Cursos de ciencia de datos en español
Hay 27 cursos de ciencia de datos en español (170 contando todos los idiomas): 24 de Udemy y 3 de Coursera.
Los de Udemy tienen una valoración media de 4,6 sobre 5; Coursera no publica valoraciones.
La duración típica ronda 16 h.
El precio más habitual es 19,99 USD, según la última actualización del catálogo.
Los más reseñados
Curso Power BI – Análisis de Datos y Business Intelligence
Descubre por qué este curso se ha convertido en Bestseller de Power BI y el más recomendado por miles de estudiantes en Udemy. A diferencia de otros cursos donde solo observas ejemplos sin secuencia, aquí aprenderás desarrollando proyectos completos paso a paso, aplicando las mismas técnicas que utilizan analistas de datos, consultores y profesionales de Business Intelligence en su trabajo diario. Y lo mejor de todo: ¡Power BI Desktop es completamente gratis para comenzar! ¿QUÉ APRENDERÁS EN ESTE CURSO? ✓ Importar datos desde diferentes fuentes. ✓ Limpiar y transformar tablas utilizando Power Query. ✓ Crear modelos de datos eficientes. ✓ Diseñar dashboards interactivos y visualmente atractivos. ✓ Construir métricas e indicadores clave (KPIs). ✓ Dominar DAX para realizar cálculos avanzados. ✓ Compartir y publicar reportes mediante Power BI Service. ✓ Aplicar buenas prácticas utilizadas en proyectos reales. APRENDE CON PROYECTOS Durante el curso desarrollarás múltiples proyectos completos de principio a fin, permitiéndote adquirir experiencia práctica desde el primer momento. Entre ellos encontrarás: • Dashboard de Ventas Analiza resultados comerciales, tendencias, productos, clientes y desempeño general del negocio. • Análisis de Datos Públicos Aprende a trabajar con conjuntos de datos reales para descubrir patrones, tendencias e información valiosa. • Reporte de Recursos Humanos Construye indicadores relacionados con personal, desempeño y gestión organizacional. • Dashboard de Finanzas Personales Controla ingresos, gastos, presupuestos y objetivos financieros mediante visualizaciones interactivas. • Sección Especializada de DAX Aprende desde los fundamentos hasta funciones y cálculos que te permitirán desarrollar análisis mucho más avanzados. • Power BI Service Comprende cómo publicar, compartir y administrar reportes en la nube para llevar tus proyectos al siguiente nivel. ¿POR QUÉ ELEGIR ESTE CURSO? ✓ Enfoque 100% práctico. ✓ Proyectos completos paso a paso. ✓ Casos reales de diferentes áreas de negocio. ✓ Actualizaciones constantes. ✓ Materiales descargables y archivos de práctica. ✓ Soporte directo con instructor certificado por Microsoft. ✓ Metodología diseñada para desarrollar habilidades aplicables al mundo real. Al finalizar este curso no solo sabrás utilizar Power BI. Tendrás la capacidad de transformar datos en información útil, construir dashboards profesionales y generar análisis que ayuden a tomar mejores decisiones. Miles de estudiantes ya han utilizado este curso para iniciar su camino en el análisis de datos y Business Intelligence. Ahora es tu turno. Inscríbete hoy y comienza a desarrollar una de las habilidades más demandadas del mercado.
Tablas Dinámicas en Excel - Dashboards y Análisis de Datos
¿Qué son las Tablas Dinámicas? Las Tablas Dinámicas de Microsoft Excel se han transformado en la herramienta fundamental para reunir, analizar y mostrar miles y miles de datos de una manera super sencilla y atractiva. ¿Por qué se han vuelto tan populares? Porque permiten que cualquier usuario pueda aprender en poco tiempo a procesar grandes cantidades de datos sin usar ni una sola fórmula. Pero Fede, ¡Excel se basa en fórmulas! ¡Exacto! Y las Tablas Dinámicas hacen las fórmulas por ti. Tu te encargas de decirle a Excel qué es lo que quieres, y las Tablas Dinámicas hacen todo el trabajo. ¡Tienes que aprender a usar esta herramienta! ¡Es increíble! Si no aprendes a usarla, recuerda que los demás pueden estarlo haciendo ahora mismo, y correrán con ventaja. ¿Qué aprenderé a hacer en este curso? Dominar Tablas Dinámicas es tan solo el principio. Eso es lo que hacen todos. Yo te llevaré a lo máximo. No solo podrás crear, organizar y editar como un profesional, sino que también aprenderás a importar datos desde otros libros de Excel e incluso desde otras fuentes externas. Combinarás diferentes tablas en una misma tabla y aprenderás trucos y atajos que los usuarios normales no conocen. Luego aprenderás a crear Gráficos Dinámicos, con ello podrás diseñar tableros interactivos (Dashboards) para que esas aburridas tablas de Excel cobren vida y se transformen en imágenes, colores, botones, mapas y deslizadores que permitan al usuario visualizar toda la información de un modo creativo, interesante e interactivo, como si fuera un tablero de operaciones. Prepárate, todos en la oficina te pedirán que te encargues de mostrar sus datos. ¿Y por qué debería tomar este curso para aprender a usarlas? • Porque comenzaremos desde cero • Porque explicaremos todo hasta llegar a lo avanzado • Porque las lecciones son breves y puntuales • Porque tendrás tareas y exámenes para poner en práctica lo que aprendes • Porque descargarás archivos de ejemplo para seguir todas las clases • Porque contestaré tus preguntas en menos de 24 horas • Porque aunque el curso está completo, sigo agregando lecciones en base a las dudas o propuestas de los estudiantes Fede, ¿puedo comprobar tu experiencia enseñando Excel? Claro que sí. Tan solo busca "Excel" en Udemy y verás que soy uno de los