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Cursos de datos, IA y nube

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730 Cursos

Curso

Introducción a Redshift

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 104 revisiones

Domina el SQL, la gestión de datos, la optimización y la seguridad de Amazon Redshift.

Ingeniería de datos

4 horas

Curso

Análisis de series temporales en Tableau

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 153 revisiones

In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.

Visualización de datos

2 horas

Curso

Interactive Maps with leaflet in R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 92 revisiones

Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.

Visualización de datos

4 horas

Curso

Trabajar con la API Responses de OpenAI

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 60 revisiones

Crea aplicaciones de IA inteligentes, interactivas y fiables más fácilmente que nunca con la API OpenAI Responses y GPT-5.

Inteligencia artificial

3 horas

Curso

Analítica de marketing en Tableau

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 85 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

Curso

Análisis de datos de IoT en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 102 revisiones

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

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 23 revisiones

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.

Nube

4 horas 45 min

Curso

Importación de datos en Java

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 55 revisiones

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

3 horas

Curso

Tratamiento de datos faltantes con imputaciones en R

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 103 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

Consultas a una base de datos PostgreSQL en Java

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 87 revisiones

Conecta Java a PostgreSQL con JDBC. Escribe consultas seguras, gestiona transacciones y maneja grandes conjuntos de datos de manera eficiente.

Desarrollo de software

3 horas

Curso

Machine Learning para marketing en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 168 revisiones

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

4 horas

Curso

Categorical Data in the Tidyverse

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 165 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

Google: Enterprise Agents and Use Cases

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 45 revisiones

Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.

Nube

45 min

Curso

Transformación de datos en KNIME

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 283 revisiones

Mejora tus conocimientos de KNIME con el curso sobre transformación de datos, operaciones con columnas y optimización del flujo de trabajo.

Preparación de datos

2 horas

Curso

Credit Risk Modeling in R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 83 revisiones

Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Machine Learning en el tidyverse

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 109 revisiones

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

Machine Learning

5 horas

Curso

Sentiment Analysis in R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 95 revisiones

Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.

Machine Learning

4 horas

Curso

Python para usuarios de R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 78 revisiones

Este curso está dirigido a usuarios de R que quieran ponerse al día con Python.

Desarrollo de software

5 horas

Curso

Análisis de datos de redes sociales con Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 32 revisiones

En este curso, aprenderás a recopilar datos de Twitter y a analizar textos, redes y origen geográfico de Twitter.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Detección de fraude en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 37 revisiones

Aprende a detectar el fraude con análisis en R.

Machine Learning

4 horas

Curso

Gestión Cuantitativa del Riesgo en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 81 revisiones

Trabajar con series de rentabilidad de factores de riesgo, estudiar sus propiedades empíricas y realizar estimaciones del valor en riesgo.

Finanzas aplicadas

5 horas

Curso

Modelos lineales generalizados en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 143 revisiones

Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.

Probabilidad y estadística

5 horas

Curso

Entrenamiento eficiente de modelos de IA con PyTorch

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 97 revisiones

Aprende a reducir los tiempos de entrenamiento de grandes modelos lingüísticos con el Acelerador y el Entrenador para el entrenamiento distribuido

Inteligencia artificial

4 horas

Curso

RAG de extremo a extremo con Weaviate

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 16 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

Ajuste de hiperparámetros en R

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 54 revisiones

Aprende a ajustar los hiperparámetros de tu modelo para obtener los mejores resultados predictivos.

Machine Learning

4 horas

Curso

Conceptos de paradigmas de programación

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 131 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

Building AI Agents with Haystack

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 40 revisiones

Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.

Inteligencia artificial

1 hora 30 min

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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