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Aprende a crear consultas para análisis e ingeniería de datos con funciones de ventana, el arma secreta de SQL.
Desarrollo de software
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Aprende los conceptos clave del modelado de datos en Power BI.
Manipulación de datos
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En este curso interactivo de Power BI, aprenderás a utilizar el editor Power Query para transformar y preparar tus datos para el análisis.
Preparación de datos
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Investigarás un conjunto de datos de la empresa ficticia Databel en Power BI, y tendrás que averiguar por qué están perdiendo clientes.
Visualización de datos
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Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.
Inteligencia artificial
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Este curso te llevará desde la arquitectura básica de Snowflake hasta el dominio de las técnicas avanzadas de SnowSQL.
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Descubre el mundo de Amazon Web Services (AWS) y entiende por qué está a la vanguardia de la computación en la nube.
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Aprende a crear visualizaciones informativas y atractivas en Python con la biblioteca Seaborn.
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Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.
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Sumérgete en el apasionante mundo de las APIs mientras te introducimos en los fundamentos del consumo y el trabajo con APIs Web utilizando Python.
Desarrollo de software
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Sigue desarrollando tus habilidades de ciencia de datos y aprende sobre iteradores y comprensión de listas.
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Domina PySpark para manejar big data con facilidad: ¡aprende a procesar, consultar y optimizar conjuntos de datos masivos para realizar potentes análisis!
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Explora Excel Power Query para la transformación y limpieza avanzada de datos para impulsar tu toma de decisiones y análisis.
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Preparación de datos
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Aprende las funciones PostgreSQL más importantes para manipular, procesar y transformar datos.
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Manipulación 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.
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.
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