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MLOps totalmente automatizado
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Aprende sobre la arquitectura MLOps, técnicas CI/CD/CM/CT y patrones de automatización para implementar sistemas ML que aporten valor.
Machine Learning
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Machine Learning
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Aprende a garantizar la introducción de datos limpios y a crear paneles dinámicos para mostrar tus datos de marketing.
Informes
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En este curso aprenderás los fundamentos del diseño experimental, una parte crucial de cualquier análisis de datos.
Probabilidad y estadística
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Domina la gestión estratégica de datos para la excelencia empresarial.
Gestión de datos
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Aprende cómo participar y ganar competiciones en Kaggle.
Machine Learning
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Explora Alteryx Designer en un caso práctico con datos de minoristas para mejorar el análisis de ventas y tomar decisiones estratégicas.
Preparación de datos
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Este curso te proporcionará las habilidades necesarias para analizar, visualizar y comprender las redes utilizando la biblioteca NetworkX.
Probabilidad y estadística
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Ajusta Llama para tareas personalizadas con TorchTune y aprende técnicas para un ajuste eficiente, como la cuantificación.
Inteligencia artificial
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Learn to analyze data over time with this practical course on Time Series Analysis in Power BI. Work with real datasets & practice common techniques.
Visualización de datos
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Aprende a escribir scripts que detecten y gestionen errores y controlen múltiples operaciones que se realizan al mismo tiempo.
Desarrollo de software
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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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Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.
Inteligencia artificial
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Aprende a crear visualizaciones atractivas y convincentes que te ayuden a comunicar los resultados de manera eficiente y eficaz.
Visualización de datos
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Learn how to use Python scripts in Power BI for data prep, visualizations, and calculating correlation coefficients.
Manipulación de datos
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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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Mejora tus habilidades para la toma de decisiones con modelos de decisión, métodos de análisis, gestión de riesgos y técnicas de optimización.
Alfabetización de datos
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Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.
Manipulación de datos
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This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
Nube
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Analiza estados financieros con Python. Calcula ratios, evalúa la salud financiera, gestiona valores perdidos y presenta un análisis.
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Este curso cubre todo lo que necesitas saber para crear un sistema básico de supervisión de machine learning en Python.
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Aprende cómo funcionan las fechas en R y explora el mundo de las sentencias if, los bucles y las funciones utilizando ejemplos financieros.
Finanzas aplicadas
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Aprende a diseñar e implementar desencadenantes en SQL Server con ejemplos reales.
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This Power BI case study follows a real-world business use case on tackling inventory analysis using DAX and visualizations.
Visualización de datos
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Aprovecha el poder de Python y PuLP para optimizar las cadenas de suministro.
Análisis exploratorio de datos
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Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
Visualización de datos
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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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Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.
Visualización de datos
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Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.
Inteligencia artificial
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¡Domina los datos! Adquiere habilidades para individuos y organizaciones, comprende comportamientos y crea una cultura basada en el dominio de los datos.
Alfabetización 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.
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.