Mira vídeos cortos de instructores expertos y pon en práctica tus conocimientos con ejercicios interactivos en el navegador.
o
Curso
Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.
Visualización de datos
Curso
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
Curso
Aprende las funciones más importantes para manipular, procesar y transformar datos en SQL Server.
Manipulación de datos
Curso
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
Curso
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
Azure Security
Nube
Curso
Combina texto, imágenes, audio y vídeo con los últimos modelos de IA de Hugging Face y genera nuevas imágenes y vídeos.
Inteligencia artificial
Curso
Aprende a recopilar y descargar datos de cualquier sitio web de forma eficiente utilizando R.
Preparación de datos
Curso
Refuerza tus conocimientos sobre los temas tratados en Manipulación de series temporales en R utilizando datos de casos prácticos reales.
Probabilidad y estadística
Curso
This Power BI case study follows a real-world business use case on tackling inventory analysis using DAX and visualizations.
Visualización de datos
Curso
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Desarrollo de software
Curso
Learn how containers work in Azure, including registries, ACI, AKS basics, scaling, monitoring, and troubleshooting.
Nube
Curso
Learn to choose, build with, and secure AWS data stores including DynamoDB and S3 through hands-on console exercises and real-world scenarios.
Nube
Curso
Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.
Manipulación de datos
Curso
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
Curso
Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Nube
Curso
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
Curso
Aprende sobre los modelos GARCH, cómo implementarlos y calibrarlos en datos financieros, desde acciones hasta divisas.
Finanzas aplicadas
Curso
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
Desarrollo de software
Curso
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
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
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.
Nube
Curso
Aplica tus conocimientos de finanzas y R para realizar pruebas retrospectivas, analizar y optimizar portafolios financieros.
Finanzas aplicadas
Curso
Aprende a realizar las dos tareas clave de la inferencia estadística: la estimación de parámetros y la comprobación de hipótesis.
Probabilidad y estadística
Curso
Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
Desarrollo de software
Curso
Aprende a escribir consultas recursivas y a consultar estructuras de datos jerárquicas.
Desarrollo de software
Curso
Get hands-on with Snowflake: query data, manage storage, control costs, and build with Cortex AI and Streamlit.
Ingeniería de datos
Curso
Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
Nube
Curso
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
Curso
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
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.