instructores mejor calificados y más vendidos sobre el tema. Mira todas esas estrellas que otros estudiantes han dejado, lee sus comentarios. Ellos hablan por mi. Me enorgullece poder decir que mis estudiantes han desarrollado habilidades en Excel que los han llevado a dominar la aplicación e incluso a conseguir trabajos formales gracias a lo que han aprendido en mis cursos. Encontrarás sus testimonios en los comentarios de mis cursos. Me obsesiona llevar a mis estudiantes al máximo, y me llena el corazón de alegría cuando veo esas historias. Para saber más de mi experiencia como instructor mira mi perfil, y revisa las lecciones gratuitas de este curso para comprobar mi estilo de enseñanza y chequea el programa del curso, para comprobar la forma escalonada y organizada en que voy ampliando el contenido desde lo básico hasta lo complejo, en escalones pequeños que siempre podrás alcanzar, sin saltos ni esfuerzo. Cuando mires para atrás no creerás lo alto y lejos que has llegado. ¿Está garantizado que dominaré Tablas Dinámicas? Claro que sí. Y no es una forma de decirlo. Está garantizado. Y tanto es así, que si en 30 días no estás convencido de ello, Udemy te devuelve el 100% del dinero sin preguntas. ¿Hay acaso una mejor GARANTÍA? Realmente no excusas para no inscribirte. ¡Vamos! Estoy ansioso por verte en la lección #1 Federico Garay
Python para Data Science & Machine Learning en 18 Días
"Python TOTAL", el curso Best-Seller que ha enseñado Python desde cero a miles y miles, necesitaba un complemento perfecto: "Python TOTAL para Data Science y Machine Learning". ¿Por qué hacía falta? Porque con este curso, además de aprender Python desde cero, podrás llevarlo hacia la ciencia del momento: Data Science (o Ciencias de la Información), para poder programar herramientas capaces de procesar cantidades monumentales de información, y de generar no solo visualizaciones relevantes, informativas y atractivas, sino también predicciones a partir de los datos que disponemos. Con "Python Total para Data science & Machine Learning" podrás ayudar a quienes toman decisiones a entender mejor el contexto y la realidad sobre la cual están operando, para poder ser eficaces, eficientes y acertivos en sus decisiones. ¿Que encontrarás en este curso? • 18 días de aprendizaje intenso y práctico • Cientos de ejercicios de código en la plataforma (3 por cada lección) • Vientos de archivos de código descargable • Proyectos díarios del mundo real para aplicar lo aprendido • Decenas de bases de datos para prácticas • Cuestionarios • Lecciones teóricas y prácticas hechas con amor por la simplicidad ¿Qué temas cubre este curso? • Python básico • Pandas • NumPy • Matplotlib • Seaborn • Scikit Learn • Tensorflow • Machine Learning • Excel y Power BI para Data Science • Algoritmos de Aprendizaje Supervisado, No Supervisado y por Reforzamiento • Bases de Datos • APIs • Deep Learning • Etica y Provacidad en Data Science • y muchísimo más ¿Por qué puedo ayudarte? Mi nombre es Federico Garay, soy instructor Best-Seller con la medalla "Socio de Udemy". Mis cursos han enseñado a cientos de miles de personas a programar, y mi calificación promedio no baja de 4.7 estrellas. Amo enseñar. Amo buscar la explicación simple de las cosas. Quiero que todos entiendan y que nadie se quede atrás. Contesto TODAS las preguntas de mis estudiantes en menos de 24-48 horas. Si ya has visto otros cursos exitosos como Python Total o Excel Total, no dudarás en aprender conmigo, porque además de crecer, te vas a divertir. ¿Puedes hacer este curso sin haber hecho el de Python Total? Claro que sí. En este curso retomamos de manera dinámica lo aprendido en Python TOTAL desde cero, para que nadie se quede afuera. No quiero que tengas que comprar nada extra, y quiero que con este curso obtengas todo el conocimiento y las habilidades necesarias para ser un científico de datos, ya sea que tengas experiencia, o que nunca hayas programado en tu vida. Estoy seguro de que no te arrepentirás, por eso te invito a probar el curso, y si no es lo que buscabas cuentas con la garantía de Udemy de devolución del 100% de tu dinero dentro de los 30 días. No le demos más vueltas, este es el curso que necesitas. Te espero en la lección #1 Fede
Machine Learning y Data Science: Curso Completo con Python
¡Hola a todos y bienvenidos a este curso sobre los fundamentos del Machine Learning y su aplicación en la solución de problemas reales mediante el uso de Python 3! Mi nombre es Santiago Hernández y voy a ser vuestro instructor a lo largo de este programa formativo, tenéis más información sobre mí en la biografía o en el vídeo “Presentación del instructor”. A lo largo de este curso sobre Machine Learning y Data Science presentaré, desde un nivel muy básico y al alcance de todo tipo de perfiles, los fundamentos teóricos y matemáticos que se necesitan para comprender en detalle el funcionamiento de los algoritmos de aprendizaje automático y las técnicas de ciencia de datos más importantes en la actualidad. Para ello, utilizaré el enfoque que mejores resultados me ha proporcionado al impartir este tipo de clases en diferentes universidades, un enfoque práctico, en el que veréis como se desarrollan las diferentes funciones y ecuaciones matemáticas de mi puño y letra. Representaré gráficamente todas las intuiciones matemáticas en las que se fundamenta el Machine Learning, de manera que, cualquier persona pueda comprenderlas y avanzar con las siguientes secciones. Este