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Cursos de datos, IA y nube

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62 Cursos

Curso

Create Engaging Video with Google Vids

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 247 revisiones

Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.

Nube

30 min

Curso

Gen AI: Beyond the Chatbot

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 110 revisiones

This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.

Nube

1 hora 30 min

Curso

Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 38 revisiones

This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.

Nube

1 hora

Curso

Digital Transformation with Google Cloud

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 81 revisiones

This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.

Nube

2 horas

Curso

Gen AI Agents: Transform Your Organization

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 75 revisiones

This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.

Nube

1 hora

Curso

Google: Introduction to AI Agents

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 86 revisiones

Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.

Nube

20 min

Curso

Gen AI Apps: Transform Your Work

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 75 revisiones

This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.

Nube

1 hora 15 min

Curso

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 80 revisiones

You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.

Nube

1 hora 30 min

Curso

Gen AI: Navigate the Landscape

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 69 revisiones

You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.

Nube

1 hora 15 min

Curso

Google DeepMind: Build Your Own Small Language Model

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 15 revisiones

In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.

Nube

6 horas

Curso

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 21 revisiones

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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4 horas 45 min

Curso

Preparing for your Professional Data Engineer Journey

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 8 revisiones

Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.

Nube

3 horas 12 min

Curso

Google: Enterprise Agents and Use Cases

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 39 revisiones

Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.

Nube

45 min

Curso

Google: Agent Fundamentals

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 15 revisiones

Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.

Nube

1 hora

Curso

Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 16 revisiones

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.

Nube

4 horas 15 min

Curso

Getting Started with Google Kubernetes Engine

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 16 revisiones

The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.

Nube

5 horas 15 min

Curso

Introduction to Data Engineering on Google Cloud

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 8 revisiones

Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.

Nube

3 horas 41 min

Curso

Google DeepMind: Fine-Tune Your Model

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 12 revisiones

Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.

Nube

8 horas

Curso

Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 6 revisiones

Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.

Nube

3 horas

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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