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Cursos de datos, IA y nube

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127 Cursos

Curso

Análisis de redes en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 120 revisiones

Aprende a analizar y visualizar datos de red con el paquete igraph y crea gráficos de red interactivos con threejs.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Communicating with Data in the Tidyverse

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 190 revisiones

Leverage the power of tidyverse tools to create publication-quality graphics and custom-styled reports that communicate your results.

Visualización de datos

4 horas

Curso

Interactive Maps with leaflet in R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 92 revisiones

Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.

Visualización de datos

4 horas

Curso

Inferencia para datos categóricos en R

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 104 revisiones

En este curso aprenderás a aprovechar las técnicas estadísticas para trabajar con datos categóricos.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Modelado con tidymodels en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 170 revisiones

Aprende a optimizar tus flujos de trabajo de machine learning con tidymodels.

Machine Learning

4 horas

Curso

Estudio de caso: Análisis exploratorio de datos en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 47 revisiones

Utiliza tus habilidades de manipulación y visualización de datos para explorar el historial de votaciones de la Asamblea General de las Naciones Unidas.

Análisis exploratorio de datos

4 horas

Curso

Categorical Data in the Tidyverse

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 161 revisiones

Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Manipulación de datos con data.table en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 21 revisiones

Domina conceptos básicos sobre la manipulación de datos, como el filtrado, la selección y el cálculo de estadísticas por grupos utilizando data.table.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Ajuste de hiperparámetros en R

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 50 revisiones

Aprende a ajustar los hiperparámetros de tu modelo para obtener los mejores resultados predictivos.

Machine Learning

4 horas

Curso

Sentiment Analysis in R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 95 revisiones

Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.

Machine Learning

4 horas

Curso

Gestión Cuantitativa del Riesgo en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 79 revisiones

Trabajar con series de rentabilidad de factores de riesgo, estudiar sus propiedades empíricas y realizar estimaciones del valor en riesgo.

Finanzas aplicadas

5 horas

Curso

Detección de fraude en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 36 revisiones

Aprende a detectar el fraude con análisis en R.

Machine Learning

4 horas

Curso

Credit Risk Modeling in R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 81 revisiones

Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Visualizing Geospatial Data in R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.5+
  • 86 revisiones

Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.

Visualización de datos

4 horas

Curso

Análisis de cestas de la compra en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 83 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

Machine Learning en el tidyverse

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 105 revisiones

Aprovecha los paquetes tidyr y purrr de tidyverse para generar, explorar y evaluar modelos de machine learning.

Machine Learning

5 horas

Curso

Building Dashboards with shinydashboard

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.6+
  • 73 revisiones

Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.

Informes

4 horas

Curso

Valoración y análisis de bonos en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 81 revisiones

Aprende a utilizar R para desarrollar modelos que permitan evaluar. analizar bonos y protegerlos frente a los tipos de interés cambiantes.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Modelos GARCH en R

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 94 revisiones

Especificar y ajustar modelos GARCH para pronosticar la volatilidad variable en el tiempo y el valor en riesgo.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Developing R Packages

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 139 revisiones

Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Tratamiento de datos faltantes con imputaciones en R

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 89 revisiones

Diagnostica, visualiza y trata los datos ausentes con una variedad de técnicas de imputación y consejos para mejorar los resultados.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Análisis de carteras intermedio en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 68 revisiones

Mejora tus habilidades financieras para realizar pruebas retrospectivas, analizar y optimizar portafolios financieros.

Finanzas aplicadas

5 horas

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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