no es un curso para matemáticos, es un curso para todos aquellos que quieren adentrarse en el dominio del aprendizaje automático aprendiendo unas bases sólidas que le permitan solucionar problemas reales mediante la implementación en Python 3 de las principales técnicas existentes y comprender aquellos algoritmos que surjan en el futuro. A medida que vayamos construyendo y comprendiendo estos fundamentos teóricos, iremos aplicándolos a casos de uso prácticos en los que utilizaremos conjuntos de datos reales. Yo soy un firme creyente de que aquellas cosas que se aprenden de manera teórica deben saberse aplicar a casos de uso prácticos para sacarles todo el rendimiento posible, y esto es exactamente lo que haremos a lo largo del curso. En estos casos prácticos, trataremos de resolver diferentes problemas que existen en la actualidad mediante la aplicación de Machine Learning y Data Science en dominios tan interesantes como la Ciberseguridad utilizando el lenguaje de programación Python 3. Por supuesto, desde el primer momento dispondréis de todo el código fuente y de la posibilidad de utilizarlo para vuestros propios desarrollos. La inteligencia Artificial y más concretamente el Machine Learning, ha sido percibida en muchas ocasiones como una disciplina compleja al alcance de unos pocos profesionales. Este curso ha sido creado para refutar esta creencia y demostrar que cualquier persona con suficiente interés puede convertirse en un profesional del aprendizaje automático, inscríbete ahora y compruébalo tú mismo. Temario del curso • Bienvenido al curso: Machine Learning desde cero. Proyectos reales en Python 3 • Machine Learning: Contexto y Motivación • Introducción y creación el entorno de aprendizaje para Python 3: Jupyter Notebook, Jupyter Lab, Google Colaboratory, Numpy, Pandas, Matplotlib • ¿Qué es el Machine Learning?: Aprendizaje Supervisado, Aprendizaje no Supervisado, Aprendizaje Online, Aprendizaje Batch, Aprendizaje basado en Instancias, Aprendizaje basado en Modelos • Regresión y Clasificación: Regresión Lineal, regresión Logística • Creación de un proyecto de Machine Learning: Visualización del conjunto de datos, Overfitting, Underfitting, Evaluación, Selección del modelo • Support Vector Machines (SVM): Hard Margin Classification, Soft Margin Classification, Modelo Lineal, Kernels • Árboles de decisión y conjuntos de árboles: Árbol de decisión, Gini Impurity, Ensemble Learning, Bagging, Pasting, Boosting, Stacking, Random Forests • Selección y Extracción de características • Algoritmos de Clustering: Kmeans, Dbscan, Purity Score, Silhouette coefficient, Calinski & Harabasz index • Algoritmos de Machine Learning basados en probabilidad: Teorema de Bayes, Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes, Gaussian Naive Bayes • Algoritmos de Machine Learning para la detección de anomalías: Gaussian distribution, Multivariate Gaussian distribution, Random Forest • Redes Neuronales Artificiales y Deep Learning: Threshold Logic Unit, Percetrón, Perceptrón Multicapa, Redes Neuronales Profundas • Despedida del curso: Machine Learning desde cero. Proyectos reales en Python 3
Machine Learning de A a la Z: R y Python para Data Science
Apúntate a nuestro Curso de Machine Learning de la A a la Z. R y Python para Data Science. ¿Estás interesado en conocer a fondo el mundo del Machine Learning? Entonces este curso está diseñado especialmente para ti!! Este curso ha sido diseñado por Data Scientists profesionales para compartir nuestro conocimiento y ayudarte a aprender la teoría compleja, los algoritmos y librerías de programación de un modo fácil y sencillo. En él te guiaremos paso a paso en el mundo del Machine Learning. Con cada clase desarrollarás nuevas habilidades y mejorarás tus conocimientos de este complicado y lucrativa sub rama del Data Science. Este curso es divertido y ameno pero al mismo tiempo todo un reto pues tenemos mucho de Machine Learning por aprender. Lo hemos estructurado del siguiente modo: Partes del curso • 1ª Parte – Preprocesamiento de datos • 2ª Parte – Regresión: Regresión Lineal Simple, Regresión Lineal Múltiple, Regresión Polinomial, SVR, Regresión en Árboles de Decisión y Regresión con Bosques Aleatorios • 3ª Parte – Clasificación: Regresión Logística, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Clasificación con Árboles de Decisión y Clasificación con Bosques Aleatorios • 4ª Parte – Clustering: K-Means, Clustering Jerárquico • 5ª Parte – Aprendizaje por Reglas de Asociación: Apriori, Eclat • 6ª Parte – Reinforcement Learning: Límite de Confianza Superior, Muestreo Thompson • 7ª Parte – Procesamiento Natural del Lenguaje: Modelo de Bag-of-words y algoritmos de NLP • 8ª Parte – Deep Learning: Redes Neuronales Artificiales y Redes Neuronales Convolucionales • 9ª Parte – Reducción de la dimensión: ACP, LDA, Kernel ACP • 10ª Parte – Selección de Modelos & Boosting: k-fold Cross Validation, Ajuste de Parámetros, Grid Search, XGBoost Además, el curso está relleno de ejercicios prácticos basados en ejemplos de la vida real, de modo que no solo aprenderás teoría, si no también pondrás en práctica tus propios modelos con ejemplos guiados. Y como bonus, este curso incluye todo el código en Python y R para que lo descargues y uses en tus propios proyectos. Además, con el curso obtendrás el libro oficial de preguntas típicas de machine learning, creado a partir de las dudas de los estudiantes con más ejemplos y respuestas a tus posibles dudas.
