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Analítica de la cadena de suministro en Python
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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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Análisis exploratorio de datos
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Aprende las funciones más importantes para manipular, procesar y transformar datos en SQL Server.
Manipulación de datos
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Aprende técnicas clave para optimizar el rendimiento de Java, desde la eficiencia de los algoritmos hasta el ajuste de la JVM y el multithreading.
Desarrollo de software
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Analizar la dinámica del mercado y elaborar un plan estratégico de entrada para un fabricante de vehículos eléctricos usando IA generativa.
Inteligencia artificial
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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 a escribir scripts que detecten y gestionen errores y controlen múltiples operaciones que se realizan al mismo tiempo.
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Aprende a desarrollar modelos de aprendizaje profundo con Keras.
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Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
Desarrollo de software
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Learn survey design using common design structures followed by visualizing and analyzing survey results.
Probabilidad y estadística
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Aprende los fundamentos del uso de DataLab, un cuaderno de datos basado en IA para el análisis y la exploración de datos.
Informes
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Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
Inteligencia artificial
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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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Exploring Data Transformation with Google Cloud
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Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.
Inteligencia artificial
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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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Aprende a configurar y administrar la infraestructura de Microsoft Fabric.
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Aprende a analizar y visualizar datos de red con el paquete igraph y crea gráficos de red interactivos con threejs.
Probabilidad y estadística
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Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.
Probabilidad y estadística
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This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
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Aprende modelos empresariales básicos, como flujos de caja, inversiones, anualidades, amortización de préstamos y más con Google Sheets.
Finanzas aplicadas
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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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En este curso aprenderás a aprovechar las técnicas estadísticas para trabajar con datos categóricos.
Probabilidad y estadística
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Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.
Probabilidad y estadística
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Learn how to use Python scripts in Power BI for data prep, visualizations, and calculating correlation coefficients.
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Ask data questions in plain English with Databricks Genie - build spaces, curate business language, and monitor quality.
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Aprende cómo participar y ganar competiciones en Kaggle.
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Interactúa con un GPT personalizado y utiliza tus habilidades de creación de prompts para planificar y abrir un restaurante.
Inteligencia artificial
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En este curso aprenderás técnicas para realizar inferencias estadísticas sobre datos numéricos.
Probabilidad y estadística
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Learn to use AI as a senior engineering partner for code analysis, performance optimization, security, and software architecture decisions.
Inteligencia artificial
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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
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.
Progresa desde cualquier dispositivo móvil con nuestros cursos y desafíos de programación diarios de 5 minutos.