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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
Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
Inteligencia artificial
Curso
Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.
Informes
Curso
Utilizarás técnicas de gestión de ingresos netos en Google Sheets para una empresa de bienes de consumo de rápida rotación.
Finanzas aplicadas
Curso
Aprende a realizar transformaciones avanzadas con dplyr e incorporar código dplyr y ggplot2 en funciones.
Manipulación de datos
Curso
Author Dags with the TaskFlow API, asset-based scheduling, and deferrable sensors, and run an end-to-end SQL ETL pipeline with quality checks.
Ingeniería de datos
Curso
Aprende los conceptos básicos de la valoración del flujo de caja, trabaja con datos sobre mortalidad humana y crea productos de seguros de vida en R.
Finanzas aplicadas
Curso
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
Nube
Curso
Analyze data with functions, visualize it with charts, and master search, validation, and formatting in Google Sheets.
Nube
Curso
Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
Nube
Curso
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
Nube
Curso
Aprende a analizar, a gráficar y a modelar datos multivariantes.
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
Manipula datos de texto, analízalos y mucho más dominando las expresiones regulares y las distancias entre cadenas en R.
Desarrollo de software
Curso
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
Nube
Curso
Learn to optimize, scale, and test Polars data pipelines for production-ready performance.
Manipulación de datos
Curso
Aprende los fundamentos de la valoración de acciones.
Finanzas aplicadas
Curso
Aprende a preparar y organizar los datos para el análisis predictivo.
Machine Learning
Curso
Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
Ingeniería de datos
Curso
Aprende programación defensiva en R para que tu código sea más robusto.
Desarrollo de software
Curso
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Nube
Curso
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Nube
Curso
Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.
Análisis exploratorio de datos
Curso
Aprende a crear visualizaciones de datos interactivas, incluida la creación y conexión de widgets con Bokeh.
Visualización de datos
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
Curso
En este curso, aprenderás a implementar modelos bayesianos más avanzados utilizando RJAGS.
Probabilidad y estadística
Curso
Utiliza C++ para mejorar considerablemente el rendimiento de tu código R.
Desarrollo de software
Curso
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
¿Tienes curiosidad por conocer el funcionamiento interno de los modelos que hay detrás de productos como Google Translate?
Inteligencia artificial
Curso
Aprende pruebas estadísticas para identificar valores atípicos y cómo utilizar sofisticados algoritmos de puntuación de anomalías.
Probabilidad y estadística
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.