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Streaming de datos con AWS Kinesis y Lambda
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Aprende a trabajar con datos de streaming utilizando tecnologías sin servidor en AWS.
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Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.
Visualización de datos
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Aprende a calcular medidas significativas de riesgo y rendimiento, y a compilar un portafolio óptimo para el equilibrio deseado entre riesgo y rentabilidad.
Finanzas aplicadas
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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
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Retos al supervisar modelos de machine learning en producción: deriva de datos y conceptos y métodos para la degradación de los modelos.
Machine Learning
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Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Preparación de datos
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Aprende conceptos financieros clave como inversión de capital, WACC y valor para los accionistas.
Finanzas aplicadas
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Aprende a crear modelos de IA generativa que reflejen los valores humanos mientras adquieres experiencia práctica con LLM avanzados.
Inteligencia artificial
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Domina la planificación de viajes con WanderBot: crea sugerencias, gana confianza y optimiza tu próxima aventura.
Inteligencia artificial
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Create multi-modal systems using OpenAIs text and audio models, including an end-to-end customer support chatbot!
Inteligencia artificial
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Aprende modelos empresariales básicos, como flujos de caja, inversiones, anualidades, amortización de préstamos y más con Google Sheets.
Finanzas aplicadas
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Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI
Finanzas aplicadas
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In this case study, you’ll use visualization techniques to find out what skills are most in-demand for data scientists, data analysts, and data engineers.
Visualización de datos
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Test a chatbot that matches customers with ideal skincare products using your prompting skills for personalized results.
Inteligencia artificial
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Aprende a visualizar series temporales en R y luego practica con un caso práctico de selección de acciones.
Visualización de datos
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Facilita la visualización, exploración e imputación de datos faltantes con naniar, un enfoque compatible con tidyverse para los datos faltantes.
Preparación de datos
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Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.
Machine Learning
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Garantiza la alta calidad de los datos en flujos de trabajo de ciencia e ingeniería de datos con la biblioteca Great Expectations de Python.
Ingeniería de datos
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En este curso aprenderás a ajustar modelos jerárquicos con efectos aleatorios.
Probabilidad y estadística
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Detecta anomalías en tu análisis de datos y amplía tu conjunto de herramientas estadísticas de Python en este curso de cuatro horas.
Probabilidad y estadística
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Aprende los conceptos básicos para analizar, manipular y realizar cálculos con fechas y horas en R.
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Utiliza las sofisticadas herramientas de visualización de Seaborn para hacer visualizaciones bellas e informativas con facilidad.
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Aprende a crear visualizaciones atractivas de datos geoespaciales en Python utilizando el paquete de geopandas y los mapas de folium.
Visualización de datos
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Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
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Manipulación de datos
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In this Power BI case study you’ll play the role of a junior trader, analyzing mortgage trading and enhancing your data modeling and financial analysis skills.
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Aprende las funciones más importantes para manipular, procesar y transformar datos en SQL Server.
Manipulación de datos
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Crea aplicaciones interactivas de IA en Sigma con entradas y acciones de usuarios e interfaces perfeccionadas, sin necesidad de programar.
Informes
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Aprende a diseñar y ejecutar tus propias simulaciones Montecarlo utilizando Python.
Probabilidad y estadística
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.