Curso
Marketing Analytics: Predicción de churn de clientes en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 177 revisiones
Aprende a utilizar Python para analizar la pérdida de clientes y crear un modelo para predecirla.
Análisis exploratorio de datos
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397 Cursos
Curso
Intermediate Power Automate
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 12 revisiones
Build reliable Power Automate cloud flows with triggers, branching, approvals, error handling, and production handover.
Inteligencia artificial
Curso
Building Generative AI Apps to Talk to Your Data
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 10 revisiones
Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
Inteligencia artificial
Curso
String Manipulation with stringr in R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 54 revisiones
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Desarrollo de software
Curso
Uso de almacenes de datos en AWS
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 32 revisiones
Aprende a elegir, crear y proteger almacenes de datos de AWS, incluidos DynamoDB y S3, mediante ejercicios prácticos de consola y casos reales.
Nube
Curso
Caso práctico: análisis de comercio electrónico en Power BI
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 206 revisiones
En el comercio electrónico, más ventas y menos costes es esencial. Analiza los datos de una empresa online con Power BI.
Visualización de datos
Curso
Visualización de datos temporales en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 97 revisiones
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Visualización de datos
Curso
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- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
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Curso
Azure API Management
- IntermedioNivel de habilidad
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Nube
Curso
Generative AI Essentials with Snowflake
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.6+
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Inteligencia artificial
Curso
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Visualización de datos
Curso
Pensamiento estadístico en Python (Parte 2)
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Probabilidad y estadística
Curso
Modelos de IA escalables con PyTorch Lightning
- IntermedioNivel de habilidad
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Optimiza tus proyectos de IA creando modelos modulares y dominando la optimización avanzada con PyTorch Lightning.
Inteligencia artificial
Curso
Estudio de caso: análisis de ventas de la competencia en Power BI
- IntermedioNivel de habilidad
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Este caso práctico de Power BI sigue un caso de uso empresarial real en el que aplicarás los conceptos de ETL y visualización.
Visualización de datos
Curso
Introducción al modelado lineal en Python
- IntermedioNivel de habilidad
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Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.
Probabilidad y estadística
Curso
Análisis de supervivencia en R
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Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
Probabilidad y estadística
Curso
Cómo tratar datos faltantes en Python
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Aprende a identificar, analizar, eliminar e imputar datos faltantes en Python.
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Curso
Importación y gestión de datos financieros en Python
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En este curso, aprenderás a importar y gestionar datos financieros en Python utilizando diversas herramientas y fuentes.
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Curso
Advanced Data Engineering with Snowflake
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Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
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Curso
Modelos Lineales Generalizados en R
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El curso sobre el modelo lineal generalizado amplía tu conjunto de herramientas de regresión para incluir la regresión logística y la regresión de Poisson.
Probabilidad y estadística
Curso
Análisis de datos de redes sociales con Python
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En este curso, aprenderás a recopilar datos de Twitter y a analizar textos, redes y origen geográfico de Twitter.
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Curso
Machine Learning con caret en R
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This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
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Comienza tu viaje con Scala, un lenguaje popular para aplicaciones escalables e infraestructura de ingeniería de datos.
Desarrollo de software
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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