Curso
Estudio de caso: análisis financiero en KNIME
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 217
Aplica el análisis financiero en KNIME con datos del mundo real, mejorando tus habilidades en la preparación de datos y el flujo de trabajo.
Finanzas aplicadas
Cursos de datos, IA y nube
Domina las habilidades que importanMira vídeos cortos de instructores expertos y pon en práctica tus conocimientos con ejercicios interactivos en el navegador.
- Aprende a tu propio ritmo
- Obtén experiencia práctica
- Completa capítulos breves
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Al continuar, aceptas nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que tus datos se almacenen en los EE. UU.328 Cursos
Curso
Análisis de datos de redes sociales con Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 215
En este curso, aprenderás a recopilar datos de Twitter y a analizar textos, redes y origen geográfico de Twitter.
Manipulación de datos
Curso
Sentiment Analysis in R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 213
Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.
Machine Learning
Curso
Python para usuarios de R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 194
Este curso está dirigido a usuarios de R que quieran ponerse al día con Python.
Desarrollo de software
Curso
Visualizing Geospatial Data in R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.6+
- 191
Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
Visualización de datos
Curso
Develop Azure Event-based and Message-based Solutions
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 189
Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.
Nube
Curso
Machine Learning en el tidyverse
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 185
Aprovecha los paquetes tidyr y purrr de tidyverse para generar, explorar y evaluar modelos de machine learning.
Machine Learning
Curso
Casos prácticos: crea aplicaciones web con Shiny en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 181
¡Practica tus habilidades con Shiny mientras creas divertidas aplicaciones Shiny para situaciones de la vida real!
Informes
Curso
Análisis de series temporales en PostgreSQL
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 181
Aprende a utilizar PostgreSQL para gestionar eficazmente el análisis de series temporales y aplicar estas técnicas a datos del mundo real.
Manipulación de datos
Curso
Análisis de cestas de la compra en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 177
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
Building AI Agents with Haystack
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 174
Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.
Inteligencia artificial
Curso
Modelado no lineal con Generalized Additive Models (GAMs) en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 174
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
Monitor and Troubleshoot Azure Solutions
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 174
Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.
Nube
Curso
RAG de extremo a extremo con Weaviate
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.6+
- 172
¡Domina RAG con Weaviate! Incorpora texto e imágenes para su recuperación y experimenta con búsquedas vectoriales, BM25 e híbridas.
Inteligencia artificial
Curso
Data Transformation with Polars
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 170
Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.
Manipulación de datos
Curso
Machine Learning for Marketing Analytics in R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 169
In this course youll learn how to use data science for several common marketing tasks.
Machine Learning
Curso
Importación de datos en Java
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 165
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
Credit Risk Modeling in R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 164
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Finanzas aplicadas
Curso
Agentes de texto a consulta con MongoDB y LangGraph
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 163
Descubre cómo interactuar con tus datos utilizando agentes de IA de texto a consulta con MongoDB y LangGraph.
Inteligencia artificial
Curso
Developing R Packages
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 159
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Desarrollo de software
Curso
Cleaning Data in Java
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 151
Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
Importación y limpieza de datos
Curso
Análisis de datos del Censo de EE. UU. con Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 149
Aprende a utilizar la API del censo para trabajar con datos demográficos y socioeconómicos.
Análisis exploratorio de datos
Curso
Detección de fraude en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 149
Aprende a detectar el fraude con análisis en R.
Machine Learning
Curso
Financial Forecasting in Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 149
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
Análisis de la actividad policial con pandas
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 149
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
Estudio de caso: análisis de comercio electrónico en Tableau
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 145
In ecommerce, increasing sales and reducing expenses are top priorities. In this case study, youll investigate data from an online pet supply company.
Visualización de datos
Curso
NLP avanzado con spaCy
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.6+
- 141
Aprende a utilizar spaCy para crear sistemas avanzados de comprensión del lenguaje natural, utilizando enfoques basados en reglas y en machine learning.
Machine Learning
Curso
Intermediate Workflow Automation with n8n
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 140
Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
Inteligencia artificial
Curso
Uniones en pandas para usuarios de hojas de cálculo
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 138
Aprende a unir de forma eficaz y eficiente conjuntos de datos en formato tabular utilizando la biblioteca Pandas de Python.
Manipulación de datos
Curso
Serverless Applications with AWS Lambda
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 136
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
Nube
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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