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Curso
Aprende a modelar y predecir valores de datos bursátiles utilizando modelos lineales, árboles de decisión, bosques aleatorios y redes neuronales.
Machine Learning
Curso
Aprende a crear dashboards interactivos y ricos en insights con Dash y Plotly.
Visualización de datos
Curso
Este curso te enseñará cómo integrar datos espaciales en el flujo de trabajo de ciencia de datos con Python.
Manipulación de datos
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Explora las reglas de asociación en el análisis de cestas de la compra con Python utilizando datos de una librería y creando recomendaciones de películas.
Machine Learning
Curso
Aprende los conceptos financieros más básicos utilizando Python y NumPy.
Finanzas aplicadas
Curso
Combina texto, imágenes, audio y vídeo con los últimos modelos de IA de Hugging Face y genera nuevas imágenes y vídeos.
Inteligencia artificial
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Garantiza la alta calidad de los datos en flujos de trabajo de ciencia e ingeniería de datos con la biblioteca Great Expectations de Python.
Ingeniería de datos
Curso
Aprovecha el poder de Python y PuLP para optimizar las cadenas de suministro.
Análisis exploratorio de datos
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Aprende los fundamentos de las redes neuronales y cómo construir modelos de aprendizaje profundo con TensorFlow.
Machine Learning
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Este curso te proporcionará las habilidades necesarias para analizar, visualizar y comprender las redes utilizando la biblioteca NetworkX.
Probabilidad y estadística
Curso
Este curso cubre todo lo que necesitas saber para crear un sistema básico de supervisión de machine learning en Python.
Machine Learning
Curso
Aprende sobre modelos ARIMA en Python y conviértete en un experto en análisis de series temporales.
Machine Learning
Curso
Crea sistemas RAG más precisos y fiables con Graph RAG y hybrid RAG.
Inteligencia artificial
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¿Los clientes están encantados con tus productos o tu servicio es deficiente? Aprende a realizar una tarea de análisis de opiniones de principio a fin.
Machine Learning
Curso
Aprende a detectar fraude con Python.
Machine Learning
Curso
Aprende a realizar regresiones lineales y logísticas con varias variables explicativas.
Probabilidad y estadística
Curso
Descubre todas las ventajas del análisis bayesiano de datos y aplícalo a una gran variedad de casos de uso reales.
Probabilidad y estadística
Curso
Aprende cómo participar y ganar competiciones en Kaggle.
Machine Learning
Curso
Aprende los fundamentos de la exploración, manipulación y medición de datos de imágenes biomédicas.
Manipulación de datos
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Crea equipos de IA que colaboren, automaticen flujos de trabajo y generen contenido con CrewAI.
Inteligencia artificial
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Resuelve problemas de optimización del mundo real con SciPy y PuLP de Python, desde optimización básica hasta compleja y con restricciones.
Desarrollo de software
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En este curso, aprenderás a importar y gestionar datos financieros en Python utilizando diversas herramientas y fuentes.
Finanzas aplicadas
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Aprende a crear visualizaciones atractivas y convincentes que te ayuden a comunicar los resultados de manera eficiente y eficaz.
Visualización de datos
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Aprende a manipular y analizar datos estructurados de forma flexible con MongoDB.
Ingeniería de datos
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Crea aplicaciones con Python: practica la OOP y los principios de ingeniería de software para escribir código ordenado y fácil de mantener.
Desarrollo de software
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Aprende a diseñar y ejecutar tus propias simulaciones Montecarlo utilizando Python.
Probabilidad y estadística
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Aprende a crear visualizaciones atractivas de datos geoespaciales en Python utilizando el paquete de geopandas y los mapas de folium.
Visualización de datos
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Aprende a crear modelos de IA generativa que reflejen los valores humanos mientras adquieres experiencia práctica con LLM avanzados.
Inteligencia artificial
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En este curso aprenderás a utilizar y presentar modelos de regresión logística para realizar predicciones.
Machine Learning
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En este curso, aprenderás a recopilar datos de Twitter y a analizar textos, redes y origen geográfico de Twitter.
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.
Avanza estés donde estés con nuestros cursos para móvil y retos de programación diarios de 5 minutos.