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Julia intermedio
- BásicoNivel de habilidad
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Mejora tus habilidades con este curso intermedio de Julia. Aprende sobre bucles, estructuras de datos avanzadas, sincronización y mucho más.
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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Mejora tus habilidades con este curso intermedio de Julia. Aprende sobre bucles, estructuras de datos avanzadas, sincronización y mucho más.
Desarrollo de software
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Use Agent Search on Gemini Enterprise Agent Platform to provide your website users a generative search experience.
Nube
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Aprende a visualizar y explorar rápidamente datos demográficos de la Oficina del Censo de Estados Unidos con herramientas tidyverse.
Análisis exploratorio de datos
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Extrae y visualiza datos de Twitter, realiza análisis de opiniones y redes y mapea la geolocalización de tus tuits.
Manipulación de datos
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Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
Nube
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In ecommerce, increasing sales and reducing expenses are top priorities. In this case study, youll investigate data from an online pet supply company.
Visualización de datos
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En este curso aprenderás a crear paneles estáticos e interactivos utilizando flexdashboard y shiny.
Informes
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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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In this course, you’ll combine and apply key concepts such as cloud security principles, risk management, and more in an interactive capstone project.
Nube
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Especificar y ajustar modelos GARCH para pronosticar la volatilidad variable en el tiempo y el valor en riesgo.
Finanzas aplicadas
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Aprende a unir de forma eficaz y eficiente conjuntos de datos en formato tabular utilizando la biblioteca Pandas de Python.
Manipulación de datos
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This course introduces you to the core features and functionalities of Gemini Code Assist, an AI-powered app development collaborator for Google Cloud.
Nube
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Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.
Nube
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Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.
Nube
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Aprende los fundamentos de la valoración de acciones.
Finanzas aplicadas
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Aprende a analizar procesos de negocio en R y extraer insights accionables de enormes conjuntos de datos de eventos.
Informes
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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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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
This course introduces you to event-based applications and teaches you how to use service orchestration and choreography to coordinate microservices.
Nube
Curso
En este curso, aprenderás a implementar modelos bayesianos más avanzados utilizando RJAGS.
Probabilidad y estadística
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Utiliza C++ para mejorar considerablemente el rendimiento de tu código R.
Desarrollo de software
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Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
Nube
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Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.
Desarrollo de software
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Secure the AWS workloads you ship: least-privilege IAM, short-lived credentials, API authorization, secrets handling, encryption, and CloudTrail evidence.
Nube
Curso
Aprende a ajustar los hiperparámetros de tu modelo para obtener los mejores resultados predictivos.
Machine Learning
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Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
Nube
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Manipula datos de texto, analízalos y mucho más dominando las expresiones regulares y las distancias entre cadenas en R.
Desarrollo de software
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Predecir la rotación de empleados y diseñar estrategias de retención.
Machine Learning
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Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
Nube
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Sigue aprendiendo con purrr para crear código iterativo robusto, limpio y fácil de mantener.
Desarrollo de software
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.
Avanza estés donde estés con nuestros cursos para móvil y retos de programación diarios de 5 minutos.