Curso
Preparación de datos en Excel
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 7.8K
Aprende cómo preparar los datos de Excel con funciones lógicas, fórmulas anidadas, funciones de búsqueda y tablas dinámicas.
Preparación de datos
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.
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Curso
Preparación de datos en Power BI
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 7.2K
En este curso interactivo de Power BI, aprenderás a utilizar el editor Power Query para transformar y preparar tus datos para el análisis.
Preparación de datos
Curso
Introducción a la importación de datos en Python
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 5.1K
Aprende a importar datos a Python desde diversas fuentes, como Excel, SQL, SAS y directamente desde la web.
Preparación de datos
Curso
Introducción a Power Query en Excel
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 4.6K
Explora Excel Power Query para la transformación y limpieza avanzada de datos para impulsar tu toma de decisiones y análisis.
Preparación de datos
Curso
Limpieza de datos en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 4.5K
Aprende a diagnosticar y tratar los datos en sucio y desarrolla las habilidades necesarias para transformarlos en información precisa.
Preparación de datos
Curso
Introducción a Alteryx
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 4.3K
Entra en el mundo de Alteryx Designer y aprende a navegar por la herramienta para cargar, preparar y agregar datos.
Preparación de datos
Curso
Importación intermedia de datos en Python
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 4.2K
Mejora tus habilidades para importar datos en Python y aprende a trabajar con datos web y API.
Preparación de datos
Curso
Introducción a Google Sheets
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 3.2K
Da vida a tus hojas de cálculo de Google al dominar habilidades fundamentales como las fórmulas, las operaciones y las referencias a celdas.
Preparación de datos
Curso
Introducción a la importación de datos en R
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 2.6K
En este curso, aprenderás a leer archivos CSV, XLS y de texto en R mediante herramientas como readxl y data.table.
Preparación de datos
Curso
Web scraping en Python
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 1.8K
Aprende a recuperar y a analizar información de Internet utilizando la biblioteca Scrapy de Python.
Preparación de datos
Curso
Preparación de datos en Alteryx
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 1.6K
Domina la preparación, limpieza y análisis de datos maestros en Alteryx Designer, tanto si eres un analista novel como experimentado.
Preparación de datos
Curso
Power Query intermedio en Excel
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 1.5K
Partiendo de tus conocimientos básicos de Power Query en Excel, este curso intermedio te lleva al siguiente nivel de dominio de la transformación de datos
Preparación de datos
Curso
Ingesta de datos eficiente con pandas
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 1.4K
Aprende a adquirir datos de formatos de archivo y sistemas comunes, como archivos CSV, hojas de cálculo, JSON, bases de datos SQL y API.
Preparación de datos
Curso
Limpieza de datos en R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 1.2K
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
Curso
Creación de bases de datos en PostgreSQL
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 1.1K
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
Introducción a KNIME
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 1K
Aprende a utilizar la plataforma analítica KNIME para consultar, limpiar y analizar datos sin código o con muy poco código.
Preparación de datos
Curso
Limpiar datos con PySpark
- AvanzadoNivel de habilidad
- 4.8+
- 863
Aprende a limpiar datos con Apache Spark en Python.
Preparación de datos
Curso
Conectar datos en Tableau
- BásicoNivel de habilidad
- 4.9+
- 858
Aprende a conectar Tableau a diferentes fuentes de datos y a preparar los datos para un análisis fluido.
Preparación de datos
Curso
Google Sheets intermedio
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 675
Amplía tu vocabulario de Google Sheets profundizando en los tipos de datos, incluidos los datos numéricos, los datos lógicos y los datos faltantes.
Preparación de datos
Curso
Limpieza de datos en bases de datos PostgreSQL
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 530
Aprende a dominar los datos desorganizados y sin procesar almacenados en una base de datos PostgreSQL para extraer información precisa.
Preparación de datos
Curso
Web Scraping con R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.7+
- 479
Aprende a recopilar y descargar datos de cualquier sitio web de forma eficiente utilizando R.
Preparación de datos
Curso
Tratamiento de datos faltantes en R
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 469
Facilita la visualización, exploración e imputación de datos faltantes con naniar, un enfoque compatible con tidyverse para los datos faltantes.
Preparación de datos
Curso
Intermediate Importing Data in R
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 445
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Preparación de datos
Curso
Caso práctico: análisis de datos de ventas en Alteryx
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 381
Explora Alteryx Designer en un caso práctico con datos de minoristas para mejorar el análisis de ventas y tomar decisiones estratégicas.
Preparación de datos
Curso
Limpieza de datos en bases de datos SQL Server
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 288
Desarrolla las habilidades necesarias para limpiar datos sin procesar y transformarlos en información precisa.
Preparación de datos
Curso
Transformación de datos en KNIME
- BásicoNivel de habilidad
- 4.8+
- 260
Mejora tus conocimientos de KNIME con el curso sobre transformación de datos, operaciones con columnas y optimización del flujo de trabajo.
Preparación de datos
Curso
Analítica de marketing en Tableau
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.8+
- 246
Domina el análisis de marketing con Tableau. Analiza el rendimiento, compara métricas y optimiza estrategias en todos los canales.
Preparación de datos
Curso
Estudio de caso: análisis de datos de fitness en Alteryx
- IntermedioNivel de habilidad
- 4.9+
- 78
Mejora tus habilidades en Alteryx con datos reales de fitness para desarrollar estrategias de marketing específicas y productos innovadores.
Preparación de datos
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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