Mira vídeos cortos de instructores expertos y pon en práctica tus conocimientos con ejercicios interactivos en el navegador.
o
Curso
Adquiere experiencia práctica en cómo sacar conclusiones sólidas basadas en datos en este curso de cuatro horas sobre inferencia estadística en Python.
Probabilidad y estadística
Curso
Explora el conjunto de datos del Proyecto de Policía Abierta de Stanford y analiza el impacto del género en el comportamiento policial utilizando pandas.
Manipulación de datos
Curso
Crea un agente de IA sanitaria con Haystack, un framework de código abierto para orquestar LLMs y componentes externos.
Inteligencia artificial
Curso
Utiliza el análisis de supervivencia para trabajar con datos de tiempo hasta el evento y predecir el tiempo de supervivencia.
Probabilidad y estadística
Curso
Aprende a diseñar, automatizar y supervisar canalizaciones de previsión escalables en Python.
Machine Learning
Curso
Asume el papel de director financiero y aprende a asesorar a un consejo de administración sobre métricas clave mientras elaboras una previsión financiera.
Finanzas aplicadas
Curso
Descubre el poder de la simulación de eventos discretos para optimizar procesos empresariales. Desarrolla gemelos digitales con el paquete SimPy de Python.
Probabilidad y estadística
Curso
Descubre cómo interactuar con tus datos utilizando agentes de IA de texto a consulta con MongoDB y LangGraph.
Inteligencia artificial
Curso
Transición desde MATLAB aprendiendo algunos conceptos fundamentales de Python y profundizando en los paquetes NumPy y Matplotlib.
Desarrollo de software
Curso
Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.
Probabilidad y estadística
Curso
Aprende a procesar información confidencial con técnicas que preservan la privacidad.
Machine Learning
Curso
Aprende a utilizar la API del censo para trabajar con datos demográficos y socioeconómicos.
Análisis exploratorio de datos
Curso
¡Descubre por qué se ha generado tanto revuelo en torno a DeepSeek! Crea aplicaciones utilizando los modelos R1 y V3 de DeepSeek.
Inteligencia artificial
Curso
Analiza gráficos de series temporales, utiliza gráficos bipartitos y adquiere las habilidades necesarias para abordar problemas avanzados en análisis de redes.
Probabilidad y estadística
Curso
Aprende a usar la programación paralela de Python con Dask para mejorar tus flujos de trabajo y gestionar de forma eficiente los macrodatos.
Desarrollo de software
Curso
Descubre cómo funcionan los bonos, cómo calcular su precio y cómo evaluar algunos de sus riesgos utilizando los paquetes numpy y numpy-financial.
Finanzas aplicadas
Curso
En este curso aprenderás a aplicar machine learning en el ámbito de los recursos humanos.
Machine Learning
Curso
Aprende a analizar datos de encuestas con Python y saber cuándo conviene aplicar herramientas estadísticas de naturaleza descriptiva e inferencial.
Probabilidad y estadística
Curso
Aprende a preparar y organizar los datos para el análisis predictivo.
Machine Learning
Curso
Aprende a unir de forma eficaz y eficiente conjuntos de datos en formato tabular utilizando la biblioteca Pandas de Python.
Manipulación de datos
Curso
¿Tienes curiosidad por conocer el funcionamiento interno de los modelos que hay detrás de productos como Google Translate?
Inteligencia artificial
Curso
Aprende a crear visualizaciones de datos interactivas, incluida la creación y conexión de widgets con Bokeh.
Visualización de datos
Curso
Learn how to predict click-through rates on ads and implement basic machine learning models in Python so that you can see how to better optimize your ads.
Machine Learning
Curso
Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
Inteligencia artificial
Curso
Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
Inteligencia artificial
Curso
Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
Inteligencia artificial
Curso
Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
Inteligencia artificial
Curso
Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
Inteligencia artificial
Curso
Learn to build agentic systems using LangGraph.
Inteligencia artificial
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.