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R para usuarios de SAS
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Aprende a trasladar tus conocimientos de SAS a R y a analizar datos con este potente lenguaje de programación gratuito.
Desarrollo de software
Mira vídeos cortos de instructores expertos y pon en práctica tus conocimientos con ejercicios interactivos en el navegador.
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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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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
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Aprende a crear un panel de amortización en Google Sheets con fórmulas financieras y condicionales.
Finanzas aplicadas
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Aprende a analizar y modelar datos sobre las elecciones de los clientes en R.
Probabilidad y estadística
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Mejora en Tableau con este caso práctico sobre análisis de inventario. Analiza un conjunto de datos y crea campos calculados y visualizaciones.
Visualización de datos
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Aprende a analizar e interpretar datos ChIP-seq con la ayuda de Bioconductor utilizando un conjunto de datos sobre cáncer humano.
Probabilidad y estadística
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Este curso te enseñará cómo combinar y fusionar conjuntos de datos con data.table.
Manipulación 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.
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En este curso aprenderás a aplicar machine learning en el ámbito de los recursos humanos.
Machine Learning
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Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Inteligencia artificial
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Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
Manipulación de datos
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Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
Nube
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Obtén una visión general de todas las habilidades y herramientas necesarias para destacar en el procesamiento del lenguaje natural en R.
Machine Learning
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Train more powerful models with a single GPU, learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU.
Nube
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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
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Practica con Tableau utilizando nuestro caso práctico sobre atención sanitaria. Analiza datos, descubre información sobre eficiencia y crea un panel de control.
Visualización de datos
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This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
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En este curso aprenderás a crear paneles estáticos e interactivos utilizando flexdashboard y shiny.
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Aprende a aprovechar los métodos de estimación bayesiana para hacer mejores inferencias sobre los modelos de regresión lineal.
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n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
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Este curso cubre los fundamentos del comercio financiero y cómo utilizar Quantstrat para crear estrategias comerciales basadas en señales.
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In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
Nube
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Mejora tus habilidades analíticas con este curso práctico sobre el uso de SQL con los cuadernos de trabajo de DataLab.
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Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.
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Utilizarás técnicas de gestión de ingresos netos en Google Sheets para una empresa de bienes de consumo de rápida rotación.
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Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
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Mejora tus habilidades en Alteryx con datos reales de fitness para desarrollar estrategias de marketing específicas y productos innovadores.
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Aprende a realizar transformaciones avanzadas con dplyr e incorporar código dplyr y ggplot2 en funciones.
Manipulación 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.