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Modelos jerárquicos y de efectos mixtos en R
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.7+
- 200 revisiones
En este curso aprenderás a ajustar modelos jerárquicos con efectos aleatorios.
Probabilidad y estadística
Mira vídeos cortos de instructores expertos y pon en práctica tus conocimientos con ejercicios interactivos en el navegador.
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En este curso aprenderás a ajustar modelos jerárquicos con efectos aleatorios.
Probabilidad y estadística
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Desarrolla las habilidades necesarias para limpiar datos sin procesar y transformarlos en información precisa.
Preparación de datos
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Descubre distintos tipos en modelado de datos, incluido para predicción, y aprende a realizar regresión lineal y medidas de evaluación de modelos en Tidyverse.
Probabilidad y estadística
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Aprende a cargar, transformar y transcribir voz a partir de archivos de audio sin procesar en Python.
Manipulación de datos
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Aprende a elegir, crear y proteger almacenes de datos de AWS, incluidos DynamoDB y S3, mediante ejercicios prácticos de consola y casos reales.
Nube
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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
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Monitor and troubleshoot AWS apps with Amazon CloudWatch and AWS X-Ray. Collect metrics and logs, build dashboards, set alarms, and trace requests.
Nube
Curso
Aprende los detalles prácticos en los que los científicos de datos dedican el 70-80% de su tiempo: preparación de datos e ingeniería de características.
Manipulación de datos
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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
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Analiza estados financieros con Python. Calcula ratios, evalúa la salud financiera, gestiona valores perdidos y presenta un análisis.
Finanzas aplicadas
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Domina la manipulación de datos de series temporales en R, incluido importar, resumir y crear subconjuntos, con zoo, lubridate y xts.
Manipulación de datos
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Aprende a garantizar la introducción de datos limpios y a crear paneles dinámicos para mostrar tus datos de marketing.
Informes
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Utiliza tus conocimientos sobre las funciones y técnicas habituales de las hojas de cálculo para explorar Python.
Desarrollo de software
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Este caso práctico de Power BI sigue un caso de uso empresarial real sobre el análisis de inventario con DAX y visualizaciones.
Visualización de datos
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Aprende a realizar las dos tareas clave de la inferencia estadística: la estimación de parámetros y la comprobación de hipótesis.
Probabilidad y estadística
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El curso sobre el modelo lineal generalizado amplía tu conjunto de herramientas de regresión para incluir la regresión logística y la regresión de Poisson.
Probabilidad y estadística
Curso
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
Nube
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Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Nube
Curso
Este curso enseña los conceptos fundamentales del machine learning, como la creación y evaluación de modelos predictivos.
Machine Learning
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Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
Probabilidad y estadística
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In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
Nube
Curso
This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
Nube
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
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Visualiza la estacionalidad, las tendencias y otros patrones en tus datos de series temporales.
Visualización de datos
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Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Inteligencia artificial
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Aprende a crear modelos de machine learning avanzados y eficaces en Python usando técnicas de ensemble como bagging, boosting y stacking.
Machine Learning
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Aprende conceptos fundamentales de probabilidad, como variables aleatorias, media y varianza, distribuciones de probabilidad y probabilidades condicionales.
Probabilidad y estadística
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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
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Aprende a valorar empresas con aplicaciones reales y casos prácticos utilizando flujos de caja descontados (DCF).
Finanzas aplicadas
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Aprende a resolver problemas cada vez más complejos utilizando simulaciones para generar y analizar datos.
Probabilidad y estadística
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.
Avanza estés donde estés con nuestros cursos para móvil y retos de programación diarios de 5 minutos.