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Cursos de datos, IA y nube

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778 Cursos

Curso

Diseño de flujos de trabajo de Machine Learning en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 97 revisiones

Aprende a crear procesos que resistan el paso del tiempo.

Machine Learning

4 horas

Curso

Modelos de IA escalables con PyTorch Lightning

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 112 revisiones

Optimiza tus proyectos de IA creando modelos modulares y dominando la optimización avanzada con PyTorch Lightning.

Inteligencia artificial

3 horas

Curso

Estudio de caso: Análisis exploratorio de datos en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 49 revisiones

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

4 horas

Curso

Machine Learning con caret en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 44 revisiones

Este curso enseña los conceptos fundamentales del machine learning, como la creación y evaluación de modelos predictivos.

Machine Learning

4 horas

Curso

Modelos ARIMA en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 318 revisiones

Conviértete en un experto en la aplicación de modelos ARIMA (media móvil integrada autorregresiva) a datos de series temporales utilizando R.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Conceptos de paradigmas de programación

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 140 revisiones

Explora una variedad de paradigmas de programación, incluyendo la programación imperativa y declarativa, procedimental, funcional y orientada a objetos.

Desarrollo de software

2 horas

Curso

Error y incertidumbre en Google Sheets

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 157 revisiones

Learn to distinguish real differences from random noise, and explore psychological crutches we use that interfere with our rational decision making.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Creación de paneles con shinydashboard

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 79 revisiones

Aprende a crear dashboards interactivos con R usando el potente paquete shinydashboard. Crea visualizaciones dinámicas y atractivas para tu audiencia.

Informes

4 horas

Curso

Modelos Lineales Generalizados en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 197 revisiones

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

4 horas

Curso

Analítica de marketing en Google Sheets

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 226 revisiones

Aprende a garantizar la introducción de datos limpios y a crear paneles dinámicos para mostrar tus datos de marketing.

Informes

4 horas

Curso

Análisis de estados financieros en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 114 revisiones

Analiza estados financieros con Python. Calcula ratios, evalúa la salud financiera, gestiona valores perdidos y presenta un análisis.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Probabilidad avanzada: la incertidumbre en los datos

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 161 revisiones

Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.

Probabilidad y estadística

2 horas

Curso

Datos categóricos en el Tidyverse

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 175 revisiones

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

4 horas

Curso

R intermedio para finanzas

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 41 revisiones

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

5 horas

Curso

Machine Learning en el tidyverse

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 118 revisiones

Aprovecha los paquetes tidyr y purrr de tidyverse para generar, explorar y evaluar modelos de machine learning.

Machine Learning

5 horas

Curso

Introducción a Scala

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 143 revisiones

Comienza tu viaje con Scala, un lenguaje popular para aplicaciones escalables e infraestructura de ingeniería de datos.

Desarrollo de software

3 horas

Curso

Modelización financiera en Google Sheets

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 276 revisiones

Aprende modelos empresariales básicos, como flujos de caja, inversiones, anualidades, amortización de préstamos y más con Google Sheets.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Análisis de datos de IoT en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 111 revisiones

Aprende a importar, limpiar y manipular datos de IoT en Python para prepararlos para machine learning.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Tratamiento de datos faltantes con imputaciones en R

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 105 revisiones

Diagnostica, visualiza y trata los datos ausentes con una variedad de técnicas de imputación y consejos para mejorar los resultados.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

RAG de extremo a extremo con Weaviate

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 20 revisiones

¡Domina RAG con Weaviate! Incorpora texto e imágenes para su recuperación y experimenta con búsquedas vectoriales, BM25 e híbridas.

Inteligencia artificial

2 horas

Curso

Visualización de datos geoespaciales en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 88 revisiones

Aprende a leer, explorar y manipular datos espaciales, y luego usa tus habilidades para crear mapas informativos con R.

Visualización de datos

4 horas

Curso

Simulación de eventos discretos en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 79 revisiones

Descubre el poder de la simulación de eventos discretos para optimizar procesos empresariales. Desarrolla gemelos digitales con el paquete SimPy de Python.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Google: Introduction to Generative AI

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 26 revisiones

This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.

Nube

45 min

Curso

Modelado con tidymodels en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 184 revisiones

Aprende a optimizar tus flujos de trabajo de machine learning con tidymodels.

Machine Learning

4 horas

Curso

Modelado de imágenes con Keras

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 91 revisiones

Aprende a realizar análisis de imágenes con Keras y Python construyendo, entrenando y evaluando redes neuronales convolucionales.

Inteligencia artificial

4 horas

Curso

Analítica de marketing en Tableau

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 90 revisiones

Domina el análisis de marketing con Tableau. Analiza el rendimiento, compara métricas y optimiza estrategias en todos los canales.

Preparación de datos

6 horas

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.

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