Mira vídeos cortos de instructores expertos y pon en práctica tus conocimientos con ejercicios interactivos en el navegador.
o
Curso
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
Curso
Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
Nube
Curso
The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
Nube
Nube
Curso
Aprende los modelos mixtos: un marco estadístico formal y práctico para la agrupación y la clasificación probabilísticas.
Probabilidad y estadística
Curso
Aprende pruebas estadísticas para identificar valores atípicos y cómo utilizar sofisticados algoritmos de puntuación de anomalías.
Probabilidad y estadística
Curso
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
Curso
This course introduces you to the core features and functionalities of Gemini Code Assist, an AI-powered app development collaborator for Google Cloud.
Nube
Curso
It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
Nube
Curso
A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.
Nube
Curso
Want to spend more time coding and less time doing admin? Automate support briefs for the rollout of new features with Claude Cowork.
Inteligencia artificial
Curso
Aprende a crear gráficos animados y vistas vinculadas íntegramente en R con plotly.
Visualización de datos
Curso
Use Agent Search on Gemini Enterprise Agent Platform to provide your website users a generative search experience.
Nube
Curso
Aprende a crear modelos sencillos de respuesta del mercado para aumentar la eficacia de tus planes de marketing.
Probabilidad y estadística
Curso
Learn about creating and securing containers, and Google Kubernetes Engine for application developers.
Nube
Curso
Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
Nube
Curso
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
Curso
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
Curso
This course introduces you to event-based applications and teaches you how to use service orchestration and choreography to coordinate microservices.
Nube
Curso
Learn how to use Claude to analyze your data and extract accurate, actionable insights.
Inteligencia artificial
Curso
Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
Inteligencia artificial
Curso
Learn how to install and modify existing plugins, as well as how to build your own plugins using Claude Cowork.
Inteligencia artificial
Curso
Develop the judgment to use AI safely, ethically, and responsibly in your work.
Inteligencia artificial
Curso
Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
Inteligencia artificial
Curso
Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
Inteligencia artificial
Curso
Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
Inteligencia artificial
Curso
Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
Inteligencia artificial
Curso
Understand what drives the cost of every AI conversation, and build habits that get more out of your plan without giving up quality.
Inteligencia artificial
Curso
Learn to build agentic systems using LangGraph.
Inteligencia artificial
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.