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Curso
Investigarás un conjunto de datos de una empresa ficticia llamada Databel en Tableau y deberás averiguar por qué los clientes se están marchando.
Visualización de datos
Curso
Reestructura DataFrames de un formato ancho a uno largo, apila y desapila filas y columnas y maneja DataFrames con múltiples índices.
Manipulación de datos
Curso
Domina las compilaciones multietapa, las herramientas de red de Docker y Docker Compose para optimizar las aplicaciones en contenedores.
Desarrollo de software
Curso
Practice data storytelling using real-world examples! Communicate complex insights effectively with a dataset of certified green businesses.
Alfabetización de datos
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Crea nuevas funciones para mejorar el rendimiento de tus modelos de machine learning.
Machine Learning
Curso
Transforma casi cualquier conjunto de datos en un formato ordenado para facilitar el análisis.
Manipulación de datos
Curso
Aprende a crear una base de datos PostgreSQL y explora la estructura, los tipos de datos y cómo normalizar bases de datos.
Preparación de datos
Curso
Las secuencias de comandos Bash te permiten crear pipelines de análisis en la nube y trabajar con datos almacenados en varios archivos.
Desarrollo de software
Curso
Build up your pandas skills and answer marketing questions by merging, slicing, visualizing, and more!
Análisis exploratorio de datos
Curso
Aprende sobre la gobernanza de la IA con Collibra. Crea, integra y amplía una IA responsable utilizando herramientas, marcos y flujos de trabajo de MLOps.
Inteligencia artificial
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Domina NoSQL y mejora los flujos de datos. Aprende Snowflake, Postgres JSON y Redis.
Ingeniería de datos
Curso
Aprende a crear tus propios paquetes Python para que el código sea más fácil de usar y compartir con otros.
Desarrollo de software
Curso
Domina la seguridad, la gobernanza y la optimización de costes de AWS para prepararte para la certificación Cloud Practitioner.
Nube
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Aprende los fundamentos de la validación de modelos y las técnicas de validación y empieza a crear modelos validados y de alto rendimiento.
Machine Learning
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Comprende el papel y las realidades del mundo real de la Inteligencia Artificial Explicable (XAI) con este curso para principiantes.
Inteligencia artificial
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Master Apache Kafka! From core concepts to advanced architecture, learn to create, manage, and troubleshoot Kafka for real-world data streaming challenges!
Ingeniería de datos
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Aprende a utilizar la plataforma analítica KNIME para consultar, limpiar y analizar datos sin código o con muy poco código.
Preparación de datos
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En este curso, utilizarás T-SQL, la variante de SQL utilizada en SQL Server de Microsoft para el análisis de datos.
Desarrollo de software
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Aprende las técnicas básicas necesarias para extraer información significativa de los datos de series temporales.
Probabilidad y estadística
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Conviértete en un experto en la aplicación de modelos ARIMA (media móvil integrada autorregresiva) a datos de series temporales utilizando R.
Probabilidad y estadística
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Build and deploy scalable web apps and serverless functions in Azure while mastering security, monitoring, and automation.
Nube
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You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
Inteligencia artificial
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Data visualization is one of the most desired skills for data analysts. This course allows you to present your findings better using Tableau.
Visualización de datos
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Build PowerPoint presentations with Microsoft Copilot. Turn documents into slides, generate visuals, and speaker notes.
Inteligencia artificial
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Aprende a conectar Tableau a diferentes fuentes de datos y a preparar los datos para un análisis fluido.
Preparación de datos
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Domina la gestión y el gobierno de Azure con nuestro curso completo, ideal para profesionales de datos que buscan experiencia en la nube.
Nube
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En este curso, explorarás el marco moderno de MLOps y analizarás el ciclo de vida y la implementación de los modelos de machine learning.
Machine Learning
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Domina Microsoft Copilot en Word para escribir más rápido, comprender documentos al instante y colaborar de manera más eficaz.
Inteligencia artificial
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Haz predicciones a partir de datos con Apache Spark mediante árboles de decisión, regresión logística, regresión lineal, ensambles y pipelines.
Machine Learning
Curso
Learn to conduct image analysis using Keras with Python by constructing, training, and evaluating convolutional neural networks.
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.
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