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Cursos de datos, IA y nube

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730 Cursos

Curso

Machine Learning for Marketing Analytics in R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 67 revisiones

In this course youll learn how to use data science for several common marketing tasks.

Machine Learning

4 horas

Curso

Análisis de carteras intermedio en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 68 revisiones

Mejora tus habilidades financieras para realizar pruebas retrospectivas, analizar y optimizar portafolios financieros.

Finanzas aplicadas

5 horas

Curso

MLOps para negocios

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 138 revisiones

Aprende sobre MLOps, incluidas las herramientas y prácticas necesarias para automatizar y escalar aplicaciones de machine learning.

Machine Learning

3 horas

Curso

Financial Forecasting in Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 88 revisiones

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

4 horas

Curso

Introduction to Data Engineering on Google Cloud

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 9 revisiones

Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.

Nube

3 horas 41 min

Curso

Case Studies in Statistical Thinking

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 79 revisiones

Take vital steps towards mastery as you apply your statistical thinking skills to real-world data sets and extract actionable insights from them.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Programación paralela con Dask en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 62 revisiones

Aprende a usar la programación paralela de Python con Dask para mejorar tus flujos de trabajo y gestionar de forma eficiente los macrodatos.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Python para usuarios de MATLAB

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 29 revisiones

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
  • 4.7+
  • 96 revisiones

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

Formato condicional en Google Sheets

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 97 revisiones

Aprende a utilizar el formato condicional con tus datos mediante opciones integradas y fórmulas personalizadas.

Manipulación de datos

2 horas

Curso

NLP avanzado con spaCy

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 20 revisiones

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

Trabajar con DeepSeek en Python

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 98 revisiones

¡Descubre por qué se ha generado tanto revuelo en torno a DeepSeek! Crea aplicaciones utilizando los modelos R1 y V3 de DeepSeek.

Inteligencia artificial

3 horas

Curso

Máquinas de Vectores de Soporte en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 84 revisiones

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

Machine Learning

4 horas

Curso

Ingeniería de características en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 142 revisiones

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

Getting Started with Google Kubernetes Engine

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 18 revisiones

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

5 horas 15 min

Curso

Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 17 revisiones

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.

Nube

4 horas 15 min

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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