Todo en Data Science y Machine Learning con Python
El problema La Data Science o ciencia de datos es una de las profesiones más adecuadas para prosperar en este siglo. Es digital, orientada a la programación y analítica. Por lo tanto, no es de extrañar que la demanda de científicos de datos haya aumentado en el mercado laboral. Sin embargo, la oferta de Data Science es muy limitada. Es difícil adquirir las habilidades necesarias para ser contratado como científico de datos. ¿Y cómo puedes hacer eso? Las universidades han sido lentas en crear programas especializados de ciencia de datos. (sin mencionar que los que existen son muy caros y consumen mucho tiempo). La mayoría de los cursos de Data Science en línea se centran en un tema específico y es difícil entender cómo la habilidad que enseñan encaja en el cuadro completo. La solución La ciencia de datos es un campo multidisciplinario. Abarca un amplio rango de temas. · Comprender el campo de la ciencia de datos y los tipos de análisis realizados · Matemáticas · Estadística · Python · Aplicar técnicas estadísticas avanzadas en Python · Visualización de datos · Aprendizaje automático · Aprendizaje profundo Cada uno de estos temas se basa en los anteriores. Y te arriesgas a perderte en el camino si no adquieres estas habilidades en el orden correcto. Por ejemplo, te costaría aplicar las técnicas de Aprendizaje Automático antes de entender las Matemáticas subyacentes. También puede ser abrumador estudiar el análisis de regresión en Python antes de saber lo que es una regresión y tener nociones básicas de programación en Python. Por lo tanto, en un esfuerzo por crear la capacitación disponible en línea más efectiva, eficiente con el tiempo y estructurada, creamos En entrenamiento Completo en Data Science con Python 2022. Creemos que este es el primer programa de entrenamiento que resuelve el mayor reto para entrar en el campo de las ciencias de datos – tener todos los recursos necesarios en un solo lugar. Además, nuestro objetivo es enseñar temas que fluyen sin problemas y se complementan entre sí. El curso te enseña todo lo que necesitas saber para convertirte en un científico de datos a una fracción del costo de los programas tradicionales (sin mencionar la cantidad de tiempo que ahorrarás). Las habilidades 1. Introducción a los datos y la ciencia de datos Macrodatos, inteligencia de negocio, análisis de negocio, aprendizaje automático e inteligencia artificial. Sabemos que esta jerga pertenece al campo de la Data Science, pero ¿qué significa? ¿Por qué aprenderlo? Como candidato a científico de datos, debes entender los pormenores de cada una de estas áreas y reconocer el enfoque apropiado para resolver un problema. Esta 'Introducción a los datos y la ciencia de datos' te dará una visión completa de toda esta jerga y dónde encaja en el ámbito de la Data Science. 2. Matemáticas Aprender las herramientas es el primer paso para hacer ciencia de datos. Primero debes ver el panorama completo para luego examinar las partes en detalle. Damos un vistazo detallado específicamente en el cálculo y el álgebra lineal, ya que son los subcampos en los que se basa la ciencia de datos. ¿Por qué aprenderlo? El cálculo y el algebra lineal son esenciales para la programación en ciencia de datos. Si quieres entender algoritmos de aprendizaje automático avanzados, entonces necesitarás estas habilidades en tu arsenal. 3. Estadística Necesitas pensar como un científico antes de convertirte en un científico de datos. La estadística entrena tu mente para enmarcar los problemas como hipótesis y te da técnicas para comprobar estas hipótesis, al igual que un científico. ¿Por qué aprenderlo? Este curso no sólo te da las herramientas que necesitas, sino que también te enseña cómo utilizarlas. Las estadísticas te entrenan para pensar como un científico. 4. Python Python es un lenguaje de programación relativamente nuevo y, a diferencia de R, es de propósito general. ¡Puedes hacer cualquier cosa con él! Aplicaciones web, juegos de ordenador y ciencia de datos son algunas de sus capacidades. Es por eso que, en un corto espacio de tiempo, Python ha logrado disrumpir muchas disciplinas. Se han desarrollado bibliotecas extremadamente potentes para permitir la manipulación, transformación y visualización de datos. Sin embargo, donde Python realmente brilla es cuando se trata de aprendizaje automático y profundo. ¿Por qué aprenderlo? Cuando se trata de desarrollar, implementar e implantar modelos de aprendizaje automático a través de infraestructuras poderosas como scikit-learn, TensorFlow, etc., Python es un lenguaje de programación imprescindible. 5. Tableau Los científicos de datos no sólo necesitan ocuparse de los datos y resolver problemas relacionados con los datos con herramientas de programación como Python. También necesitan convencer a los ejecutivos de la empresa de las decisiones correctas a tomar. Estos ejecutivos quizá no sean conocedores de la ciencia de los datos, por lo que el científico de datos debe ser capaz de presentar y visualizar la historia de los datos de una manera que ellos puedan entender. Aquí es donde entra en juego Tableau, y te ayudaremos a convertirte en un experto narrador de historias utilizando el software de visualización líder en inteligencia empresarial y ciencia de datos. ¿Por qué aprenderlo? Un científico de datos se vale de herramientas de inteligencia empresarial como Tableau para comunicar resultados complejos a los responsables de la toma de decisiones que no tienen formación técnica. 6. Estadística avanzada Las regresiones, el agrupamiento y el análisis de factores son disciplinas que se inventaron antes del aprendizaje automático. Sin embargo, ahora todos estos métodos estadísticos se ejecutan a través del aprendizaje automático para proporcionar predicciones con una precisión sin precedentes. En esta sección se examinarán estas técnicas en detalle. ¿Por qué aprenderlo? La ciencia de datos trata sobre construir modelos predictivos y podrás convertirte en un experto en estos métodos a través de esta sección de "Estadística avanzadas". 7. Aprendizaje automático La parte final del programa de Data Science y a la que apuntan las otras secciones es el aprendizaje profundo. La capacidad de emplear el aprendizaje automático y profundo en su trabajo es lo que a menudo separa a un científico de un analista de datos. Esta sección cubre todas las técnicas comunes de aprendizaje automático y los métodos de aprendizaje profundo con TensorFlow. ¿Por qué aprenderlo? El aprendizaje automático está en todas partes. Compañías como Facebook, Google, y Amazon han estado usando por años máquinas que pueden aprender por su cuenta. Ya es tiempo de que tú controles las máquinas. ***Lo que obtendrás*** · Un programa de ciencia de datos de $1250 · Apoyo activo de Preguntas y Respuestas · Todo el conocimiento para ser contratado como científico de datos · Una comunidad de estudiantes de ciencia de datos · Un certificado de finalización · Acceso a actualizaciones futuras · Resuelve casos de negocio de la vida real que te darán ese empleo Te convertirás en un científico de datos desde cero Estamos encantados de ofrecer una garantía incondicional de 30 días para la devolución de tu dinero. No hay riesgo para ti. El contenido del curso es excelente, y esto es muy sencillo para nosotros, ya que estamos seguros de que te encantará. ¿Por qué esperar? Cada día es una oportunidad perdida. Haz clic en el botón “Comprar ahora” sé parte de nuestro programa de ciencia de datos hoy.
