Curso
Trabajar con la API Responses de OpenAI
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 62 revisiones
Crea aplicaciones de IA inteligentes, interactivas y fiables más fácilmente que nunca con la API OpenAI Responses y GPT-5.
Inteligencia artificial
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Curso
Crea aplicaciones de IA inteligentes, interactivas y fiables más fácilmente que nunca con la API OpenAI Responses y GPT-5.
Inteligencia artificial
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Domina el análisis de marketing con Tableau. Analiza el rendimiento, compara métricas y optimiza estrategias en todos los canales.
Preparación de datos
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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.
Nube
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Aprende a acceder a datos financieros desde archivos locales y fuentes de Internet.
Finanzas aplicadas
Curso
Aprende a importar, limpiar y manipular datos de IoT en Python para prepararlos para machine learning.
Manipulación de datos
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Aprende a crear motores de recomendación en Python utilizando técnicas de machine learning.
Machine Learning
Curso
Learn to import, manipulate, and transform data in Java using the Tablesaw library. Work with CSV files, tabular structures, and complex JSON formats.
Desarrollo de software
Curso
In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.
Visualización de datos
Curso
Aprovecha los paquetes tidyr y purrr de tidyverse para generar, explorar y evaluar modelos de machine learning.
Machine Learning
Curso
El valor del ciclo de vida de clientes, predecir la pérdida de clientes o la segmentación: aplica machine learning para marketing en Python.
Machine Learning
Curso
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Finanzas aplicadas
Curso
En este curso, aprenderás a recopilar datos de Twitter y a analizar textos, redes y origen geográfico de Twitter.
Manipulación de datos
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Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.
Machine Learning
Curso
Aprende a detectar el fraude con análisis en R.
Machine Learning
Curso
Este curso está dirigido a usuarios de R que quieran ponerse al día con Python.
Desarrollo de software
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Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Ingeniería de datos
Curso
¡Domina RAG con Weaviate! Incorpora texto e imágenes para su recuperación y experimenta con búsquedas vectoriales, BM25 e híbridas.
Inteligencia artificial
Curso
Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.
Inteligencia artificial
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Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.
Nube
Curso
Learn to distinguish real differences from random noise, and explore psychological crutches we use that interfere with our rational decision making.
Probabilidad y estadística
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Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
Importación y limpieza de datos
Curso
Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.
Nube
Curso
Los GAM modelan las relaciones en los datos como funciones no lineales que se adaptan bien a varios tipos de problemas de ciencia de datos.
Probabilidad y estadística
Curso
Descubre cómo interactuar con tus datos utilizando agentes de IA de texto a consulta con MongoDB y LangGraph.
Inteligencia artificial
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Aprende a utilizar PostgreSQL para gestionar eficazmente el análisis de series temporales y aplicar estas técnicas a datos del mundo real.
Manipulación de datos
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Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
Visualización de datos
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Aprende a resolver problemas cada vez más complejos utilizando simulaciones para generar y analizar datos.
Probabilidad y estadística
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Aprende la técnica de la bolsa de palabras para la minería de textos con R.
Machine Learning
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Explora las reglas de asociación del análisis de cestas de compra con R analizando datos minoristas y creando recomendaciones de películas.
Manipulación de datos
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
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.