Curso
Introducción a NumPy
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Desarrolla tus habilidades y domina NumPy y aprende a crear, ordenar, filtrar y actualizar matrices mediante el censo de árboles de NYC.
Manipulación de datos
Cursos de datos, IA y nube
Domina las habilidades que importanMira vídeos cortos de instructores expertos y pon en práctica tus conocimientos con ejercicios interactivos en el navegador.
- Aprende a tu propio ritmo
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Curso
Introducción a SQL Server
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
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Aprende y domina SQL Server para las tareas comunes de manipulación de datos.
Desarrollo de software
Curso
Conceptos de LLMOps
- BásicoNivel de habilidad
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Aprende sobre LLMOps desde la ideación hasta el despliegue y cómo aplicarlo a tus aplicaciones.
Inteligencia artificial
Curso
Introducción a la importación de datos en R
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
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En este curso, aprenderás a leer archivos CSV, XLS y de texto en R mediante herramientas como readxl y data.table.
Preparación de datos
Curso
Conceptos de Data Governance
- BásicoNivel de habilidad
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Obtén una introducción a la gobernanza de datos y explora su significado, propósito y cómo implementar un marco de gobernanza de datos.
Gestión de datos
Curso
Limpieza de datos con Generative AI
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Usa la IA generativa para limpiar datos, corregir duplicados, valores nulos y formatos, y obtener conjuntos de datos coherentes y precisos.
Inteligencia artificial
Curso
Large Language Models for Business
- BásicoNivel de habilidad
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Descubre los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y cómo están transformando el mundo empresarial.
Inteligencia artificial
Curso
Conceptos de diseño de paneles
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Learn the skills needed to create impactful dashboards. Understand dashboard design fundamentals, visual analytics components, and dashboard types.
Visualización de datos
Curso
Creación de paneles en Tableau
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Los paneles son imprescindibles en un mundo impulsado por datos. Ten más impacto en el rendimiento empresarial con los paneles de Tableau.
Visualización de datos
Curso
Conceptos de tecnología y servicios en la nube de AWS
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Domina la tecnología en la nube de AWS con aprendizaje práctico y aplicaciones prácticas en el ecosistema de AWS.
Nube
Curso
Introducción a la seguridad de los datos
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Descubre cómo convertirte en un defensor de los datos y mantenerlos seguros y protegidos con este curso interactivo para principiantes.
Gestión de datos
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Machine Learning para negocios
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Comprende los fundamentos del machine learning y cómo se aplica en el mundo empresarial.
Machine Learning
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Introducción a la calidad de datos
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Fundamentos de gestión de calidad de los datos: conceptos clave, dimensiones y técnicas para supervisar y mejorar la calidad de los datos.
Gestión de datos
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Power Pivot en Excel
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Domina Power Pivot en Excel para importar datos, crear relaciones y utilizar DAX. Crea paneles dinámicos para hallar información útil.
Manipulación de datos
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Introducción a Sigma
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¡Empieza a utilizar Sigma! Aprende a crear y personalizar paneles sencillos e interactivos para realizar análisis en tiempo real.
Manipulación de datos
Curso
Uniones de datos con dplyr
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Aprende a combinar datos de varias tablas para responder a preguntas más complejas con dplyr.
Manipulación de datos
Curso
Análisis de datos en Google Sheets
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Learn to use Google Sheets to clean, analyze, and draw insights from data. Discover how to sort, filter, and use VLOOKUP to combine data.
Manipulación de datos
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Prácticas de IA responsable
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Domina las Prácticas Responsables de IA con este completo curso, que incluye casos prácticos del mundo real y contenido interactivo.
Inteligencia artificial
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Conceptos de Databricks
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Conoce la potencia de Databricks Lakehouse y amplía tus conocimientos de ingeniería de datos y machine learning.
Ingeniería de datos
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Java intermedio
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Aprende a escribir código Java más limpio e inteligente con métodos, flujo de control y bucles.
Desarrollo de software
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Introducción a las consultas SQL con IA
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Aprende a consultar SQL con IA escribiendo prompts, generando consultas y analizando datos para resolver problemas del mundo real.
Manipulación de datos
Curso
Preparación de datos en Alteryx
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Domina la preparación, limpieza y análisis de datos maestros en Alteryx Designer, tanto si eres un analista novel como experimentado.
Preparación de datos
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Introducción a la ética de los datos
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Explora la ética de datos con este curso introductorio, cubriendo principios, ética de IA y habilidades prácticas.
Alfabetización de datos
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IA para finanzas
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Apply AI in finance to analyze data, prompt effectively, and automate workflows for better decisions.
Inteligencia artificial
Curso
Comprender la arquitectura y los servicios de Microsoft Azure
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Este curso profundiza en la columna vertebral de Azure adentrándose en temas como los contenedores, las máquinas virtuales y mucho más.
Nube
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Entender Excel
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Domina rápidamente los conceptos básicos de Excel: navega por hojas de cálculo, aplica fórmulas, analiza datos y crea tus primeros gráficos.
Manipulación de datos
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Software Development with Claude Code
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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.
Inteligencia artificial
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Introducción a Microsoft Fabric
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Para comprender los principales casos de uso de Fabric, explorarás diversas herramientas en las siete experiencias de Fabric.
Otros
Curso
Estudio de caso de narración con datos: especialidades universitarias
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Narrar datos es una habilidad muy demandada que mejora el análisis. Aprende a crear narrativas y visualizaciones con un conjunto de datos universitarios.
Alfabetización de datos
Curso
Conceptos de gestión de datos
- BásicoNivel de habilidad
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Domina los conceptos clave de la gestión de datos, desde las etapas del ciclo de vida hasta la seguridad y la gobernanza.
Gestión de datos
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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