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Creación de paneles con flexdashboard
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.2+
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En este curso aprenderás a crear paneles estáticos e interactivos utilizando flexdashboard y shiny.
Informes
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En este curso aprenderás a crear paneles estáticos e interactivos utilizando flexdashboard y shiny.
Informes
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Probabilidad y estadística
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Especificar y ajustar modelos GARCH para pronosticar la volatilidad variable en el tiempo y el valor en riesgo.
Finanzas aplicadas
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Análisis exploratorio de datos
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Finanzas aplicadas
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Probabilidad y estadística
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Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
Nube
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Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
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Machine Learning
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Desarrollo de software
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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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Manipulación de datos
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Machine Learning
Curso
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Machine Learning
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Manipulación de datos
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Curso
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En este curso, te prepararás para los temas estadísticos más frecuentes, desde distribuciones hasta pruebas de hipótesis, modelos de regresión y mucho más.
Probabilidad y estadística
Curso
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Mejora tus habilidades analíticas con este curso práctico sobre el uso de SQL con los cuadernos de trabajo de DataLab.
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Finanzas aplicadas
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Informes
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Manipula datos de texto, analízalos y mucho más dominando las expresiones regulares y las distancias entre cadenas en R.
Desarrollo de software
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Aprende los conceptos básicos de la valoración del flujo de caja, trabaja con datos sobre mortalidad humana y crea productos de seguros de vida en R.
Finanzas aplicadas
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.