Curso
Limpieza de datos en Java
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 122 revisiones
Domina la limpieza de datos en Java utilizando métodos estadísticos, transformaciones y validación para crear aplicaciones fiables.
Importación y limpieza de datos
Mira vídeos cortos de instructores expertos y pon en práctica tus conocimientos con ejercicios interactivos en el navegador.
o
Curso
Domina la limpieza de datos en Java utilizando métodos estadísticos, transformaciones y validación para crear aplicaciones fiables.
Importación y limpieza de datos
Curso
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
Test a chatbot that matches customers with ideal skincare products using your prompting skills for personalized results.
Inteligencia artificial
Curso
Deja de reescribir las mismas uniones y cálculos, y sumérgete en análisis bien gestionados y escalables utilizando los modelos de datos Sigma.
Informes
Curso
Este curso cubre todo lo que necesitas saber para crear un sistema básico de supervisión de machine learning en Python.
Machine Learning
Curso
Analizar la dinámica del mercado y elaborar un plan estratégico de entrada para un fabricante de vehículos eléctricos usando IA generativa.
Inteligencia artificial
Curso
Conoce la plataforma en la nube de Google (GCP) con este curso sobre almacenamiento, gestión de datos y modernización empresarial con GCP.
Nube
Curso
Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
Inteligencia artificial
Curso
Crea aplicaciones interactivas de IA en Sigma con entradas y acciones de usuarios e interfaces perfeccionadas, sin necesidad de programar.
Informes
Curso
Este curso te proporcionará las habilidades necesarias para analizar, visualizar y comprender las redes utilizando la biblioteca NetworkX.
Probabilidad y estadística
Curso
Aprende los fundamentos de las redes neuronales y cómo construir modelos de aprendizaje profundo con TensorFlow.
Machine Learning
Curso
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
Domina Databricks con Python: aprende a autenticarte, gestionar clústeres, automatizar trabajos y consultar modelos de IA por programación.
Inteligencia artificial
Curso
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
¿Los clientes están encantados con tus productos o tu servicio es deficiente? Aprende a realizar una tarea de análisis de opiniones de principio a fin.
Machine Learning
Curso
Lleva tus habilidades de generación de informes al siguiente nivel con las funciones estadísticas integradas de Tableau.
Probabilidad y estadística
Curso
Crea sistemas RAG más precisos y fiables con Graph RAG y hybrid RAG.
Inteligencia artificial
Curso
Aprende a diseñar arquitecturas escalables orientadas a eventos en Azure usando servicios de mensajería e integraciones reales.
Nube
Curso
Shiny es un paquete de R para crear aplicaciones web interactivas en R, para compartir datos en forma de paneles de control o visualizaciones.
Desarrollo de software
Curso
Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI
Finanzas aplicadas
Curso
Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
Nube
Curso
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
Nube
Curso
Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
Ingeniería de datos
Curso
Aprende a implementar la gestión de datos distribuidos y el machine learning en Spark utilizando el paquete PySpark.
Ingeniería de datos
Curso
Aprende a supervisar, diagnosticar y optimizar aplicaciones de Azure mediante Azure Monitor, Application Insights y Log Analytics.
Nube
Curso
Aprende sobre modelos ARIMA en Python y conviértete en un experto en análisis de series temporales.
Machine Learning
Curso
Explora Alteryx Designer en un caso práctico con datos de minoristas para mejorar el análisis de ventas y tomar decisiones estratégicas.
Preparación de datos
Curso
Aprende a detectar fraude con Python.
Machine Learning
Curso
Ajusta Llama para tareas personalizadas con TorchTune y aprende técnicas para un ajuste eficiente, como la cuantificación.
Inteligencia artificial
Curso
Aprende a configurar y administrar la infraestructura de Microsoft Fabric.
Otros
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.
Avanza estés donde estés con nuestros cursos para móvil y retos de programación diarios de 5 minutos.