Análisis de Datos con Pandas y Python
¿Qué es Pandas? Cuando usas Pandas estas accediendo a una biblioteca de código abierto que proporciona estructuras y herramientas de análisis de datos de alto rendimiento y fáciles de usar para el lenguaje de programación Python. El conjunto de herramientas de Pandas es potente y completo para trabajar con datos, incluidas herramientas para: • Leer y escribir diversos archivos • Limpieza de datos • Análisis • Modelado • Visualización ¿Quién utiliza Pandas y Python? Los campos en los que se utilizan estos recursos más generalmente, abarcan las siguientes disciplinas: • Ciencia de datos • Finanzas • Neurociencia • Economía • Publicidad • Análisis web • Estadísticas • Ciencias sociales • Muchas áreas de ingeniería. Genial, pero ¿por qué elegir este curso? En este curso, aprenderás cómo usar la biblioteca de Pandas y las herramientas para el análisis y la estructuración de datos. Vas a aprender sobre DataFrames, series, gráficos básicos, indexación, ordenamiento, agrupación, iteración, localización, apilación, etc. Todo esto te ayudará a trabajar con datos de manera muy efectiva, eficiente y práctica. El mercado está repleto de analistas competentes, ¡y sin estas herramientas siempre estarás por detrás de tu competencia! Ok Fede, hago el curso, ¿y luego qué? Al finalizar este curso, vas a tener una buena comprensión de Pandas y serás competente utilizando la biblioteca Python Pandas para el análisis de datos. Tu instructor (yo) va a estar disponible para preguntas y dudas todo el tiempo con experiencia en responder a todos los estudiantes en menos de 24 horas!... bueno, los fines de semana puede que un poco más ☺ Si te quedan dudas, lee esto Con nuestra garantía de devolución del 100% del dinero dentro de los 30 días, no hay razón para no comprobar si este curso llena tus expectativas! Tengo muchas ganas de compartir contigo el increíble mundo del aprendizaje. Te espero en la lección #1! Saludos Fede
Curso Completo de Power BI: Análisis de Datos Profesional
Bienvenido al curso más completo y práctico de Power BI en Udemy. Aquí no solo aprenderás Power BI, aprenderás a pensar como un analista de datos, utilizando herramientas avanzadas como DAX, Power Query e Inteligencia Artificial sin necesidad de saber programar. ¿Por qué este curso es diferente? • 100% Enfocado en la práctica: Cada sección está basada en un proyecto real: informes de ventas, análisis del mercado inmobiliario, predicción de resultados deportivos, dashboards profesionales, inteligencia de negocio y más. • Domina todo el ecosistema de Power BI: Power BI Desktop, Power BI Service, Power Query, DAX, Modelado de Datos, Inteligencia de Tiempo e incluso herramientas de Inteligencia Artificial como Key Influencers o Clustering. • Aprende resolviendo problemas reales: ¿Qué clientes generan más beneficio? ¿Qué equipo tiene mejor rendimiento? ¿Qué producto debería priorizar tu negocio? • Aplica IA para descubrir patrones ocultos en tus datos: Incluimos un módulo de Machine Learning e IA con Power BI, sin necesidad de programar en Python (aunque también verás cómo integrarlo si quieres ir más allá). • Contenido actualizado y en constante evolución: Nuevas funcionalidades, mejores prácticas y recursos extra cada mes. ¿Qué vas a aprender? • Dominar Power BI desde cero hasta un nivel avanzado. • Transformar y modelar datos usando Power Query y relaciones entre tablas. • Crear dashboards interactivos y visuales impresionantes. • Usar DAX para realizar análisis complejos y dinámicos. • Aplicar inteligencia de negocio y análisis predictivo con IA. • Compartir informes en la nube con Power BI Service. Proyectos Reales que desarrollarás • Informe interactivo de ventas • Análisis avanzado del mercado inmobiliario • Dashboard profesional de clientes y productos • Predicción de resultados deportivos con DAX • Visualizaciones con inteligencia artificial: Key Influencers, Árbol de Descomposición y más ¿Quién soy yo para enseñarte? Soy Santiago Hernández, he formado a más de 100.000 alumnos y tengo los cursos de análisis de datos e inteligencia artificial más vendido de Udemy en español. Llevo más de una década formando a profesionales en empresas y universidades, combinando la experiencia práctica con un enfoque claro y didáctico para que aprendas de verdad, sin rodeos. He desarrollado este curso para que puedas dominar Power BI de forma práctica y aplicable desde el primer día. ¿Listo para transformar tus datos en decisiones? No pierdas esta oportunidad de convertirte en el perfil más buscado en el mundo empresarial actual. Haz clic en “Inscribirse ahora” y empieza hoy mismo. ¡Nos vemos dentro!
