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Cursos de datos, IA y nube

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730 Cursos

Curso

Visualización de datos temporales en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 94 revisiones

Visualiza la estacionalidad, las tendencias y otros patrones en tus datos de series temporales.

Visualización de datos

4 horas

Curso

Introducción a las AI Apps en Sigma

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 122 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

Mejora tus visualizaciones de datos en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 287 revisiones

Aprende a crear visualizaciones atractivas y convincentes que te ayuden a comunicar los resultados de manera eficiente y eficaz.

Visualización de datos

4 horas

Curso

Gen AI Apps: Transform Your Work

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 82 revisiones

This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.

Nube

1 hora 15 min

Curso

Visualización de datos geoespaciales en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 334 revisiones

Aprende a crear visualizaciones atractivas de datos geoespaciales en Python utilizando el paquete de geopandas y los mapas de folium.

Visualización de datos

4 horas

Curso

Feature Engineering with PySpark

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 287 revisiones

Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Data Processing in Shell

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 488 revisiones

Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

ARIMA Models in Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 395 revisiones

Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.

Machine Learning

4 horas

Curso

Ajuste fino con Llama 3

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 373 revisiones

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

Inteligencia artificial

2 horas

Curso

Market Basket Analysis in Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 259 revisiones

Explore association rules in market basket analysis with Python by bookstore data and creating movie recommendations.

Machine Learning

4 horas

Curso

Dealing with Missing Data in Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 178 revisiones

Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Análisis factorial en R

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 150 revisiones

Explora variables latentes, como la personalidad, mediante análisis factoriales exploratorios y confirmatorios.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Detección de anomalías en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 175 revisiones

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

4 horas

Curso

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 91 revisiones

You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.

Nube

1 hora 30 min

Curso

Análisis de datos bayesiano en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 252 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

Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 208 revisiones

Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Transacciones y control de errores en SQL Server

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 268 revisiones

Aprende a escribir scripts que detecten y gestionen errores y controlen múltiples operaciones que se realizan al mismo tiempo.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Cómo vencer el sesgo en los datos

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 217 revisiones

Libera todo el potencial de los datos y aprende a detectar y mitigar los sesgos para obtener análisis precisos y modelos fiables.

Gestión de datos

2 horas

Curso

Estrategia de datos

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 1736 revisiones

Domina la gestión estratégica de datos para la excelencia empresarial.

Gestión de datos

1 hora

Curso

Serverless Applications with AWS Lambda

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 30 revisiones

Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.

Nube

3 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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