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Cursos de datos, IA y nube

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127 Cursos

Curso

Manipular series temporales en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 290 revisiones

Domina la manipulación de datos de series temporales en R, incluido importar, resumir y crear subconjuntos, con zoo, lubridate y xts.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Aprendizaje supervisado en R: Regresión

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 105 revisiones

En este curso aprenderás a predecir acontecimientos futuros utilizando regresión lineal, modelos aditivos generalizados, bosques aleatorios y xgboost.

Machine Learning

4 horas

Curso

Buenas prácticas de visualización en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 333 revisiones

Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.

Visualización de datos

1 hora

Curso

RNA-Seq con Bioconductor en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 142 revisiones

Utiliza el análisis de expresión diferencial de RNA-Seq para identificar genes importantes para diferentes enfermedades o afecciones.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Forecasting en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 51 revisiones

Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.

Probabilidad y estadística

5 horas

Curso

Fundamentos del Análisis de Datos Bayesiano en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 217 revisiones

Aprende qué es el análisis bayesiano de datos, cómo funciona y por qué es una herramienta útil en tu caja de herramientas de Ciencia de datos.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Unsupervised Learning in R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 105 revisiones

Este curso ofrece una introducción al agrupamiento y la reducción de dimensionalidad en R desde la perspectiva del machine learning.

Machine Learning

4 horas

Curso

Análisis factorial en R

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 158 revisiones

Explora variables latentes, como la personalidad, mediante análisis factoriales exploratorios y confirmatorios.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Trabajar con fechas y horas en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 93 revisiones

Aprende los conceptos básicos para analizar, manipular y realizar cálculos con fechas y horas en R.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Análisis de clústeres en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 71 revisiones

Desarrolla una sólida intuición sobre cómo funcionan el clustering jerárquico y k-means, y aprende a aplicarlos para extraer insights de tus datos.

Machine Learning

4 horas

Curso

Modelos ARIMA en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 313 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

Análisis de datos de encuestas en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 219 revisiones

Aprende a diseñar encuestas utilizando estructuras de diseño comunes, seguido de la visualización y el análisis de los resultados de las encuestas.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Modelado con datos en el Tidyverse

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 230 revisiones

Descubre distintos tipos en modelado de datos, incluido para predicción, y aprende a realizar regresión lineal y medidas de evaluación de modelos en Tidyverse.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

String Manipulation with stringr in R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 53 revisiones

Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Tratamiento de datos faltantes en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 141 revisiones

Facilita la visualización, exploración e imputación de datos faltantes con naniar, un enfoque compatible con tidyverse para los datos faltantes.

Preparación de datos

4 horas

Curso

Machine Learning con caret en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 43 revisiones

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

Machine Learning

4 horas

Curso

Modelos Lineales Generalizados en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 194 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

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

Web Scraping con R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 98 revisiones

Aprende a recopilar y descargar datos de cualquier sitio web de forma eficiente utilizando R.

Preparación de datos

4 horas

Curso

Análisis de supervivencia en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 196 revisiones

Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Estudio de caso: Análisis exploratorio de datos en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 48 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

Análisis de redes en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 122 revisiones

Aprende a analizar y visualizar datos de red con el paquete igraph y crea gráficos de red interactivos con threejs.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Visualización de series temporales en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 182 revisiones

Aprende a visualizar series temporales en R y luego practica con un caso práctico de selección de acciones.

Visualización de datos

4 horas

Curso

Datos categóricos en el Tidyverse

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 172 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

Machine Learning en el tidyverse

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 115 revisiones

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

Machine Learning

5 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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Progresa desde cualquier dispositivo móvil con nuestros cursos y desafíos de programación diarios de 5 minutos.