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Curso
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
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.
Gestión de datos
Curso
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Desarrollo de software
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This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
Nube
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Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
Nube
Curso
The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
Nube
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En este curso aprenderás a aprovechar las técnicas estadísticas para trabajar con datos categóricos.
Probabilidad y estadística
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Transición desde MATLAB aprendiendo algunos conceptos fundamentales de Python y profundizando en los paquetes NumPy y Matplotlib.
Desarrollo de software
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Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.
Probabilidad y estadística
Curso
Aprende a utilizar R para desarrollar modelos que permitan evaluar. analizar bonos y protegerlos frente a los tipos de interés cambiantes.
Finanzas aplicadas
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Descubre cómo interactuar con tus datos utilizando agentes de IA de texto a consulta con MongoDB y LangGraph.
Inteligencia artificial
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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
Aprende a utilizar el formato condicional con tus datos mediante opciones integradas y fórmulas personalizadas.
Manipulación de datos
Curso
Aprende a trasladar tus conocimientos de SAS a R y a analizar datos con este potente lenguaje de programación gratuito.
Desarrollo de software
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Aprende a utilizar plotly en R para crear visualizaciones de datos interactivas que mejoren la narración de tus datos.
Visualización de datos
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Mejora tus habilidades financieras para realizar pruebas retrospectivas, analizar y optimizar portafolios financieros.
Finanzas aplicadas
Curso
In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture.
Nube
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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
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Dive into our Tableau case study on supply chain analytics. Tackle shipment, inventory management, and dashboard creation to drive business improvements.
Visualización de datos
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Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.
Nube
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Aprende a resumir y manipular listas fácilmente con el paquete purrr.
Desarrollo de software
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Explora el RGPD a través de casos reales sobre derechos de datos, infracciones y retos de cumplimiento.
Gestión de datos
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Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
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Curso
Despliega, protege y opera apps en AWS con Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch y X-Ray. Preparación práctica para el examen DVA-C02.
Nube
Curso
Aprende sobre MLOps, incluidas las herramientas y prácticas necesarias para automatizar y escalar aplicaciones de machine learning.
Machine Learning
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Aprende a utilizar la API del censo para trabajar con datos demográficos y socioeconómicos.
Análisis exploratorio de datos
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n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
Nube
Curso
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
Nube
Curso
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Nube
Curso
Aprende a crear y evaluar modelos de medición utilizados para confirmar la estructura de una escala o cuestionario.
Probabilidad y estadística
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.
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