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Cursos de datos, IA y nube

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775 Cursos

Curso

Introducción a MongoDB en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 389 revisiones

Aprende a manipular y analizar datos estructurados de forma flexible con MongoDB.

Ingeniería de datos

3 horas

Curso

Análisis financiero en Google Sheets

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 138 revisiones

Aprende a crear un panel gráfico con Google Sheets para realizar un seguimiento del rendimiento de los valores financieros.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Simulaciones Montecarlo en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 174 revisiones

Aprende a diseñar y ejecutar tus propias simulaciones Montecarlo utilizando Python.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Estudio de caso: creación de software en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 311 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

Automatización de despliegues en AWS

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 14 revisiones

Crea canalizaciones CI/CD con AWS CodePipeline, CodeBuild y CodeDeploy. Automatiza blue/green y canary releases, y define infraestructura con CloudFormation.

Nube

3 horas

Curso

Implementación de aplicaciones en AWS

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 29 revisiones

Despliega, protege y opera apps en AWS con Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch y X-Ray. Preparación práctica para el examen DVA-C02.

Nube

3 horas

Curso

Google: Introduction to Generative AI

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 44 revisiones

This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.

Nube

45 min

Curso

Aprendizaje supervisado en R: Regresión

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 107 revisiones

En este curso aprenderás a predecir acontecimientos futuros utilizando regresión lineal, modelos aditivos generalizados, bosques aleatorios y xgboost.

Machine Learning

4 horas

Curso

Visualización de datos geoespaciales en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 364 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

Generative AI Essentials with Snowflake

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 21 revisiones

Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.

Inteligencia artificial

3 horas

Curso

Visualización de datos de béisbol en Power BI

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 211 revisiones

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

1 hora

Curso

Análisis de datos de redes sociales con Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 34 revisiones

En este curso, aprenderás a recopilar datos de Twitter y a analizar textos, redes y origen geográfico de Twitter.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 327 revisiones

Aprende a crear modelos de IA generativa que reflejen los valores humanos mientras adquieres experiencia práctica con LLM avanzados.

Inteligencia artificial

4 horas

Curso

Introducción a Julia

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 137 revisiones

Julia es un nuevo lenguaje de programación diseñado como lenguaje ideal para computación científica, machine learning y minería de datos.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

RNA-Seq con Bioconductor en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 149 revisiones

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

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Fundamentos del Análisis de Datos Bayesiano en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 233 revisiones

Aprende qué es el análisis bayesiano de datos, cómo funciona y por qué es una herramienta útil en tu caja de herramientas de Ciencia de datos.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Detección de anomalías en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 183 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

Análisis de series temporales en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 91 revisiones

Aprende las técnicas básicas necesarias para extraer información significativa de los datos de series temporales.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Estudio de caso: Análisis exploratorio de datos en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 50 revisiones

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

Limpieza de datos en bases de datos SQL Server

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 206 revisiones

Desarrolla las habilidades necesarias para limpiar datos sin procesar y transformarlos en información precisa.

Preparación de datos

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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