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Cursos de datos, IA y nube

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82 Cursos

Curso

Gestión cuantitativa de riesgos en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 246 revisiones

Aprende sobre la gestión del riesgo, el valor en riesgo y mucho más, en un contexto aplicado a la crisis financiera de 2008 con Python.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Consultas a una base de datos PostgreSQL en Java

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 153 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

Monitorización de Machine Learning en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 405 revisiones

Este curso cubre todo lo que necesitas saber para crear un sistema básico de supervisión de machine learning en Python.

Machine Learning

3 horas

Curso

Databricks con el SDK de Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 96 revisiones

Domina Databricks con Python: aprende a autenticarte, gestionar clústeres, automatizar trabajos y consultar modelos de IA por programación.

Inteligencia artificial

3 horas

Curso

Graph RAG con LangChain y Neo4j

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 123 revisiones

Crea sistemas RAG más precisos y fiables con Graph RAG y hybrid RAG.

Inteligencia artificial

3 horas

Curso

Modelos ARIMA en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 431 revisiones

Aprende sobre modelos ARIMA en Python y conviértete en un experto en análisis de series temporales.

Machine Learning

4 horas

Curso

Aprendizaje profundo por refuerzo en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 294 revisiones

Aprende y utiliza potentes algoritmos de Aprendizaje Profundo por Refuerzo, incluyendo técnicas de refinamiento y optimización.

Inteligencia artificial

4 horas

Curso

Estudio de caso: creación de software en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 312 revisiones

Crea aplicaciones con Python: practica la OOP y los principios de ingeniería de software para escribir código ordenado y fácil de mantener.

Desarrollo de software

3 horas

Curso

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 328 revisiones

Aprende a crear modelos de IA generativa que reflejen los valores humanos mientras adquieres experiencia práctica con LLM avanzados.

Inteligencia artificial

4 horas

Curso

Estudio de caso: Análisis de datos en Databricks

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 97 revisiones

Aprende a analizar datos de Airbnb utilizando SQL en Databricks, crear paneles de control y obtener información útil.

Importación y limpieza de datos

3 horas

Curso

Ingeniería de características con PySpark

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 310 revisiones

Aprende los detalles prácticos en los que los científicos de datos dedican el 70-80% de su tiempo: preparación de datos e ingeniería de características.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Ensemble Methods in Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 428 revisiones

Aprende a crear modelos de machine learning avanzados y eficaces en Python usando técnicas de ensemble como bagging, boosting y stacking.

Machine Learning

4 horas

Curso

Modelado de imágenes con Keras

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 94 revisiones

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

Inteligencia artificial

4 horas

Curso

Entrenamiento eficiente de modelos de IA con PyTorch

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 107 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

Probabilidad avanzada: la incertidumbre en los datos

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 168 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

Fundamentos de la inferencia en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 233 revisiones

Adquiere experiencia práctica en cómo sacar conclusiones sólidas basadas en datos en este curso de cuatro horas sobre inferencia estadística en Python.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Análisis de redes intermedio en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 89 revisiones

Analiza gráficos de series temporales, utiliza gráficos bipartitos y adquiere las habilidades necesarias para abordar problemas avanzados en análisis de redes.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Simulación de eventos discretos en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 80 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

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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