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Cursos de datos, IA y nube

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73 Cursos

Curso

Manipulación de datos en Snowflake

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 1067 revisiones

Domina las técnicas de manipulación y análisis de datos, como las declaraciones CASE, las subconsultas y las CTE en Snowflake.

Manipulación de datos

2 horas

Curso

Introducción a Oracle SQL

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 258 revisiones

Perfecciona tus habilidades en Oracle SQL, incluidos los conceptos básicos de SQL, la agregación, la combinación y la personalización de datos.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Tablas dinámicas en Google Sheets

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 222 revisiones

Aprende a crear tablas dinámicas y a organizar rápidamente miles de puntos de datos con solo unos clics.

Manipulación de datos

2 horas

Curso

Transformación de datos con Polars

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 122 revisiones

Lleva Polars más allá con manipulación de texto, estadísticas móviles, uniones de DataFrame y análisis avanzados.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Transformación de datos en Alteryx

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 801 revisiones

Descubre Alteryx para la transformación de datos, domina Crosstab, Transpose y la optimización del flujo de trabajo en este curso interactivo.

Manipulación de datos

2 horas

Curso

Introducción a Spark SQL en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 170 revisiones

Aprende a manipular datos y crear conjuntos de características de machine learning en Spark utilizando SQL en Python.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Tipos de datos y funciones en Snowflake

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 539 revisiones

Aprende los tipos de datos y las funciones de Snowflake para manipular texto, números y fechas mientras creas funciones personalizadas y tablas dinámicas.

Manipulación de datos

3 horas

Curso

Consultas SQL intermedias con IA

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 257 revisiones

Desarrolla tus habilidades en SQL escribiendo comandos de IA que generen consultas para ordenar, agrupar, filtrar y categorizar datos.

Manipulación de datos

3 horas

Curso

Introducción a las bases de datos en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 286 revisiones

En este curso, aprenderás los conceptos básicos de las bases de datos relacionales y cómo interactuar con ellas.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Manipulación de datos en Alteryx

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 658 revisiones

Organiza los datos mediante uniones, combinaciones, análisis sintáctico y optimización del rendimiento en Alteryx.

Manipulación de datos

3 horas

Curso

Reestructuración de datos con pandas

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 819 revisiones

Reestructura DataFrames de un formato ancho a uno largo, apila y desapila filas y columnas y maneja DataFrames con múltiples índices.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Funciones de ventana en Snowflake

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 532 revisiones

Descubre las funciones de ventana de Snowflake para resolver problemas de datos complejos con clasificaciones, particiones y cálculos continuos.

Manipulación de datos

3 horas

Curso

Trabajo con datos geoespaciales en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 280 revisiones

Este curso te enseñará cómo integrar datos espaciales en el flujo de trabajo de ciencia de datos con Python.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Reestructurar datos con tidyr

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 467 revisiones

Transforma casi cualquier conjunto de datos en un formato ordenado para facilitar el análisis.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Análisis de imágenes biomédicas en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 237 revisiones

Aprende los fundamentos de la exploración, manipulación y medición de datos de imágenes biomédicas.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Procesamiento de datos en Shell

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 515 revisiones

Aprende potentes habilidades de línea de comandos para descargar, procesar y transformar datos, incluida la canalización de machine learning.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Cálculos en Sigma

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 168 revisiones

Crea cálculos Sigma dinámicos para explorar datos, automatizar la lógica y descubrir tendencias con ejemplos prácticos de negocios.

Manipulación de datos

2 horas

Curso

Time Series Analysis in SQL Server

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 386 revisiones

Explore ways to work with date and time data in SQL Server for time series analysis

Manipulación de datos

5 horas

Curso

Introducción a Python en Power BI

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 147 revisiones

Aprende a utilizar scripts de Python en Power BI para preparar datos, crear visualizaciones y calcular coeficientes de correlación.

Manipulación de datos

3 horas

Curso

Manipular series temporales en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 291 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

Procesamiento del lenguaje hablado en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 276 revisiones

Aprende a cargar, transformar y transcribir voz a partir de archivos de audio sin procesar en Python.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Ingeniería de características con PySpark

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 297 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

Funciones para manipular datos en SQL Server

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 100 revisiones

Aprende las funciones más importantes para manipular, procesar y transformar datos en SQL Server.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Cómo tratar datos faltantes en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 184 revisiones

Aprende a identificar, analizar, eliminar e imputar datos faltantes en Python.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Análisis de datos de redes sociales con Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 33 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

Datos categóricos en el Tidyverse

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 174 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

Análisis de datos de IoT en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 111 revisiones

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

Manipulación de datos

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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