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Introducción a GCP
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Conoce la plataforma en la nube de Google (GCP) con este curso sobre almacenamiento, gestión de datos y modernización empresarial con GCP.
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Conoce la plataforma en la nube de Google (GCP) con este curso sobre almacenamiento, gestión de datos y modernización empresarial con GCP.
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Aprende conceptos fundamentales de probabilidad, como variables aleatorias, media y varianza, distribuciones de probabilidad y probabilidades condicionales.
Probabilidad y estadística
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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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Learn how to detect fraud using Python.
Machine Learning
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Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.
Manipulación de datos
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Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.
Machine Learning
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Visualiza la estacionalidad, las tendencias y otros patrones en tus datos de series temporales.
Visualización 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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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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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
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Utiliza las sofisticadas herramientas de visualización de Seaborn para hacer visualizaciones bellas e informativas con facilidad.
Visualización de datos
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Sumérgete en el mundo de la transformación digital y prepárate para ser un agente del cambio en un panorama digital en rápida evolución.
Alfabetización 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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Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
Manipulación de datos
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Learn about AWS Boto and harnessing cloud technology to optimize your data workflow.
Nube
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Aprende a transformar y analizar datos dentro de tu cuenta de Microsoft Fabric.
Otros
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This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
Nube
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This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Nube
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Deja de reescribir las mismas uniones y cálculos, y sumérgete en análisis bien gestionados y escalables utilizando los modelos de datos Sigma.
Informes
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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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Tackle your sales work in an AI-first way! Learn to automate prospecting, draft personalized emails, and streamline CRM tasks using AI.
Inteligencia artificial
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Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
Inteligencia artificial
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Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
Manipulación de datos
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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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Aprende a cargar, transformar y transcribir voz a partir de archivos de audio sin procesar en Python.
Manipulación de datos
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Aprende a estructurar tus consultas PostgreSQL para que se ejecuten en una fracción del tiempo.
Desarrollo de software
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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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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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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 a crear modelos de IA generativa que reflejen los valores humanos mientras adquieres experiencia práctica con LLM avanzados.
Inteligencia artificial
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.
Progresa desde cualquier dispositivo móvil con nuestros cursos y desafíos de programación diarios de 5 minutos.