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Cursos de datos, IA y nube

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778 Cursos

Curso

Modelos ARIMA en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 421 revisiones

Aprende sobre modelos ARIMA en Python y conviértete en un experto en análisis de series temporales.

Machine Learning

4 horas

Curso

Ajuste fino con Llama 3

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 395 revisiones

Ajusta Llama para tareas personalizadas con TorchTune y aprende técnicas para un ajuste eficiente, como la cuantificación.

Inteligencia artificial

2 horas

Curso

Análisis de imágenes biomédicas en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 237 revisiones

Aprende los fundamentos de la exploración, manipulación y medición de datos de imágenes biomédicas.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Procesamiento de datos en Shell

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 524 revisiones

Aprende potentes habilidades de línea de comandos para descargar, procesar y transformar datos, incluida la canalización de machine learning.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Fluidez en datos

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 313 revisiones

¡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

2 horas

Curso

Introducción a las AI Apps en Sigma

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 159 revisiones

Crea aplicaciones interactivas de IA en Sigma con entradas y acciones de usuarios e interfaces perfeccionadas, sin necesidad de programar.

Informes

2 horas

Curso

Introducción al análisis de redes en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 224 revisiones

Este curso te proporcionará las habilidades necesarias para analizar, visualizar y comprender las redes utilizando la biblioteca NetworkX.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Buenas prácticas de visualización en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 336 revisiones

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

Visualización de datos

1 hora

Curso

Técnicas estadísticas en Tableau

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 674 revisiones

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

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Soluciones de Azure Compute

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 150 revisiones

Aprende cómo funcionan los contenedores en Azure, incluidos los registros, ACI, conceptos básicos de AKS, escalado, supervisión y solución de problemas.

Nube

3 horas

Curso

Introduction to Data Engineering on Google Cloud

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 27 revisiones

Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.

Nube

3 horas 41 min

Curso

Análisis de datos bayesiano en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 264 revisiones

Descubre todas las ventajas del análisis bayesiano de datos y aplícalo a una gran variedad de casos de uso reales.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Fundamentos de PySpark

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 619 revisiones

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

Ingeniería de datos

4 horas

Curso

Análisis de cesta de la compra en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 271 revisiones

Explora las reglas de asociación en el análisis de cestas de la compra con Python utilizando datos de una librería y creando recomendaciones de películas.

Machine Learning

4 horas

Curso

Intermediate Power Automate

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 17 revisiones

Build reliable Power Automate cloud flows with triggers, branching, approvals, error handling, and production handover.

Inteligencia artificial

3 horas

Curso

Introducción a Python en Power BI

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 147 revisiones

Aprende a utilizar scripts de Python en Power BI para preparar datos, crear visualizaciones y calcular coeficientes de correlación.

Manipulación de datos

3 horas

Curso

Modelos multimodales con Hugging Face

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 177 revisiones

Combina texto, imágenes, audio y vídeo con los últimos modelos de IA de Hugging Face y genera nuevas imágenes y vídeos.

Inteligencia artificial

4 horas

Curso

Unsupervised Learning in R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 106 revisiones

Este curso ofrece una introducción al agrupamiento y la reducción de dimensionalidad en R desde la perspectiva del machine learning.

Machine Learning

4 horas

Curso

Estudio de caso: creación de software en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 303 revisiones

Crea aplicaciones con Python: practica la OOP y los principios de ingeniería de software para escribir código ordenado y fácil de mantener.

Desarrollo de software

3 horas

Curso

RNA-Seq con Bioconductor en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 145 revisiones

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

Probabilidad y estadística

4 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.

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