Curso
Recomendación de productos de cuidado de la piel
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 366
Test a chatbot that matches customers with ideal skincare products using your prompting skills for personalized results.
Inteligencia artificial
Cursos de datos, IA y nube
Domina las habilidades que importanMira vídeos cortos de instructores expertos y pon en práctica tus conocimientos con ejercicios interactivos en el navegador.
- Aprende a tu propio ritmo
- Obtén experiencia práctica
- Completa capítulos breves
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Al continuar, aceptas nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que tus datos se almacenen en los EE. UU.697 Cursos
Curso
Streaming de datos con AWS Kinesis y Lambda
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 359
Aprende a trabajar con datos de streaming utilizando tecnologías sin servidor en AWS.
Nube
Curso
Buenas prácticas de visualización en R
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 358
Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.
Visualización de datos
Curso
Building Marketing Workflows with n8n
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 357
Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.
Inteligencia artificial
Curso
Calculations in Sigma
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 356
Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.
Manipulación de datos
Curso
Estudio de caso: Análisis de trading de hipotecas en Power BI
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 356
In this Power BI case study you’ll play the role of a junior trader, analyzing mortgage trading and enhancing your data modeling and financial analysis skills.
Finanzas aplicadas
Curso
MLOps totalmente automatizado
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 356
Aprende sobre la arquitectura MLOps, técnicas CI/CD/CM/CT y patrones de automatización para implementar sistemas ML que aporten valor.
Machine Learning
Curso
Mejora tus visualizaciones de datos en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 355
Aprende a crear visualizaciones atractivas y convincentes que te ayuden a comunicar los resultados de manera eficiente y eficaz.
Visualización de datos
Curso
Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 354
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
Curso
Redes neuronales recurrentes (RNN) para el modelado del lenguaje con Keras
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 352
Aprende a utilizar las RNN para clasificar el sentimiento del texto, generar frases y traducir texto entre idiomas.
Inteligencia artificial
Curso
Introducción a los Estados Financieros en Power BI
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 350
Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI
Finanzas aplicadas
Curso
Caso práctico: análisis de datos de ventas en Alteryx
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 348
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
R intermedio para finanzas
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 347
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
Curso
Análisis factorial en R
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 346
Explora variables latentes, como la personalidad, mediante análisis factoriales exploratorios y confirmatorios.
Probabilidad y estadística
Curso
Simulaciones Montecarlo en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 343
Aprende a diseñar y ejecutar tus propias simulaciones Montecarlo utilizando Python.
Probabilidad y estadística
Curso
Análisis de datos bayesiano en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 340
Descubre todas las ventajas del análisis bayesiano de datos y aplícalo a una gran variedad de casos de uso reales.
Probabilidad y estadística
Curso
Detección de anomalías en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 338
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
Curso
Introducción al análisis de redes en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 336
Este curso te proporcionará las habilidades necesarias para analizar, visualizar y comprender las redes utilizando la biblioteca NetworkX.
Probabilidad y estadística
Curso
Time Series Analysis in SQL Server
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 330
Explore ways to work with date and time data in SQL Server for time series analysis
Manipulación de datos
Curso
Analítica de RR. HH.: Exploración de datos de empleados en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 327
Aprende a manipular, visualizar y realizar pruebas estadísticas a través de una serie de casos prácticos de análisis de recursos humanos.
Análisis exploratorio de datos
Curso
Introducción al modelado lineal en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 327
Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.
Probabilidad y estadística
Curso
Communicating with Data in the Tidyverse
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 326
Leverage the power of tidyverse tools to create publication-quality graphics and custom-styled reports that communicate your results.
Visualización de datos
Curso
Estudio de caso: Análisis de series temporales de una ciudad en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 323
Refuerza tus conocimientos sobre los temas tratados en Manipulación de series temporales en R utilizando datos de casos prácticos reales.
Probabilidad y estadística
Curso
Fluidez en datos
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 319
¡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
Curso
Estrategia de datos
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 318
Domina la gestión estratégica de datos para la excelencia empresarial.
Gestión de datos
Curso
Introducción a la calidad de datos con Great Expectations
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 316
Garantiza la alta calidad de los datos en flujos de trabajo de ciencia e ingeniería de datos con la biblioteca Great Expectations de Python.
Ingeniería de datos
Curso
Trabajar con fechas y horas en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 315
Aprende los conceptos básicos para analizar, manipular y realizar cálculos con fechas y horas en R.
Desarrollo de software
Curso
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 314
This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
Nube
Curso
Crear y optimizar desencadenadores en SQL Server
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 311
Aprende a diseñar e implementar desencadenantes en SQL Server con ejemplos reales.
Desarrollo de software
Curso
Caso práctico: análisis de comercio electrónico en Power BI
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 310
En el comercio electrónico, más ventas y menos costes es esencial. Analiza los datos de una empresa online con Power BI.
Visualización de datos
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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Progresa desde cualquier dispositivo móvil con nuestros cursos y desafíos de programación diarios de 5 minutos.