Curso
Foundations of Inference in Python
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.5+
- 199
Get hands-on experience making sound conclusions based on data in this four-hour course on statistical inference in Python.
Probabilidad y estadística
Mira vídeos cortos de instructores expertos y pon en práctica tus conocimientos con ejercicios interactivos en el navegador.
o
Al continuar, aceptas nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que tus datos se almacenen en los EE. UU.Curso
Get hands-on experience making sound conclusions based on data in this four-hour course on statistical inference in Python.
Probabilidad y estadística
Curso
Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.
Nube
Curso
Utiliza el análisis de supervivencia para trabajar con datos de tiempo hasta el evento y predecir el tiempo de supervivencia.
Probabilidad y estadística
Curso
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
Aprende a analizar y visualizar datos de red con el paquete igraph y crea gráficos de red interactivos con threejs.
Probabilidad y estadística
Curso
Aprende a utilizar el formato condicional con tus datos mediante opciones integradas y fórmulas personalizadas.
Manipulación de datos
Curso
Trabajar con series de rentabilidad de factores de riesgo, estudiar sus propiedades empíricas y realizar estimaciones del valor en riesgo.
Finanzas aplicadas
Curso
This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
Nube
Curso
Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.
Nube
Curso
Utiliza tus conocimientos sobre las funciones y técnicas habituales de las hojas de cálculo para explorar Python.
Desarrollo de software
Curso
Aprovecha los paquetes tidyr y purrr de tidyverse para generar, explorar y evaluar modelos de machine learning.
Machine Learning
Curso
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Nube
Curso
Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.
Inteligencia artificial
Curso
Aprende la técnica de la bolsa de palabras para la minería de textos con R.
Machine Learning
Curso
Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.
Machine Learning
Curso
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Desarrollo de software
Curso
Aprende a configurar una aplicación de recomendación de libros segura y eficiente en Azure en este caso práctico.
Nube
Curso
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
¡Domina RAG con Weaviate! Incorpora texto e imágenes para su recuperación y experimenta con búsquedas vectoriales, BM25 e híbridas.
Inteligencia artificial
Curso
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
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
Aprende a reducir los tiempos de entrenamiento de grandes modelos lingüísticos con el Acelerador y el Entrenador para el entrenamiento distribuido
Inteligencia artificial
Curso
Explora una variedad de paradigmas de programación, incluyendo la programación imperativa y declarativa, procedimental, funcional y orientada a objetos.
Desarrollo de software
Curso
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
Descubre cómo interactuar con tus datos utilizando agentes de IA de texto a consulta con MongoDB y LangGraph.
Inteligencia artificial
Curso
In this course youll learn how to use data science for several common marketing tasks.
Machine Learning
Curso
Diagnostica, visualiza y trata los datos ausentes con una variedad de técnicas de imputación y consejos para mejorar los resultados.
Manipulación de datos
Curso
Trust and Security with Google Cloud
Nube
Curso
Asume el papel de director financiero y aprende a asesorar a un consejo de administración sobre métricas clave mientras elaboras una previsión financiera.
Finanzas aplicadas
Curso
¡Practica tus habilidades con Shiny mientras creas divertidas aplicaciones Shiny para situaciones de la vida real!
Informes
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.