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Cursos de datos, IA y nube

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38 Cursos

Curso

Introducción a Python para finanzas

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 3.5K

Desarrolla habilidades en Python para mejorar tu carrera financiera: listas, arrays y visualización de datos.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Modelización financiera en Excel

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 2.1K

Aprende sobre modelización financiera en Excel, incluyendo flujo de caja, análisis de escenarios, valor temporal y presupuesto de capital.

Finanzas aplicadas

3 horas

Curso

Análisis financiero en Power BI

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 1.6K

Aprende a realizar análisis financieros en Power BI o aplica cualquier conocimiento financiero con las visualizaciones de datos de Power BI.

Finanzas aplicadas

6 horas

Curso

Python intermedio para finanzas

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 1.5K

Amplía tus conocimientos de Python para finanzas aprendiendo a utilizar datetime, declaraciones if, DataFrames y mucho más.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Introducción a R para finanzas

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 833

Aprende estructuras de datos esenciales, como listas y marcos de datos, y aplica esos conocimientos directamente a ejemplos financieros.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Introducción a la gestión del riesgo de cartera en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 693

Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Introducción a los conceptos financieros en Python

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 678

Aprende los conceptos financieros más básicos utilizando Python y NumPy.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Modelado del riesgo crediticio en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 673

Aprende a preparar datos para solicitudes de crédito y a aplicar machine learning y reglas para mejorar la seguridad y la rentabilidad.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Trading financiero en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 574

Aprende a implementar estrategias de trading personalizadas en Python, a realizar pruebas retrospectivas y a evaluar su rendimiento.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Gestión cuantitativa de riesgos en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 539

Aprende sobre la gestión del riesgo, el valor en riesgo y mucho más, en un contexto aplicado a la crisis financiera de 2008 con Python.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Estudio de caso: Gestión del Ingreso Neto en Excel

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 524

Utilizarás técnicas de gestión de ingresos netos en Excel para una empresa de bienes de consumo de rápida rotación.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Importación y gestión de datos financieros en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 505

En este curso, aprenderás a importar y gestionar datos financieros en Python utilizando diversas herramientas y fuentes.

Finanzas aplicadas

5 horas

Curso

Matemáticas para profesionales de finanzas

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 499

Aprende habilidades matemáticas esenciales para las finanzas con ejercicios prácticos en Excel y ejemplos del mundo real.

Finanzas aplicadas

3 horas

Curso

Análisis financiero en Google Sheets

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 477

Aprende a crear un panel gráfico con Google Sheets para realizar un seguimiento del rendimiento de los valores financieros.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Introducción al análisis de carteras en Python

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 460

Aprende a calcular medidas significativas de riesgo y rendimiento, y a compilar un portafolio óptimo para el equilibrio deseado entre riesgo y rentabilidad.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Fundamentos de Finanzas Corporativas

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 428

Aprende conceptos financieros clave como inversión de capital, WACC y valor para los accionistas.

Finanzas aplicadas

2 horas

Curso

Introducción a los Estados Financieros en Power BI

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 418

Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Modelización financiera en Google Sheets

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 412

Aprende modelos empresariales básicos, como flujos de caja, inversiones, anualidades, amortización de préstamos y más con Google Sheets.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Estudio de caso: Análisis de trading de hipotecas en Power BI

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 393

In this Power BI case study you’ll play the role of a junior trader, analyzing mortgage trading and enhancing your data modeling and financial analysis skills.

Finanzas aplicadas

3 horas

Curso

R intermedio para finanzas

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 363

Aprende cómo funcionan las fechas en R y explora el mundo de las sentencias if, los bucles y las funciones utilizando ejemplos financieros.

Finanzas aplicadas

5 horas

Curso

Modelos GARCH en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 329

Aprende sobre los modelos GARCH, cómo implementarlos y calibrarlos en datos financieros, desde acciones hasta divisas.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Introducción al análisis de carteras en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 305

Aplica tus conocimientos de finanzas y R para realizar pruebas retrospectivas, analizar y optimizar portafolios financieros.

Finanzas aplicadas

5 horas

Curso

Análisis de estados financieros en Python

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 298

Analiza estados financieros con Python. Calcula ratios, evalúa la salud financiera, gestiona valores perdidos y presenta un análisis.

Finanzas aplicadas

4 horas

Curso

Introducción a la valoración de empresas

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.9+
  • 241

Aprende a valorar empresas con aplicaciones reales y casos prácticos utilizando flujos de caja descontados (DCF).

Finanzas aplicadas

3 horas

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

3 horas

Curso

Gestión Cuantitativa del Riesgo en R

  • BásicoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 184

Trabajar con series de rentabilidad de factores de riesgo, estudiar sus propiedades empíricas y realizar estimaciones del valor en riesgo.

Finanzas aplicadas

5 horas

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

4 horas

Curso

Modelos GARCH en R

  • AvanzadoNivel de habilidad
  • 4.8+
  • 159

Especificar y ajustar modelos GARCH para pronosticar la volatilidad variable en el tiempo y el valor en riesgo.

Finanzas aplicadas

4 horas

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

4 horas

Curso

Importación y gestión de datos financieros en R

  • IntermedioNivel de habilidad
  • 4.7+
  • 135

Aprende a acceder a datos financieros desde archivos locales y fuentes de Internet.

Finanzas aplicadas

5 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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