, IA y nube

Domina las habilidades que importan

Mira 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

Crea Tu Cuenta Gratuita

o

Al continuar, aceptas nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que tus datos se almacenen en los EE. UU.
675 Cursos

Curso

Matemáticas para profesionales de finanzas

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 508

Aprende habilidades matemáticas esenciales para las finanzas con ejercicios prácticos en Excel y ejemplos del mundo real.

Finanzas aplicadas

3 horas

Curso

Cómo vencer el sesgo en los datos

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 507

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

2 horas

Curso

Mejorar el rendimiento de consultas en PostgreSQL

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 507

Aprende a estructurar tus consultas PostgreSQL para que se ejecuten en una fracción del tiempo.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Power BI para usuarios finales

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.2+
  • 504

Explora el servicio Power BI, domina la interfaz, toma decisiones informadas y aprovecha al máximo el potencial de tus informes.

Informes

1 hora

Curso

Fundamentos de PySpark

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 503

Aprende a implementar la gestión de datos distribuidos y el machine learning en Spark utilizando el paquete PySpark.

Ingeniería de datos

4 horas

Curso

Fundamentos de la inferencia en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 502

Aprende a sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra de datos mediante un proceso conocido como inferencia estadística.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Supervised Learning in R: Regression

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 502

In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

Machine Learning

4 horas

Curso

Introducción a GCP

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 499

Conoce la plataforma en la nube de Google (GCP) con este curso sobre almacenamiento, gestión de datos y modernización empresarial con GCP.

Nube

2 horas

Curso

Fraud Detection in Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 496

Learn how to detect fraud using Python.

Machine Learning

4 horas

Curso

Data Processing in Shell

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 493

Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

ARIMA Models in Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 487

Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.

Machine Learning

4 horas

Curso

Técnicas estadísticas en Tableau

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 487

Lleva tus habilidades de generación de informes al siguiente nivel con las funciones estadísticas integradas de Tableau.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Ensemble Methods in Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 486

Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.

Machine Learning

4 horas

Curso

Machine Learning con caret en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 481

Este curso enseña los conceptos fundamentales del machine learning, como la creación y evaluación de modelos predictivos.

Machine Learning

4 horas

Curso

Introduction to AWS Boto in Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 481

Learn about AWS Boto and harnessing cloud technology to optimize your data workflow.

Nube

4 horas

Curso

Manipulación de datos con data.table en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.3+
  • 474

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

4 horas

Curso

RNA-Seq con Bioconductor en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.4+
  • 473

Utiliza el análisis de expresión diferencial de RNA-Seq para identificar genes importantes para diferentes enfermedades o afecciones.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Conceptos de streaming

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 472

Descubre la diferencia entre procesamiento por lotes y streaming, el escalado de sistemas de streaming y las aplicaciones en el mundo real.

Ingeniería de datos

2 horas

Curso

Análisis financiero en Google Sheets

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.1+
  • 471

Aprende a crear un panel gráfico con Google Sheets para realizar un seguimiento del rendimiento de los valores financieros.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Buenas prácticas de visualización en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 467

Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.

Visualización de datos

4 horas

Curso

Visualización de datos temporales en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 465

Visualiza la estacionalidad, las tendencias y otros patrones en tus datos de series temporales.

Visualización de datos

4 horas

Curso

Web Scraping con R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.4+
  • 465

Aprende a recopilar y descargar datos de cualquier sitio web de forma eficiente utilizando R.

Preparación de datos

4 horas

Curso

Introduction to Julia

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 464

Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Aprendizaje profundo por refuerzo en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.4+
  • 464

Aprende y utiliza potentes algoritmos de Aprendizaje Profundo por Refuerzo, incluyendo técnicas de refinamiento y optimización.

Inteligencia artificial

4 horas

Curso

Introducción a Spark SQL en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.4+
  • 458

Aprende a manipular datos y crear conjuntos de características de machine learning en Spark utilizando SQL en Python.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Feature Engineering with PySpark

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 456

Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Time Series Analysis in SQL Server

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 456

Explore ways to work with date and time data in SQL Server for time series analysis

Manipulación de datos

5 horas

Curso

Gemini in Gmail

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 448

Inteligencia artificial

1 hora

Curso

Modelos lineales generalizados en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 446

Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.

Probabilidad y estadística

5 horas

Curso

Graph RAG with LangChain and Neo4j

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 443

Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.

Inteligencia artificial

3 horas

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.