Tableau de la A a la Z: Domina Tableau en Data Science
** Actualizado para Tableau 2024 ** Aprende visualización de datos a través de Tableau y crea oportunidades para que tú o los tomadores de decisiones clave descubráis patrones de datos como el comportamiento de compra de los clientes, las tendencias de ventas o los cuellos de botella de producción. Aprenderás todas las funciones de Tableau que te permitirán explorar, experimentar, corregir, preparar y presentar datos de forma fácil, rápida y atractiva. Usa Tableau para analizar y visualizar datos para poder responder en consecuencia • Conectar Tableau a una Variedad de Conjuntos de Datos • Analizar, Combinar, Unir y Calcular Datos • Visualizar Datos en Forma de Varios Gráficos y Mapas Convierte datos sin procesar en visualizaciones de datos convincentes con Tableau Debido a que cada módulo de este curso es independiente, puedes comenzar en la sección que desees y puedes hacer tanto o tan poco como desees. Cada sección proporciona un nuevo conjunto de datos y ejercicios que te desafiarán para que pueda aprender aplicando inmediatamente lo que está aprendiendo. Contenido y Descripción General Este curso empieza con los conceptos básicos de Tableau. Navegarás por el software, lo conectarás a un archivo de datos y exportarás una worksheet, por lo que incluso los principiantes os sentiréis completamente a gusto. Para poder encontrar tendencias en tus datos y hacer pronósticos precisos, aprenderás a trabajar con extracciones de datos y series de tiempo. Además, para que los datos sean más fáciles de digerir, abordarás cómo usar agregaciones para resumir la información. También utilizarás la granularidad para garantizar cálculos precisos. Para comenzar a visualizar datos, cubrirás cómo crear varios gráficos, mapas, diagramas de dispersión y dashboards interactivos para cada uno de tus proyectos. Incluso aprenderás cuando es mejor unir o combinar datos para trabajar y presentar información de múltiples fuentes. Por último, cubrirás las funciones más recientes y avanzadas de preparación de datos en Tableau, donde crearás cálculos de tablas, gráficos de mapas de árbol y storylines. Al completar este curso, serás un usuario de Tableau altamente competente. Utilizarás tus habilidades como científico de datos para extraer información de los datos para que puedas analizar y visualizar preguntas complejas con facilidad. Estarás completamente preparado para recopilar, examinar y presentar datos para cualquier propósito, ya sea que estés trabajando con datos científicos o quieras hacer pronósticos sobre tendencias de compra para aumentar las ganancias.
Data Analytics con SQL Server y Power BI: Proceso Completo
¡Impulsa tu Carrera en Data Analytics y Domina las Herramientas Más Demandadas del Mercado! En el mundo actual impulsado por datos, las empresas necesitan profesionales capaces de transformar información bruta en insights valiosos. Este curso integral y práctico te guiará paso a paso a través del proceso completo de Data Analytics, utilizando las herramientas líderes de la industria: Microsoft SQL Server, Power BI y DAX. Aprenderás a extraer, transformar y cargar datos (ETL) desde bases de datos complejas en SQL Server, utilizando Microsoft SQL Server Management Studio para comprender a fondo el esquema de la base de datos y crear consultas SQL avanzadas. Profundizarás en la creación de diagramas entidad-relación (DER) para visualizar la estructura de los datos y facilitar su análisis. Con Power BI y Power Query, explorarás y modelarás los datos, construyendo un modelo de datos analítico robusto. Aprenderás a enriquecer este modelo con DAX (Data Analysis Expressions), el lenguaje de fórmulas de Power BI, para crear métricas y cálculos avanzados que revelen información oculta y respondan a preguntas clave del negocio. Finalmente, te convertirás en un experto en visualización de datos. Diseñarás informes interactivos y dashboards de alto impacto en Power BI, que no solo presenten datos, sino que cuenten la historia detrás de ellos, permitiendo a las organizaciones comprender el pasado, optimizar el presente y planificar el futuro de manera informada. Este curso se centra en la integración perfecta entre SQL Server y Power BI, mostrándote cómo aprovechar al máximo el poder de ambas herramientas para el análisis de datos avanzado. Trabajaremos con la base de datos AdventureWorks, un proyecto documentado por Microsoft, para que aprendas con un caso práctico real y reconocido en la industria.
