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Curso
Aprende a utilizar las RNN para clasificar el sentimiento del texto, generar frases y traducir texto entre idiomas.
Inteligencia artificial
Curso
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
Curso
Aprende a supervisar, diagnosticar y optimizar aplicaciones de Azure mediante Azure Monitor, Application Insights y Log Analytics.
Nube
Curso
Aprende a importar, limpiar y manipular datos de IoT en Python para prepararlos para machine learning.
Manipulación de datos
Curso
Learn to distinguish real differences from random noise, and explore psychological crutches we use that interfere with our rational decision making.
Probabilidad y estadística
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Aprende a crear dashboards interactivos con R usando el potente paquete shinydashboard. Crea visualizaciones dinámicas y atractivas para tu audiencia.
Informes
Curso
Aprende a valorar empresas con aplicaciones reales y casos prácticos utilizando flujos de caja descontados (DCF).
Finanzas aplicadas
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Aprende a segmentar clientes en Python.
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
Curso
Build cloud apps on AWS with API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge, and Kinesis. Master serverless and event-driven patterns for the DVA-C02 exam.
Nube
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Aprovecha los paquetes tidyr y purrr de tidyverse para generar, explorar y evaluar modelos de machine learning.
Machine Learning
Curso
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 RAG con Weaviate! Incorpora texto e imágenes para su recuperación y experimenta con búsquedas vectoriales, BM25 e híbridas.
Inteligencia artificial
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Aprende a acceder a datos financieros desde archivos locales y fuentes de Internet.
Finanzas aplicadas
Curso
Explora una variedad de paradigmas de programación, incluyendo la programación imperativa y declarativa, procedimental, funcional y orientada a objetos.
Desarrollo de software
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Diagnostica, visualiza y trata los datos ausentes con una variedad de técnicas de imputación y consejos para mejorar los resultados.
Manipulación de datos
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Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Nube
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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
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Conecta Java a PostgreSQL con JDBC. Escribe consultas seguras, gestiona transacciones y maneja grandes conjuntos de datos de manera eficiente.
Desarrollo de software
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Aprende modelos empresariales básicos, como flujos de caja, inversiones, anualidades, amortización de préstamos y más con Google Sheets.
Finanzas aplicadas
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Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.
Probabilidad y estadística
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Learn to import, manipulate, and transform data in Java using the Tablesaw library. Work with CSV files, tabular structures, and complex JSON formats.
Desarrollo de software
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Aprende a leer, explorar y manipular datos espaciales, y luego usa tus habilidades para crear mapas informativos con R.
Visualización de datos
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Aprovecha el poder de las herramientas de tidyverse para crear gráficos de calidad de publicación e informes personalizados que comuniquen tus resultados.
Visualización de datos
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Visualización de datos
Curso
Aprende herramientas y técnicas para aprovechar tus propios big data y facilitar experiencias positivas para tus usuarios.
Machine Learning
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This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
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Moderniza tu infraestructura y aplicaciones con Google Cloud.
Nube
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Aprende a optimizar tus flujos de trabajo de machine learning con tidymodels.
Machine Learning
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Explora las reglas de asociación del análisis de cestas de compra con R analizando datos minoristas y creando recomendaciones de películas.
Manipulación 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.
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.
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