Curso
Reestructurar datos con tidyr
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 1.1K
Transforma casi cualquier conjunto de datos en un formato ordenado para facilitar el análisis.
Manipulación de datos
Cursos de datos, IA y nube
Domina las habilidades que importanMira vídeos cortos de instructores expertos y pon en práctica tus conocimientos con ejercicios interactivos en el navegador.
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Curso
Manipulación de datos en Snowflake
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 961
Domina las técnicas de manipulación y análisis de datos, como las declaraciones CASE, las subconsultas y las CTE en Snowflake.
Manipulación de datos
Curso
Manipular series temporales en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 824
Domina la manipulación de datos de series temporales en R, incluido importar, resumir y crear subconjuntos, con zoo, lubridate y xts.
Manipulación de datos
Curso
Tablas dinámicas en Google Sheets
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 787
Aprende a crear tablas dinámicas y a organizar rápidamente miles de puntos de datos con solo unos clics.
Manipulación de datos
Curso
Transformación de datos en Alteryx
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 755
Descubre Alteryx para la transformación de datos, domina Crosstab, Transpose y la optimización del flujo de trabajo en este curso interactivo.
Manipulación de datos
Curso
Introducción a las bases de datos en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 734
En este curso, aprenderás los conceptos básicos de las bases de datos relacionales y cómo interactuar con ellas.
Manipulación de datos
Curso
Manipulación de datos en Alteryx
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 713
Organiza los datos mediante uniones, combinaciones, análisis sintáctico y optimización del rendimiento en Alteryx.
Manipulación de datos
Curso
Biomedical Image Analysis in Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 680
Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
Manipulación de datos
Curso
Trabajo con datos geoespaciales en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 659
Este curso te enseñará cómo integrar datos espaciales en el flujo de trabajo de ciencia de datos con Python.
Manipulación de datos
Curso
Consultas SQL intermedias con IA
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 625
Desarrolla tus habilidades en SQL escribiendo comandos de IA que generen consultas para ordenar, agrupar, filtrar y categorizar datos.
Manipulación de datos
Curso
Introducción al análisis de texto en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 623
Analiza datos de texto en R utilizando el marco tidy.
Manipulación de datos
Curso
Introducción a Oracle SQL
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 606
Sharpen your skills in Oracle SQL including SQL basics, aggregating, combining, and customizing data.
Manipulación de datos
Curso
Data Types and Functions in Snowflake
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 597
Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
Manipulación de datos
Curso
Window Functions in Snowflake
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 587
Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
Manipulación de datos
Curso
Introduction to Polars
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 587
Learn how to efficiently transform, clean, and analyze data using Polars, a Python library for fast data manipulation.
Manipulación de datos
Curso
Estudio de caso: Análisis de datos del mercado laboral en Power BI
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 562
Help a fictional company in this interactive Power BI case study. You’ll use Power Query, DAX, and dashboards to identify the most in-demand data jobs!
Manipulación de datos
Curso
Manipulación de datos con data.table en R
- BásicoNivel de habilidad
- 4.7+
- 471
Domina conceptos básicos sobre la manipulación de datos, como el filtrado, la selección y el cálculo de estadísticas por grupos utilizando data.table.
Manipulación de datos
Curso
Data Processing in Shell
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 465
Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
Manipulación de datos
Curso
Introducción a Spark SQL en Python
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 464
Aprende a manipular datos y crear conjuntos de características de machine learning en Spark utilizando SQL en Python.
Manipulación de datos
Curso
Feature Engineering with PySpark
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 450
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Manipulación de datos
Curso
Time Series Analysis in SQL Server
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 429
Explore ways to work with date and time data in SQL Server for time series analysis
Manipulación de datos
Curso
Dealing with Missing Data in Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 425
Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.
Manipulación de datos
Curso
Funciones para manipular datos en SQL Server
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 379
Aprende las funciones más importantes para manipular, procesar y transformar datos en SQL Server.
Manipulación de datos
Curso
Introduction to Python in Power BI
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 358
Learn how to use Python scripts in Power BI for data prep, visualizations, and calculating correlation coefficients.
Manipulación de datos
Curso
Calculations in Sigma
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 354
Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.
Manipulación de datos
Curso
Procesamiento del lenguaje hablado en Python
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 354
Aprende a cargar, transformar y transcribir voz a partir de archivos de audio sin procesar en Python.
Manipulación de datos
Curso
Categorical Data in the Tidyverse
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 307
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
Curso
Segmentación de clientes en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 305
Aprende a segmentar clientes en Python.
Manipulación de datos
Curso
Unir datos con data.table en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 242
Este curso te enseñará cómo combinar y fusionar conjuntos de datos con data.table.
Manipulación de datos
Curso
Análisis de datos de IoT en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 235
Aprende a importar, limpiar y manipular datos de IoT en Python para prepararlos para machine learning.
Manipulación de datos
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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