Máster de especialista en Ciencia de Datos con Python
Máster de especialista en Ciencia de Datos con Python. Aprenda a desarrolar proyectos de Machine Learning y Deep Learning con Python. Data Science de básico a Experto Instructores: PhD. Manuel Castillo. Requisitos: Se recomienda tener conocimientos de programación, preferiblemte Python. Descripción del Curso: El curso de “Máster de especialista en Ciencia de Datos con Python” tiene dos bloques principales de estudio: El primer bloque se centra en un subcampo específico de aprendizaje automático llamado modelado predictivo y clustering. Este es el campo del aprendizaje automático que es el más útil en la industria y el cual se utilizar la librería de aprendizaje automático scikit-learn en Python por su gran rendimiento y facilidad en su uso. A diferencia del campo más amplio del aprendizaje automático que podría utilizarse con datos en cualquier formato, el modelado predictivo y clustering se centra principalmente en datos tabulares, llamados técnicamente Tidy Data (por ejemplo, tablas de números como en una hoja de cálculo). El segundo bloque se centra en el aprendizaje profundo. En este curso trataremos la librería Keras de Python para Deep Learning y cómo usarla para desarrollar y evaluar modelos de Deep Learning. En este curso, descubriremos las técnicas, código y habilidades de Deep Learning que luego puede llevar a sus propios proyectos de Machine Learning. La librería Keras envuelve la complejidad de la computación numérica de Theano y TensorFlow proporcionando una API concisa que usaremos para desarrollar nuestra propia red neuronal y modelos Deep Learning. Además, trataremos las habilidades de Deep Learning para llevar esta nueva tecnología asombrosa a nuestros propios proyectos. Contenidos del Curso: MÓDULO I. Introducción. • Conceptos básicos de machine learning. • Jupyter Notebook como nuestro entorno de machine learning. • Curso rápido de Python. MÓDULO II. Análisis de datos • Cargar un conjunto de datos. • Estadística descriptiva. • Visualización de datos. • Taller: Trabajo de aplicación de diferentes técnicas analíticas de datos en un conjunto de datos seleccionado por el usuario e interpretar la salida obtenida. • Examen tipo test sobre los contenidos del módulo. MODULO III. Preprocesamiento de datos • Análisis exploratorio de datos. • Preprocesamiento de datos. • Métodos de remuestreo para estimar la precisión del modelo. • Taller: Trabajo de aplicación de diferentes técnicas de análisis y procesamiento de datos de datos en un conjunto de datos seleccionado por el usuario e interpretar la salida obtenida. • Examen tipo test sobre los contenidos del módulo. MÓDULO IV. Fase de tratamiento de datos • Evaluación de las métricas. • Feature Selection. • Feature Importance. • Reducción de dimensiones en un dataset. • Taller: Aplicación de diferentes técnicas de tratamiento de datos en un conjunto de datos y verificación de su impacto en las métricas algorítmicas. • Examen tipo test sobre los contenidos del módulo. MÓDULO V. Fase de modelado • Algoritmos de Machine Learning. • Rendimiento de los algoritmos. • Algoritmos Ensamblados • Algoritmo "Super Lerner" • Taller: Aplicación de diferentes algoritmos de machine learning en un conjunto de datos e interpretar la salida obtenida, así mismo, verificar el algoritmo que tenga mejor comportamiento. • Examen tipo test sobre los contenidos del módulo. MÓDULO VI. Redes Neuronales. • Curso sobre Multilayer Perceptron • Redes Feed Forward • Desarrollar nuestra primera red neuronal con Keras. • Evaluar el rendimiento de los modelos. • Proyecto: Problema de clasificación multiclase. • Proyecto: Problema de regresión. MODULO VII. Redes Neuronales Avanzadas • Guardar modelos para hacer predicciones. • Mantener puntos de control en el entrenamiento de los modelos. • Comprender el comportamiento del modelo durante el entrenamiento trazando el historial. • Reducir el sobreajuste con la regularización Dropout. • Optimizar el rendimiento con una planificación basada en la tasa de aprendizaje. MÓDULO VIII. Redes Neuronales Convolucionales • Curso intensivo en redes neuronales convolucionales. • Optimizar el rendimiento del modelo con Data Augmentation. • Proyecto: Reconocimiento de dígitos manuscritos. • Proyecto: Reconocimiento de objetos en fotografías. • Proyecto: Clasificación de opiniones en revisión de películas. MÓDULO IX. Redes Neuronales Recurrentes • Curso intensivo en redes neuronales recurrentes. • Modelos de perceptrones multicapa para problemas de series de tiempo. • Modelos LSTM para problemas de series temporales. • Proyecto: Clasificación secuencial de reseñas de películas. • Proyecto: Generación de texto. Características del Curso: Recuerda que esta formación incluye lecciones en vídeo fullHD con audio de estudio (compatible con TV, PC, Mac, tablet y smartphone), artículos didácticos, actividades, proyectos paso a paso, recursos descargables, links de interés, acceso de por vida, certificado de finalización, tutorización online, y una exclusiva comunidad de aprendizaje privada que nos ayudamos aportando nuestras experiencias en el foro de comunicación del curso. Con esta formación disfrutarás aprendiendo desde dónde quieras, sin tener que desplazarte, sin horarios, con quién quieras, según tus necesidades y disponibilidad. Aprenderás con un instructor avalado por miles da alumnos satisfechos en todo el mundo (comentarios certificados). Conocerás las técnicas, métodos, trucos y flujos de trabajo de este sector creativo. El docente te transmitirá su sabiduría y conocimientos con pasión a la vez que las explicaciones concisas, claras, sencillas y con un enfoque profesional en cada clase. Podrás conseguir un certificado homologado personalizado y firmado por tu instructor en cada formación. De está forma podrás compartir tu título en tu portafolio, currículo, en redes sociales... Con la alta definición de los vídeos (vídeo fullHD y audio de estudio) conseguirá no te perder detalle. Podrás ver las clases las veces que requieras para recordar y perfeccionar tus habilidades como diseñador. Tendrás la posibilidad de preguntar, pedir opinión y ayuda al instructor, además de compartir tu experiencia de aprendizaje con los demás alumnos del curso, tan apasionados como tú, repartidos por todo el mundo. Seleccionamos cuidadosamente los contenidos y producimos cada curso para garantizar una experiencia de aprendizaje online integral y de la máxima calidad. ¿A qué esperas?, este curso es ideal para ti, atrévete a convertirte en un experto. Adelante, nos vemos dentro de la formación.
