Curso
Building Dashboards with shinydashboard
- BásicoNivel de habilidad
- 4.7+
- 204
Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.
Informes
Cursos de datos, IA y nube
Domina las habilidades que importanMira vídeos cortos de instructores expertos y pon en práctica tus conocimientos con ejercicios interactivos en el navegador.
- Aprende a tu propio ritmo
- Obtén experiencia práctica
- Completa capítulos breves
Crea Tu Cuenta Gratuita
o
Al continuar, aceptas nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que tus datos se almacenen en los EE. UU.685 Cursos
Curso
Ajuste de hiperparámetros en R
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 200
Aprende a ajustar los hiperparámetros de tu modelo para obtener los mejores resultados predictivos.
Machine Learning
Curso
Python para usuarios de R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 194
Este curso está dirigido a usuarios de R que quieran ponerse al día con Python.
Desarrollo de software
Curso
Análisis de supervivencia en Python
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 193
Utiliza el análisis de supervivencia para trabajar con datos de tiempo hasta el evento y predecir el tiempo de supervivencia.
Probabilidad y estadística
Curso
Gen AI: Navigate the Landscape
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 191
You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
Nube
Curso
Visualizing Geospatial Data in R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.6+
- 191
Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
Visualización de datos
Curso
Advanced AI-Assisted Coding for Developers
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.9+
- 190
Learn to use AI as a senior engineering partner for code analysis, performance optimization, security, and software architecture decisions.
Inteligencia artificial
Curso
Foundations of Inference in Python
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.9+
- 189
Get hands-on experience making sound conclusions based on data in this four-hour course on statistical inference in Python.
Probabilidad y estadística
Curso
Develop Azure Event-based and Message-based Solutions
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 189
Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.
Nube
Curso
Machine Learning en el tidyverse
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 185
Aprovecha los paquetes tidyr y purrr de tidyverse para generar, explorar y evaluar modelos de machine learning.
Machine Learning
Curso
Formato condicional en Google Sheets
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 185
Aprende a utilizar el formato condicional con tus datos mediante opciones integradas y fórmulas personalizadas.
Manipulación de datos
Curso
Diseño de canalizaciones de predicción para producción
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 185
Aprende a diseñar, automatizar y supervisar canalizaciones de previsión escalables en Python.
Machine Learning
Curso
Gestión Cuantitativa del Riesgo en R
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 184
Trabajar con series de rentabilidad de factores de riesgo, estudiar sus propiedades empíricas y realizar estimaciones del valor en riesgo.
Finanzas aplicadas
Curso
Casos prácticos: crea aplicaciones web con Shiny en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 181
¡Practica tus habilidades con Shiny mientras creas divertidas aplicaciones Shiny para situaciones de la vida real!
Informes
Curso
Análisis de series temporales en PostgreSQL
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 181
Aprende a utilizar PostgreSQL para gestionar eficazmente el análisis de series temporales y aplicar estas técnicas a datos del mundo real.
Manipulación de datos
Curso
Visualización de datos interactiva con plotly en R
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 181
Aprende a utilizar plotly en R para crear visualizaciones de datos interactivas que mejoren la narración de tus datos.
Visualización de datos
Curso
Análisis de cestas de la compra en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 177
Explora las reglas de asociación del análisis de cestas de compra con R analizando datos minoristas y creando recomendaciones de películas.
Manipulación de datos
Curso
Building AI Agents with Haystack
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 174
Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.
Inteligencia artificial
Curso
Modelado no lineal con Generalized Additive Models (GAMs) en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 174
Los GAM modelan las relaciones en los datos como funciones no lineales que se adaptan bien a varios tipos de problemas de ciencia de datos.
Probabilidad y estadística
Curso
Monitor and Troubleshoot Azure Solutions
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 174
Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.
Nube
Curso
Python para usuarios de hojas de cálculo
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 173
Utiliza tus conocimientos sobre las funciones y técnicas habituales de las hojas de cálculo para explorar Python.
Desarrollo de software
Curso
RAG de extremo a extremo con Weaviate
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.6+
- 172
¡Domina RAG con Weaviate! Incorpora texto e imágenes para su recuperación y experimenta con búsquedas vectoriales, BM25 e híbridas.
Inteligencia artificial
Curso
Data Transformation with Polars
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 170
Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.
Manipulación de datos
Curso
Caso práctico: configura una app de recomendaciones de libros en Azure
- BásicoNivel de habilidad
- 4.7+
- 170
Aprende a configurar una aplicación de recomendación de libros segura y eficiente en Azure en este caso práctico.
Nube
Curso
Trust and Security with Google Cloud
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 169
Trust and Security with Google Cloud
Nube
Curso
Machine Learning for Marketing Analytics in R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 169
In this course youll learn how to use data science for several common marketing tasks.
Machine Learning
Curso
Importación de datos en Java
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 165
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
Curso
Credit Risk Modeling in R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 164
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Finanzas aplicadas
Curso
Introduction to Databricks Genie
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 164
Ask data questions in plain English with Databricks Genie - build spaces, curate business language, and monitor quality.
Ingeniería de datos
Curso
Entrenamiento eficiente de modelos de IA con PyTorch
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.9+
- 163
Aprende a reducir los tiempos de entrenamiento de grandes modelos lingüísticos con el Acelerador y el Entrenador para el entrenamiento distribuido
Inteligencia artificial
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.
Desarrolla tus habilidades de datos con la aplicación móvil de DataCamp
Progresa desde cualquier dispositivo móvil con nuestros cursos y desafíos de programación diarios de 5 minutos.