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Curso
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
Curso
Utiliza las sofisticadas herramientas de visualización de Seaborn para hacer visualizaciones bellas e informativas con facilidad.
Visualización de datos
Curso
Aprende a diseñar visualizaciones e informes de Power BI para los usuarios.
Visualización de datos
Curso
¡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
Aprende los tipos de datos y las funciones de Snowflake para manipular texto, números y fechas mientras creas funciones personalizadas y tablas dinámicas.
Manipulación de datos
Curso
Comprende el concepto de reducción de dimensionalidad en los datos y domina las técnicas para hacerlo en Python.
Machine Learning
Curso
En este curso, los alumnos aprenderán a escribir consultas que sean eficientes y fáciles de leer y comprender.
Desarrollo de software
Curso
Cambia a una mentalidad MLOps para entrenar, documentar, mantener y escalar modelos de machine learning hasta alcanzar su máximo potencial.
Machine Learning
Curso
Aprende técnicas para el ajuste automatizado de hiperparámetros en Python, como Grid, Random e Informed Search.
Machine Learning
Curso
Aprende a empezar a desarrollar modelos de aprendizaje profundo con Keras.
Inteligencia artificial
Curso
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
En este curso, aprenderás los conceptos básicos de las bases de datos relacionales y cómo interactuar con ellas.
Manipulación de datos
Curso
En este curso conceptual (no necesitas saber programar), conocerás las cuatro principales bases de datos nosql y los motores más populares.
Ingeniería de datos
Curso
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Machine Learning
Curso
Retos al supervisar modelos de machine learning en producción: deriva de datos y conceptos y métodos para la degradación de los modelos.
Machine Learning
Curso
Aprende técnicas para extraer información útil del texto y procesarla en un formato adecuado para machine learning.
Machine Learning
Curso
Reestructura DataFrames de un formato ancho a uno largo, apila y desapila filas y columnas y maneja DataFrames con múltiples índices.
Manipulación de datos
Curso
Aprende a crear dashboards interactivos y ricos en insights con Dash y Plotly.
Visualización de datos
Curso
Descubre las funciones de ventana de Snowflake para resolver problemas de datos complejos con clasificaciones, particiones y cálculos continuos.
Manipulación de datos
Curso
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Ingeniería de datos
Curso
¿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
Analiza datos en cualquier formato. Ya sean archivos planos, software estadístico, bases de datos o datos directamente de la web.
Preparación de datos
Curso
Aprende a detectar fraude con Python.
Machine Learning
Curso
Construye los cimientos que necesitas para pensar de forma estadística y hablar el lenguaje de tus datos.
Probabilidad y estadística
Curso
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
Optimiza, escala y prueba canalizaciones de datos Polars para un rendimiento listo para producción.
Manipulación de datos
Curso
Domina la programación de SQL Server aprendiendo a crear, actualizar y ejecutar funciones y procedimientos almacenados.
Desarrollo de software
Curso
Aprende a realizar regresiones lineales y logísticas con varias variables explicativas.
Probabilidad y estadística
Curso
Aprende a sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra de datos mediante un proceso conocido como inferencia estadística.
Probabilidad y estadística
Curso
R Markdown es un lenguaje de formato fácil de usar para crear informes dinámicos a partir de código R.
Informes
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.
Progresa desde cualquier dispositivo móvil con nuestros cursos y desafíos de programación diarios de 5 minutos.