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Privacidad de datos y anonimización en Python
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.9+
- 72
Aprende a procesar información confidencial con técnicas que preservan la privacidad.
Machine Learning
Mira vídeos cortos de instructores expertos y pon en práctica tus conocimientos con ejercicios interactivos en el navegador.
o
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Aprende a procesar información confidencial con técnicas que preservan la privacidad.
Machine Learning
Curso
Aprende a analizar datos de encuestas con Python y saber cuándo conviene aplicar herramientas estadísticas de naturaleza descriptiva e inferencial.
Probabilidad y estadística
Curso
Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.
Inteligencia artificial
Curso
Analiza gráficos de series temporales, utiliza gráficos bipartitos y adquiere las habilidades necesarias para abordar problemas avanzados en análisis de redes.
Probabilidad y estadística
Curso
Aplica conceptos fundamentales del análisis de redes a grandes conjuntos de datos del mundo real en cuatro casos prácticos diferentes.
Probabilidad y estadística
Curso
Aprende a crear visualizaciones de datos interactivas, incluida la creación y conexión de widgets con Bokeh.
Visualización de datos
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Utilizarás técnicas de gestión de ingresos netos en Google Sheets para una empresa de bienes de consumo de rápida rotación.
Finanzas aplicadas
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Learn how bonds work and how to price them and assess some of their risks using the numpy and numpy-financial packages.
Finanzas aplicadas
Curso
En este curso aprenderás a aplicar machine learning en el ámbito de los recursos humanos.
Machine Learning
Curso
Aprende a crear modelos sencillos de respuesta del mercado para aumentar la eficacia de tus planes de marketing.
Probabilidad y estadística
Curso
Mejora tus habilidades con este curso intermedio de Julia. Aprende sobre bucles, estructuras de datos avanzadas, sincronización y mucho más.
Desarrollo de software
Curso
Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.
Desarrollo de software
Curso
Manipula datos de texto, analízalos y mucho más dominando las expresiones regulares y las distancias entre cadenas en R.
Desarrollo de software
Curso
Aprende a realizar transformaciones avanzadas con dplyr e incorporar código dplyr y ggplot2 en funciones.
Manipulación de datos
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En este curso, aprenderás a implementar modelos bayesianos más avanzados utilizando RJAGS.
Probabilidad y estadística
Curso
Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.
Probabilidad y estadística
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Aprende a preparar y organizar los datos para el análisis predictivo.
Machine Learning
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Aprende programación defensiva en R para que tu código sea más robusto.
Desarrollo de software
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In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture.
Nube
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Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.
Análisis exploratorio de datos
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Aprende pruebas estadísticas para identificar valores atípicos y cómo utilizar sofisticados algoritmos de puntuación de anomalías.
Probabilidad y estadística
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¿Tienes curiosidad por conocer el funcionamiento interno de los modelos que hay detrás de productos como Google Translate?
Inteligencia artificial
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Aprende los modelos mixtos: un marco estadístico formal y práctico para la agrupación y la clasificación probabilísticas.
Probabilidad y estadística
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Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.
Inteligencia artificial
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This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Nube
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Utiliza C++ para mejorar considerablemente el rendimiento de tu código R.
Desarrollo de software
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Predecir la rotación de empleados y diseñar estrategias de retención.
Machine Learning
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Master the essential skills of data manipulation in Julia. Learn how to inspect, transform, group, and visualize DataFrames using real-world datasets.
Manipulación de datos
Curso
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Nube
Curso
Domina la visualización de datos en Julia. Aprende a crear gráficos impresionantes y a comprender cuándo y cómo utilizarlos.
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.
Progresa desde cualquier dispositivo móvil con nuestros cursos y desafíos de programación diarios de 5 minutos.