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Cursos de datos, IA y nube

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697 Cursos

Curso

Introducción al análisis de carteras en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 275

Aplica tus conocimientos de finanzas y R para realizar pruebas retrospectivas, analizar y optimizar portafolios financieros.

Finanzas aplicadas

5 horas

Curso

Introducción al control de versiones de datos con DVC

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 274

Explora el Control de Versiones de Datos para la gestión de datos ML. Domina la configuración, automatiza los procesos y evalúa los modelos sin problemas.

Machine Learning

3 horas

Curso

Análisis de series temporales en Power BI

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 273

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

5 horas

Curso

Inferencia para la regresión lineal en R

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 272

En este curso aprenderás a realizar inferencias utilizando modelos lineales.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Innovating with Google Cloud AI

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 271

Innovating with Google Cloud AI

Nube

1 hora

Curso

Diseño de flujos de trabajo de Machine Learning en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 270

Aprende a crear procesos que resistan el paso del tiempo.

Machine Learning

4 horas

Curso

Google: Introduction to AI Agents

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 269

Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.

Nube

20 min

Curso

Estudio de caso: Análisis exploratorio de datos en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 267

Utiliza tus habilidades de manipulación y visualización de datos para explorar el historial de votaciones de la Asamblea General de las Naciones Unidas.

Análisis exploratorio de datos

4 horas

Curso

Modelos GARCH en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 266

Aprende sobre los modelos GARCH, cómo implementarlos y calibrarlos en datos financieros, desde acciones hasta divisas.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Analítica de marketing en Google Sheets

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 266

Aprende a garantizar la introducción de datos limpios y a crear paneles dinámicos para mostrar tus datos de marketing.

Informes

4 horas

Curso

Segmentación de clientes en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 262

Aprende a segmentar clientes en Python.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Case Study: Competitor Sales Analysis in Power BI

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 261

This Power BI case study follows a real-world business use case where you will apply the concepts of ETL and visualization.

Visualización de datos

4 horas

Curso

A/B Testing en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 260

Learn the basics of A/B testing in R, including how to design experiments, analyze data, predict outcomes, and present results through visualizations.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Introducción a Amazon Bedrock

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 259

Aprende a utilizar Amazon Bedrock para acceder a modelos básicos de IA y crear con IA, sin necesidad de gestionar una infraestructura compleja.

Inteligencia artificial

3 horas

Curso

Marketing Analytics: Predicción de churn de clientes en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 255

Aprende a utilizar Python para analizar la pérdida de clientes y crear un modelo para predecirla.

Análisis exploratorio de datos

4 horas

Curso

Categorical Data in the Tidyverse

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 254

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

4 horas

Curso

Building Agentic Workflows with LlamaIndex

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 254

Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.

Inteligencia artificial

2 horas

Curso

Análisis de estados financieros en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 251

Analiza estados financieros con Python. Calcula ratios, evalúa la salud financiera, gestiona valores perdidos y presenta un análisis.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Estudio de caso: Análisis de datos en Databricks

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 250

Aprende a analizar datos de Airbnb utilizando SQL en Databricks, crear paneles de control y obtener información útil.

Importación y limpieza de datos

3 horas

Curso

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 249

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

Nube

1 hora 30 min

Curso

Introducción a las pruebas en Java

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 248

Aprende a escribir pruebas eficaces en Java utilizando JUnit y Mockito para crear aplicaciones robustas y fiables con confianza.

Desarrollo de software

3 horas

Curso

Building Recommendation Engines with PySpark

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 248

Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.

Machine Learning

4 horas

Curso

Interactive Maps with leaflet in R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 246

Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.

Visualización de datos

4 horas

Curso

Introducción a Redshift

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 244

Domina el SQL, la gestión de datos, la optimización y la seguridad de Amazon Redshift.

Ingeniería de datos

4 horas

Curso

Modelos multimodales con Hugging Face

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 243

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

Implement Azure Security for Developers

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 236

Azure Security

Nube

3 horas

Curso

Practicing Machine Learning Interview Questions in Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 235

Perfecciona lo que sabes y prepárate para tu próxima entrevista practicando con preguntas de entrevista sobre machine learning en Python.

Machine Learning

4 horas

Curso

Modelado con tidymodels en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 234

Aprende a optimizar tus flujos de trabajo de machine learning con tidymodels.

Machine Learning

4 horas

Curso

Transacciones y manejo de errores en PostgreSQL

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 234

Garantiza la coherencia de los datos aprendiendo a utilizar transacciones y a gestionar errores en entornos concurrentes.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Consultas jerárquicas y recursivas en SQL Server

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 234

Aprende a escribir consultas recursivas y a consultar estructuras de datos jerárquicas.

Desarrollo de software

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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