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Introducción a R
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Domina los fundamentos del análisis de datos en R, como vectores, listas y marcos de datos, y practica R con conjuntos de datos reales.
Desarrollo de software
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Domina los fundamentos del análisis de datos en R, como vectores, listas y marcos de datos, y practica R con conjuntos de datos reales.
Desarrollo de software
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Comienza a explorar y visualizar tus datos con tidyverse, una potente y popular colección de herramientas en R.
Desarrollo de software
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Continúa tu viaje para convertirte en un ninja de R aprendiendo sobre sentencias condicionales, bucles y funciones vectoriales.
Desarrollo de software
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Aprende a producir visualizaciones de datos significativas y llamativas con ggplot2 y comprende la gramática de los gráficos.
Visualización de datos
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Desarrolla tus habilidades en estadística y aprende a recopilar, analizar y extraer conclusiones precisas de los datos.
Probabilidad y estadística
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Predice los precios de la vivienda y la tasa de clics de los anuncios implementando, analizando e interpretando análisis de regresión en R.
Probabilidad y estadística
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Desarrolla tus habilidades en Tidyverse y aprende a transformar y manipular datos con dplyr.
Manipulación de datos
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Aprende cómo y cuándo utilizar las pruebas de hipótesis en R, incluidas las pruebas t, las pruebas de proporciones y las pruebas χ².
Probabilidad y estadística
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En este curso, aprenderás a leer archivos CSV, XLS y de texto en R mediante herramientas como readxl y data.table.
Preparación de datos
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Aprende a utilizar técnicas gráficas y numéricas para empezar a descubrir la estructura de los datos.
Análisis exploratorio de datos
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Aprende a realizar regresiones lineales y logísticas con varias variables explicativas.
Probabilidad y estadística
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Aprende a combinar datos de varias tablas para responder a preguntas más complejas con dplyr.
Manipulación de datos
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En este curso aprenderás los fundamentos del machine learning sobre la clasificación.
Machine Learning
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Mejora tus habilidades en R aprendiendo a escribir funciones eficientes y reutilizables.
Desarrollo de software
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Aprende a limpiar los datos con rapidez y precisión para ayudar a tu empresa a pasar de datos sin procesar a información significativa.
Preparación de datos
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Domina el muestreo para obtener estadísticas más precisas con menos datos.
Probabilidad y estadística
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Aprende a escribir código R más rápido, descubre las pruebas comparativas y la creación de perfiles, y desvela los secretos de la programación paralela.
Desarrollo de software
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Aprende a utilizar facetas, sistemas de coordenadas y estadísticas en ggplot2 para crear gráficos explicativos significativos.
Visualización de datos
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Transforma casi cualquier conjunto de datos en un formato ordenado para facilitar el análisis.
Manipulación de datos
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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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Aprende las técnicas básicas necesarias para extraer información significativa de los datos de series temporales.
Probabilidad y estadística
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Domina la manipulación de datos de series temporales en R, incluido importar, resumir y crear subconjuntos, con zoo, lubridate y xts.
Manipulación de datos
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Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.
Probabilidad y estadística
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Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.
Probabilidad y estadística
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¡Aprende a utilizar los paquetes esenciales de Bioconductor para bioinformática utilizando conjuntos de datos de virus, hongos, seres humanos y plantas!
Probabilidad y estadística
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R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
Informes
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Aprende estructuras de datos esenciales, como listas y marcos de datos, y aplica esos conocimientos directamente a ejemplos financieros.
Finanzas aplicadas
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Este curso es una introducción al álgebra lineal, uno de los temas matemáticos más importantes que sustentan la ciencia de datos.
Probabilidad y estadística
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Shiny es un paquete de R para crear aplicaciones web interactivas en R, para compartir datos en forma de paneles de control o visualizaciones.
Desarrollo de software
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Aprende a sacar conclusiones sobre una población a partir de una muestra de datos mediante un proceso conocido como inferencia estadística.
Probabilidad y estadística
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.