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Curso
Explora una variedad de paradigmas de programación, incluyendo la programación imperativa y declarativa, procedimental, funcional y orientada a objetos.
Desarrollo de software
Curso
Analiza gráficos de series temporales, utiliza gráficos bipartitos y adquiere las habilidades necesarias para abordar problemas avanzados en análisis de redes.
Probabilidad y estadística
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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
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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
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Aprende a leer, explorar y manipular datos espaciales, y luego usa tus habilidades para crear mapas informativos con R.
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Asume el papel de director financiero y aprende a asesorar a un consejo de administración sobre métricas clave mientras elaboras una previsión financiera.
Finanzas aplicadas
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Aprende a crear procesos que resistan el paso del tiempo.
Machine Learning
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In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
Nube
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Este curso presentará la máquina de vectores de soporte (SVM) utilizando un enfoque intuitivo y visual.
Machine Learning
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Explora variables latentes, como la personalidad, mediante análisis factoriales exploratorios y confirmatorios.
Probabilidad y estadística
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Desarrollo de software
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Aprende sobre los modelos GARCH, cómo implementarlos y calibrarlos en datos financieros, desde acciones hasta divisas.
Finanzas aplicadas
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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
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Aprende a analizar y visualizar datos de red con el paquete igraph y crea gráficos de red interactivos con threejs.
Probabilidad y estadística
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Aprende a diseñar, automatizar y supervisar canalizaciones de previsión escalables en Python.
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Aprende a configurar una aplicación de recomendación de libros segura y eficiente en Azure en este caso práctico.
Nube
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Libera todo el potencial de los datos y aprende a detectar y mitigar los sesgos para obtener análisis precisos y modelos fiables.
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Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
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This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.
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Manipulación de datos
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¡Domina RAG con Weaviate! Incorpora texto e imágenes para su recuperación y experimenta con búsquedas vectoriales, BM25 e híbridas.
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Domina el análisis de datos aplicando pensamiento estadístico para obtener insights accionables de conjuntos de datos reales.
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Aprovecha los paquetes tidyr y purrr de tidyverse para generar, explorar y evaluar modelos de machine learning.
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Probabilidad y estadística
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Mejora tus conocimientos de KNIME con el curso sobre transformación de datos, operaciones con columnas y optimización del flujo de trabajo.
Preparación 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Avanza estés donde estés con nuestros cursos para móvil y retos de programación diarios de 5 minutos.