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Introducción a las AI Apps en Sigma
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Crea aplicaciones interactivas de IA en Sigma con entradas y acciones de usuarios e interfaces perfeccionadas, sin necesidad de programar.
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Mira vídeos cortos de instructores expertos y pon en práctica tus conocimientos con ejercicios interactivos en el navegador.
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Crea aplicaciones interactivas de IA en Sigma con entradas y acciones de usuarios e interfaces perfeccionadas, sin necesidad de programar.
Informes
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In this case study, you’ll use visualization techniques to find out what skills are most in-demand for data scientists, data analysts, and data engineers.
Visualización de datos
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Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.
Inteligencia artificial
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This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Nube
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You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Nube
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Domina la gestión estratégica de datos para la excelencia empresarial.
Gestión de datos
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Explora Alteryx Designer en un caso práctico con datos de minoristas para mejorar el análisis de ventas y tomar decisiones estratégicas.
Preparación de datos
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Libera todo el potencial de los datos y aprende a detectar y mitigar los sesgos para obtener análisis precisos y modelos fiables.
Gestión de datos
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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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Exploring Data Transformation with Google Cloud
Nube
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Innovating with Google Cloud AI
Nube
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Analizar la dinámica del mercado y elaborar un plan estratégico de entrada para un fabricante de vehículos eléctricos usando IA generativa.
Inteligencia artificial
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Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
Visualización de datos
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Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.
Visualización de datos
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Aprende los fundamentos del uso de DataLab, un cuaderno de datos basado en IA para el análisis y la exploración de datos.
Informes
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You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
Nube
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Interactúa con un GPT personalizado y utiliza tus habilidades de creación de prompts para planificar y abrir un restaurante.
Inteligencia artificial
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Aprende a configurar y administrar la infraestructura de Microsoft Fabric.
Otros
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¡Domina los datos! Adquiere habilidades para individuos y organizaciones, comprende comportamientos y crea una cultura basada en el dominio de los datos.
Alfabetización de datos
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Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.
Visualización de datos
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Get hands-on with Snowflake: query data, manage storage, control costs, and build with Cortex AI and Streamlit.
Ingeniería de datos
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Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
Desarrollo de software
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Aplica tus conocimientos de finanzas y R para realizar pruebas retrospectivas, analizar y optimizar portafolios financieros.
Finanzas aplicadas
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Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
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Aprende cómo funcionan las fechas en R y explora el mundo de las sentencias if, los bucles y las funciones utilizando ejemplos financieros.
Finanzas aplicadas
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Leverage the power of tidyverse tools to create publication-quality graphics and custom-styled reports that communicate your results.
Visualización de datos
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Aprende a valorar empresas con aplicaciones reales y casos prácticos utilizando flujos de caja descontados (DCF).
Finanzas aplicadas
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Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.
Desarrollo de software
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Mejora tus habilidades para la toma de decisiones con modelos de decisión, métodos de análisis, gestión de riesgos y técnicas de optimización.
Alfabetización de datos
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Trust and Security with Google Cloud
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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.