Curso
Introducción a la optimización en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 689
Resuelve problemas de optimización del mundo real con SciPy y PuLP de Python, desde optimización básica hasta compleja y con restricciones.
Desarrollo de software
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.
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Curso
Creación de aplicaciones web con Shiny en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 689
Shiny es un paquete de R para crear aplicaciones web interactivas en R, para compartir datos en forma de paneles de control o visualizaciones.
Desarrollo de software
Curso
Diseño orientado al usuario en Power BI
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 689
Aprende a diseñar visualizaciones e informes de Power BI para los usuarios.
Visualización de datos
Curso
Reducción de dimensionalidad en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 682
Comprende el concepto de reducción de dimensionalidad en los datos y domina las técnicas para hacerlo en Python.
Machine Learning
Curso
Biomedical Image Analysis in Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 681
Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
Manipulación de datos
Curso
Modelado del riesgo crediticio en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 673
Aprende a preparar datos para solicitudes de crédito y a aplicar machine learning y reglas para mejorar la seguridad y la rentabilidad.
Finanzas aplicadas
Curso
Pensamiento estadístico en Python (Parte 1)
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 659
Construye los cimientos que necesitas para pensar de forma estadística y hablar el lenguaje de tus datos.
Probabilidad y estadística
Curso
Intermediate Regression with statsmodels in Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 659
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
Probabilidad y estadística
Curso
Trabajo con datos geoespaciales en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 655
Este curso te enseñará cómo integrar datos espaciales en el flujo de trabajo de ciencia de datos con Python.
Manipulación de datos
Curso
Álgebra lineal para data science en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 650
Este curso es una introducción al álgebra lineal, uno de los temas matemáticos más importantes que sustentan la ciencia de datos.
Probabilidad y estadística
Curso
Sentiment Analysis in Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 643
¿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
Introducción al análisis de texto en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 623
Analiza datos de texto en R utilizando el marco tidy.
Manipulación de datos
Curso
Procesamiento del Lenguaje Natural con spaCy
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 607
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Machine Learning
Curso
Data Types and Functions in Snowflake
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 590
Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
Manipulación de datos
Curso
Mejorar el rendimiento de consultas en SQL Server
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 581
En este curso, los alumnos aprenderán a escribir consultas que sean eficientes y fáciles de leer y comprender.
Desarrollo de software
Curso
Market Basket Analysis in Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 578
Explore association rules in market basket analysis with Python by bookstore data and creating movie recommendations.
Machine Learning
Curso
Window Functions in Snowflake
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 578
Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
Manipulación de datos
Curso
Trading financiero en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 574
Aprende a implementar estrategias de trading personalizadas en Python, a realizar pruebas retrospectivas y a evaluar su rendimiento.
Finanzas aplicadas
Curso
String Manipulation with stringr in R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 563
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Desarrollo de software
Curso
Desarrollo de modelos de Machine Learning para producción
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 559
Cambia a una mentalidad MLOps para entrenar, documentar, mantener y escalar modelos de machine learning hasta alcanzar su máximo potencial.
Machine Learning
Curso
Unsupervised Learning in R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 552
Este curso ofrece una introducción al agrupamiento y la reducción de dimensionalidad en R desde la perspectiva del machine learning.
Machine Learning
Curso
Building Dashboards with Dash and Plotly
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 550
Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.
Visualización de datos
Curso
Machine Learning con caret en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 544
Este curso enseña los conceptos fundamentales del machine learning, como la creación y evaluación de modelos predictivos.
Machine Learning
Curso
Introducción a Bioconductor en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 538
¡Aprende a utilizar los paquetes esenciales de Bioconductor para bioinformática utilizando conjuntos de datos de virus, hongos, seres humanos y plantas!
Probabilidad y estadística
Curso
Limpieza de datos en bases de datos PostgreSQL
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 533
Aprende a dominar los datos desorganizados y sin procesar almacenados en una base de datos PostgreSQL para extraer información precisa.
Preparación de datos
Curso
Writing Functions and Stored Procedures in SQL Server
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 532
Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.
Desarrollo de software
Curso
Estudio de caso: Gestión del Ingreso Neto en Excel
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 524
Utilizarás técnicas de gestión de ingresos netos en Excel para una empresa de bienes de consumo de rápida rotación.
Finanzas aplicadas
Curso
Estudio de caso: Análisis de datos sanitarios en Power BI
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 520
Practica con Power BI con un caso práctico sanitario. Analiza datos, descubre información sobre eficiencia y crea un panel de control.
Visualización de datos
Curso
Técnicas estadísticas en Tableau
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 515
Lleva tus habilidades de generación de informes al siguiente nivel con las funciones estadísticas integradas de Tableau.
Probabilidad y estadística
Curso
Conceptos de NoSQL
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 513
En este curso conceptual (no necesitas saber programar), conocerás las cuatro principales bases de datos nosql y los motores más populares.
Ingeniería 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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