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Cursos de datos, IA y nube

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394 Cursos

Curso

Pruebas de hipótesis en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 1053 revisiones

Aprende cómo y cuándo utilizar las pruebas de hipótesis en R, incluidas las pruebas t, las pruebas de proporciones y las pruebas χ².

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Introducción al Deep Learning en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 233 revisiones

Aprende los fundamentos de las redes neuronales y cómo construir modelos de aprendizaje profundo con Keras 2.0 en Python.

Inteligencia artificial

4 horas

Curso

Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 113 revisiones

This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.

Nube

1 hora

Curso

Tipos de datos y excepciones en Java

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 716 revisiones

Domina los objetos Java, el Collections Framework y el manejo de excepciones como un experto, con logging incluido.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Análisis de series temporales en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 149 revisiones

En este curso de cuatro horas, aprenderás los fundamentos del análisis de datos de series temporales en Python.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

IA explicable en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 1194 revisiones

Adquiere las habilidades esenciales utilizando Scikit-learn, SHAP y LIME para probar y construir sistemas de IA transparentes, fiables y responsables.

Inteligencia artificial

4 horas

Curso

Trading financiero en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 304 revisiones

Aprende a implementar estrategias de trading personalizadas en Python, a realizar pruebas retrospectivas y a evaluar su rendimiento.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Desarrollo de software con Cursor

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 473 revisiones

Crea código listo para producción con Cursor. Aprende sobre indicaciones de IA, refactorización, pruebas y flujos de trabajo avanzados.

Inteligencia artificial

1 hora 30 min

Curso

Reestructuración de datos con pandas

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 864 revisiones

Reestructura DataFrames de un formato ancho a uno largo, apila y desapila filas y columnas y maneja DataFrames con múltiples índices.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Introducción a BigQuery

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 469 revisiones

Aprovecha BigQuery: aprende los fundamentos, ejecuta consultas y optimiza flujos de trabajo para análisis de datos eficientes.

Ingeniería de datos

4 horas

Curso

Limpieza de datos en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 851 revisiones

Aprende a limpiar los datos con rapidez y precisión para ayudar a tu empresa a pasar de datos sin procesar a información significativa.

Preparación de datos

4 horas

Curso

Docker intermedio

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 920 revisiones

Domina las compilaciones multietapa, las herramientas de red de Docker y Docker Compose para optimizar las aplicaciones en contenedores.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Extreme Gradient Boosting con XGBoost

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 276 revisiones

Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

Machine Learning

4 horas

Curso

Escribir código R eficiente

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 145 revisiones

Aprende a escribir código R más rápido, descubre las pruebas comparativas y la creación de perfiles, y desvela los secretos de la programación paralela.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

Visualización de datos intermedia con ggplot2

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 1003 revisiones

Aprende a utilizar facetas, sistemas de coordenadas y estadísticas en ggplot2 para crear gráficos explicativos significativos.

Visualización de datos

4 horas

Curso

Análisis de clústeres en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 1085 revisiones

Este curso te presenta el aprendizaje no supervisado con la biblioteca SciPy mediante técnicas como los clústeres jerárquicos y de k-medias.

Machine Learning

4 horas

Curso

Muestreo en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 900 revisiones

Domina el muestreo para obtener estadísticas más precisas con menos datos.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Modelado del riesgo crediticio en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 311 revisiones

Aprende a preparar datos para solicitudes de crédito y a aplicar machine learning y reglas para mejorar la seguridad y la rentabilidad.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Machine Learning de extremo a extremo

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 386 revisiones

Sumérgete en el mundo del machine learning y descubre cómo diseñar, entrenar e implementar modelos integrales.

Machine Learning

4 horas

Curso

Validación de modelos en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 978 revisiones

Aprende los fundamentos de la validación de modelos y las técnicas de validación y empieza a crear modelos validados y de alto rendimiento.

Machine Learning

4 horas

Curso

Entrada/Salida y Streams en Java

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 511 revisiones

Mejora tus habilidades en Java aprendiendo a manejar archivos, procesar datos y crear código limpio y reutilizable utilizando técnicas del mundo real.

Desarrollo de software

4 horas

Curso

A/B Testing en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 393 revisiones

Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.

Probabilidad y estadística

4 horas

Curso

Intermediate Workflow Automation with n8n

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 110 revisiones

Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.

Inteligencia artificial

4 horas

Curso

Transformación de datos con Polars

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 154 revisiones

Lleva Polars más allá con manipulación de texto, estadísticas móviles, uniones de DataFrame y análisis avanzados.

Manipulación de datos

4 horas

Curso

Desarrollo de paquetes en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 1008 revisiones

Aprende a crear tus propios paquetes Python para que el código sea más fácil de usar y compartir con otros.

Desarrollo de software

4 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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