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Cursos de datos, IA y nube

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675 Cursos

Curso

Creación de paneles con flexdashboard

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.2+
  • 156

En este curso aprenderás a crear paneles estáticos e interactivos utilizando flexdashboard y shiny.

Informes

4 horas

Curso

Modelos de ecuaciones estructurales con lavaan en R

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 155

Aprende a crear y evaluar modelos de medición utilizados para confirmar la estructura de una escala o cuestionario.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Modelos GARCH en R

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 155

Especificar y ajustar modelos GARCH para pronosticar la volatilidad variable en el tiempo y el valor en riesgo.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Análisis de datos del Censo de EE. UU. con Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 154

Aprende a utilizar la API del censo para trabajar con datos demográficos y socioeconómicos.

Análisis exploratorio de datos

5 horas

Curso

Credit Risk Modeling in R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.4+
  • 152

Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Análisis de expresión diferencial con limma en R

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 151

Aprende a utilizar el paquete limma de Bioconductor para el análisis diferencial de la expresión génica.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 150

Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud

Nube

1 hora

Curso

NLP avanzado con spaCy

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 5.0+
  • 144

Aprende a utilizar spaCy para crear sistemas avanzados de comprensión del lenguaje natural, utilizando enfoques basados en reglas y en machine learning.

Machine Learning

5 horas

Curso

Cleaning Data in Java

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 144

Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.

Importación y limpieza de datos

4 horas

Curso

Python para usuarios de MATLAB

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 144

Transición desde MATLAB aprendiendo algunos conceptos fundamentales de Python y profundizando en los paquetes NumPy y Matplotlib.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Reducción de la dimensionalidad en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 143

Aprende técnicas de reducción de dimensionalidad en R y domina la selección y extracción de características para tus propios datos y modelos.

Machine Learning

4 horas

Curso

R para usuarios de SAS

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 141

Aprende a trasladar tus conocimientos de SAS a R y a analizar datos con este potente lenguaje de programación gratuito.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Simulación de eventos discretos en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 139

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

4 horas

Curso

Uniones en pandas para usuarios de hojas de cálculo

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 138

Aprende a unir de forma eficaz y eficiente conjuntos de datos en formato tabular utilizando la biblioteca Pandas de Python.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Introducción al procesamiento del lenguaje natural en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 138

Obtén una visión general de todas las habilidades y herramientas necesarias para destacar en el procesamiento del lenguaje natural en R.

Machine Learning

4 horas

Curso

Máquinas de Vectores de Soporte en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.4+
  • 138

Este curso presentará la máquina de vectores de soporte (SVM) utilizando un enfoque intuitivo y visual.

Machine Learning

4 horas

Curso

Estudio de caso: análisis de comercio electrónico en Tableau

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.1+
  • 136

In ecommerce, increasing sales and reducing expenses are top priorities. In this case study, youll investigate data from an online pet supply company.

Visualización de datos

3 horas

Curso

Analyzing Social Media Data in R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 135

Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Ingeniería de características en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 135

Aprende los principios de la ingeniería de funciones para modelos de machine learning y cómo implementarlas con el marco tidymodels de R.

Machine Learning

4 horas

Curso

Análisis de la actividad policial con pandas

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.0+
  • 133

Explora el conjunto de datos del Proyecto de Policía Abierta de Stanford y analiza el impacto del género en el comportamiento policial utilizando pandas.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Fundamentos de la programación funcional con purrr

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 130

Aprende a resumir y manipular listas fácilmente con el paquete purrr.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Practicing Statistics Interview Questions in R

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 125

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

4 horas

Curso

Data Transformation with Polars

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 124

Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

DataLab con SQL

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.3+
  • 124

Mejora tus habilidades analíticas con este curso práctico sobre el uso de SQL con los cuadernos de trabajo de DataLab.

Informes

1 hora

Curso

Detección de fraude en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.3+
  • 123

Aprende a detectar el fraude con análisis en R.

Machine Learning

4 horas

Curso

Importación y gestión de datos financieros en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 122

Aprende a acceder a datos financieros desde archivos locales y fuentes de Internet.

Finanzas aplicadas

5 horas

Curso

Amortización de préstamos en Google Sheets

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 3.6+
  • 122

Aprende a crear un panel de amortización en Google Sheets con fórmulas financieras y condicionales.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Business Process Analytics in R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 121

Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.

Informes

4 horas

Curso

Expresiones regulares intermedias en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 116

Manipula datos de texto, analízalos y mucho más dominando las expresiones regulares y las distancias entre cadenas en R.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Valoración de productos de seguros de vida en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 116

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

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.