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Curso
Facilita la visualización, exploración e imputación de datos faltantes con naniar, un enfoque compatible con tidyverse para los datos faltantes.
Preparación de datos
Curso
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
Nube
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
Visualiza la estacionalidad, las tendencias y otros patrones en tus datos de series temporales.
Visualización de datos
Curso
Aprende a diseñar encuestas utilizando estructuras de diseño comunes, seguido de la visualización y el análisis de los resultados de las encuestas.
Probabilidad y estadística
Curso
Confianza y seguridad con Google Cloud de nube
Nube
Curso
Aprende conceptos fundamentales de probabilidad, como variables aleatorias, media y varianza, distribuciones de probabilidad y probabilidades condicionales.
Probabilidad y estadística
Curso
En este curso, aprenderás a recopilar datos de Twitter y a analizar textos, redes y origen geográfico de Twitter.
Manipulación de datos
Curso
Aprende a utilizar Python para analizar la pérdida de clientes y crear un modelo para predecirla.
Análisis exploratorio de datos
Curso
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
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
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Nube
Curso
Explora variables latentes, como la personalidad, mediante análisis factoriales exploratorios y confirmatorios.
Probabilidad y estadística
Curso
Domina el SQL, la gestión de datos, la optimización y la seguridad de Amazon Redshift.
Ingeniería de datos
Curso
Gestiona la complejidad de tu código mediante la programación orientada a objetos con los sistemas S3 y R6.
Desarrollo de software
Curso
Aprende a identificar, analizar, eliminar e imputar datos faltantes en Python.
Manipulación de datos
Curso
Desarrolla las habilidades necesarias para limpiar datos sin procesar y transformarlos en información precisa.
Preparación de datos
Curso
El valor del ciclo de vida de clientes, predecir la pérdida de clientes o la segmentación: aplica machine learning para marketing en Python.
Machine Learning
Curso
Aprende a segmentar clientes en Python.
Manipulación de datos
Curso
Analiza datos de texto en R utilizando el marco tidy.
Manipulación de datos
Curso
Aprende cómo funcionan los ordenadores, diseña algoritmos eficientes y explora la teoría computacional para resolver problemas del mundo real.
Desarrollo de software
Curso
Garantiza la coherencia de los datos aprendiendo a utilizar transacciones y a gestionar errores en entornos concurrentes.
Desarrollo de software
Curso
Aprende sobre los modelos GARCH, cómo implementarlos y calibrarlos en datos financieros, desde acciones hasta divisas.
Finanzas aplicadas
Curso
Este curso está dirigido a usuarios de R que quieran ponerse al día con Python.
Desarrollo de software
Curso
This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
Nube
Curso
Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
Nube
Curso
Aprende técnicas eficientes en pandas para optimizar tu código Python.
Desarrollo de software
Curso
Aprende a recopilar y descargar datos de cualquier sitio web de forma eficiente utilizando R.
Preparación de datos
Curso
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Nube
Curso
Aprende a valorar empresas con aplicaciones reales y casos prácticos utilizando flujos de caja descontados (DCF).
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.