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Cursos de datos, IA y nube

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776 Cursos

Curso

Visualización de datos en KNIME

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 211 revisiones

Aprende a crear visualizaciones de datos atractivas con KNIME, abarcando gráficos, componentes y paneles.

Visualización de datos

2 horas

Curso

Lead Qualification and Scoring with Claude Cowork

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 15 revisiones

Staring at your inbound leads and unsure where to start? Use Claude Cowork to score your leads and build a high-quality, prioritized shortlist.

Inteligencia artificial

15 min

Curso

Valoración y análisis de bonos en Python

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 74 revisiones

Descubre cómo funcionan los bonos, cómo calcular su precio y cómo evaluar algunos de sus riesgos utilizando los paquetes numpy y numpy-financial.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Ingeniería de características en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 157 revisiones

Aprende los principios de la ingeniería de funciones para modelos de machine learning y cómo implementarlas con el marco tidymodels de R.

Machine Learning

4 horas

Curso

Estudios de caso: análisis de redes en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 50 revisiones

Aplica conceptos fundamentales del análisis de redes a grandes conjuntos de datos del mundo real en cuatro casos prácticos diferentes.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Google Workspace End User: Google Sheets

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 22 revisiones

Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.

Nube

6 horas 30 min

Curso

Introducción a Spark con sparklyr en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 85 revisiones

Aprende a realizar análisis de big data con Spark y el paquete sparklyr en R, y explora Spark MLIb en solo 4 horas.

Ingeniería de datos

4 horas

Curso

AI Infrastructure: Storage Options

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 20 revisiones

Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.

Nube

1 hora

Curso

Análisis de cestas de la compra en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 95 revisiones

Explora las reglas de asociación del análisis de cestas de compra con R analizando datos minoristas y creando recomendaciones de películas.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Modelización de regresión bayesiana con rstanarm

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 72 revisiones

Aprende a aprovechar los métodos de estimación bayesiana para hacer mejores inferencias sobre los modelos de regresión lineal.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Gemini for Application Developers

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 15 revisiones

You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.

Nube

1 hora 30 min

Curso

Amortización de préstamos en Google Sheets

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 51 revisiones

Aprende a crear un panel de amortización en Google Sheets con fórmulas financieras y condicionales.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Overturning Insurance Denials with Claude Cowork

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 14 revisiones

A patients healthcare claim has been wrongly denied, and its your job to quickly synthesize the evidence and build an appeal—all using Claude Cowork!

Inteligencia artificial

15 min

Curso

AI Infrastructure: Deployment Types

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 5
  • 16 revisiones

A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.

Nube

1 hora 30 min

Curso

Google Workspace End User: Google Drive

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 19 revisiones

Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.

Nube

5 horas 30 min

Curso

Detección de fraude en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 38 revisiones

Aprende a detectar el fraude con análisis en R.

Machine Learning

4 horas

Curso

ChIP-seq con Bioconductor en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 53 revisiones

Aprende a analizar e interpretar datos ChIP-seq con la ayuda de Bioconductor utilizando un conjunto de datos sobre cáncer humano.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Deploy and Scale AI Models with Cloud Run

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 13 revisiones

This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.

Nube

1 hora 15 min

Curso

Estudio de caso: análisis de datos de salud en Tableau

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 72 revisiones

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

3 horas

Curso

Model Armor: Securing AI Deployments

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 5
  • 12 revisiones

This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.

Nube

2 horas 30 min

Curso

Procesamiento de datos escalable en R

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 28 revisiones

Aprende a escribir código escalable para trabajar con big data en R utilizando los paquetes bigmemory e iotools.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Strategies for Cloud Security Risk Management

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 5
  • 6 revisiones

This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.

Nube

21 horas 15 min

FAQs

¿Qué es la ciencia 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.

¿Cómo puedo aprender ciencia de datos?

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.

¿Qué habilidades se requieren para la ciencia de datos?

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.

¿Para qué puedo utilizar la ciencia de datos?

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.

¿Es la ciencia de datos una buena carrera?

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.

¿Es difícil convertirse en científico de datos?

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.

¿La ciencia de datos requiere codificación?

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.

¿Cuánto tiempo se tarda en convertirse en científico de datos?

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.

¿Qué temas puedo estudiar dentro de la ciencia 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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