Curso
Análisis de datos de IoT en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 116 revisiones
Aprende a importar, limpiar y manipular datos de IoT en Python para prepararlos para machine learning.
Manipulación de datos
Mira vídeos cortos de instructores expertos y pon en práctica tus conocimientos con ejercicios interactivos en el navegador.
o
Curso
Aprende a importar, limpiar y manipular datos de IoT en Python para prepararlos para machine learning.
Manipulación de datos
Curso
Aprende sobre MLOps, incluidas las herramientas y prácticas necesarias para automatizar y escalar aplicaciones de machine learning.
Machine Learning
Curso
Aprende a trasladar tus conocimientos de SAS a R y a analizar datos con este potente lenguaje de programación gratuito.
Desarrollo de software
Curso
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
Curso
Transición desde MATLAB aprendiendo algunos conceptos fundamentales de Python y profundizando en los paquetes NumPy y Matplotlib.
Desarrollo de software
Curso
Aplica tus conocimientos de finanzas y R para realizar pruebas retrospectivas, analizar y optimizar portafolios financieros.
Finanzas aplicadas
Curso
Aprende a crear motores de recomendación en Python utilizando técnicas de machine learning.
Machine Learning
Curso
Aprende a realizar transformaciones avanzadas con dplyr e incorporar código dplyr y ggplot2 en funciones.
Manipulación de datos
Curso
Tired of launch week chaos? Plan and write a full product launch in a single session with Claude Cowork.
Inteligencia artificial
Curso
Trabajar con series de rentabilidad de factores de riesgo, estudiar sus propiedades empíricas y realizar estimaciones del valor en riesgo.
Finanzas aplicadas
Curso
Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.
Visualización de datos
Curso
En este curso aprenderás técnicas para realizar inferencias estadísticas sobre datos numéricos.
Probabilidad y estadística
Curso
Aplica modelos estadísticos en un contexto real utilizando la regresión logística y los árboles de decisión para modelar el riesgo crediticio.
Finanzas aplicadas
Curso
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
Nube
Curso
Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Nube
Curso
Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.
Nube
Curso
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Nube
Curso
Aprende programación defensiva en R para que tu código sea más robusto.
Desarrollo de software
Curso
Aprende a desarrollar modelos de aprendizaje profundo con Keras.
Inteligencia artificial
Curso
Crea un agente de IA sanitaria con Haystack, un framework de código abierto para orquestar LLMs y componentes externos.
Inteligencia artificial
Curso
Aprende a manipular, visualizar y realizar pruebas estadísticas a través de una serie de casos prácticos de análisis de recursos humanos.
Análisis exploratorio de datos
Curso
En este curso aprenderás a aprovechar las técnicas estadísticas para trabajar con datos categóricos.
Probabilidad y estadística
Curso
Aprende a visualizar series temporales en R y luego practica con un caso práctico de selección de acciones.
Visualización de datos
Curso
Aprende a optimizar tus flujos de trabajo de machine learning con tidymodels.
Machine Learning
Curso
Aprende a utilizar las RNN para clasificar el sentimiento del texto, generar frases y traducir texto entre idiomas.
Inteligencia artificial
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
Curso
Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
Nube
Curso
Aprende a utilizar PostgreSQL para gestionar eficazmente el análisis de series temporales y aplicar estas técnicas a datos del mundo real.
Manipulación de datos
Curso
Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.
Nube
Curso
Aprende a clasificar, tratar y analizar series temporales en este curso; esencial para avanzar como profesional de analytics.
Visualización 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.