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Intermediate Functional Programming with purrr
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 38
Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.
Desarrollo de software
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Desarrollo de software
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Aprende a visualizar big data en R utilizando ggplot2 y trelliscopejs.
Visualización de datos
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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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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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This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
Nube
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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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Master Snowflakes three-layer architecture and build the mental model you need to work effectively in Snowflake.
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Learn how to predict click-through rates on ads and implement basic machine learning models in Python so that you can see how to better optimize your ads.
Machine Learning
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Analyze data with functions, visualize it with charts, and master search, validation, and formatting in Google Sheets.
Nube
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n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
Nube
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Aprende a escribir código escalable para trabajar con big data en R utilizando los paquetes bigmemory e iotools.
Desarrollo de software
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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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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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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
Nube
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Aprende a predecir las etiquetas de los nodos en las redes utilizando el aprendizaje de redes y extrayendo características descriptivas de la red.
Probabilidad y estadística
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This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
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This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
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Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
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Load, automate, and optimize data pipelines in Snowflake using COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables, and query performance tools.
Ingeniería de datos
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Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
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Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
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Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
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Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.
Gestión 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.
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Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
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Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
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With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
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Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
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Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.
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Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
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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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