Análisis de datos con Google Sheets y Looker Studio
Bienvenidos al curso integrado de Análisis de Datos con Google Sheets y Looker Studio, una experiencia educativa diseñada para empoderar tanto a novatos como a profesionales con herramientas y conocimientos avanzados en el análisis de datos. Este curso único combina dos poderosas plataformas en un solo currículo comprensivo, permitiéndote dominar el arte de la transformación de datos en decisiones inteligentes y presentaciones que captan la atención. Iniciarás tu viaje en el mundo del análisis de datos con Google Sheets, donde aprenderás a utilizar esta herramienta increíblemente poderosa y accesible directamente desde tu navegador. A medida que te familiarices con su interfaz intuitiva, desarrollarás habilidades para personalizar tu espacio de trabajo y manejar grandes conjuntos de datos con facilidad. Con un enfoque en el aprendizaje práctico, dominarás técnicas esenciales como la importación y manipulación de datos, cálculos complejos, y el uso avanzado de funciones para texto, fechas y lógica. Pero eso no es todo. A medida que profundices en el análisis de datos, te sumergirás en la creación de dashboards interactivos y visualizaciones en Google Sheets, aprendiendo a narrar la historia detrás de los números. Además, explorarás cómo las macros y la integración con tecnologías como Chat GPT pueden revolucionar la forma en que interactúas con tus hojas de cálculo, automatizando tareas y aplicando inteligencia artificial para hacer que los datos trabajen para ti. Tras conquistar Google Sheets, el curso te llevará al siguiente nivel con Looker Studio, donde transformarás tus habilidades analíticas con el poder de una de las herramientas de visualización y análisis de datos más avanzadas. Comenzarás con los fundamentos, navegando por la interfaz y avanzando hacia la creación de visualizaciones interactivas y paneles personalizados. Aprenderás a conectar y transformar datos de una variedad de fuentes, y aplicar técnicas avanzadas de modelado de datos para destapar insights valiosos. En este segmento del curso, no solo aprenderás a utilizar Looker Studio para analizar datos, sino también a colaborar eficazmente en equipo, compartir tus hallazgos y explorar funciones avanzadas como expresiones personalizadas, filtros y segmentaciones, culminando en la automatización de informes. Las mejores prácticas de visualización de datos y las técnicas para presentar análisis de forma convincente serán esenciales a medida que te prepares para llevar tus capacidades analíticas al mercado laboral o aplicarlas en tu organización. Independientemente de tu nivel de experiencia, este curso está diseñado para equiparte con todo lo necesario para sobresalir en cualquier entorno, ofreciéndote una ventaja competitiva crucial en el análisis de datos. Inscríbete hoy y prepárate para desbloquear el potencial completo de Google Sheets y Looker Studio, y convertirte en un líder en la toma de decisiones basadas en datos. ¡El mundo del análisis de datos te espera para ser dominado!
Data Science con Python - Numpy & Pandas [2026]
¿Quiere iniciar su camino para convertirse en científico de datos y dominar el área de Data Science? --- Escuche de otros alumnos por qué este es el curso de Ciencia de Datos MEJOR VALORADO en español: "Excelente curso, el instructor cuenta con gran dominio del tema y las explicaciones de las clases son muy practicas y fáciles."-- Manuel "Realmente el profesor explica muy bien, el curso está muy bien extructurado, me siento muy feliz de haber comprado el curso."--Leyna Soranlly "Muy buen curso y sobre todo bien preparado por el profesor. Propone retos en forma de ejercicios para que el alumno ejercite los conceptos en cada capitulo. Me compraré un par de cursos más de este profesor. Gracias." -- Juan Carlos --- Vivimos en un mundo dominado por los datos, es por ello que obtener estas habilidades le permitirá acceder a posiciones de alto valor añadido debido a la gran demanda de perfiles de Data Science. Portales como indeed estiman salarios anuales promedios de 122.800$ y estudios como MarketWatch apuntan a que en los próximos años habrá un aumento del negocio de Data Science de un 30% anual, por lo tanto es una excelente oportunidad para usted adquirir estos conocimientos. En este programa aprenderá por completo los fundamentos de Data Science o Ciencia de Datos, su base de probabilidad y estadística y cómo llevarlo a la práctica con Python, dominando los fundamentos de programación del lenguaje Python desde cero y sus potentes librerías como Numpy y Pandas enfocadas en el análisis de datos. Al finalizar el curso podrá ejecutar proyectos completos de Data Science siendo capaz de importar fuentes de datos heterogéneas, realizar la limpieza y transformación de datos y analizar la información para obtener conclusiones que provoquen alto impacto en su entorno. Este curso tendrá un enfoque eminentemente práctico, se explicará paso a paso y en detalle cada nueva funcionalidad, pero el objetivo es que sea capaz de aplicar los nuevos conocimientos ejecutando los múltiples casos prácticos reales propuestos para poner a prueba las destrezas adquiridas. A su vez, tendrá a su disposición un material extenso de consulta y todos los scripts de Python explicados durante esta especialización de tal manera que le sea muy sencillo reutilizarlos para su caso de uso concreto. Es el momento de que pase a la acción, prepárese para un futuro dominado por los datos adquiriendo una habilidad muy importante para poder destacar sobre el resto y conseguir sacar el máximo provecho de la información. Apúntese a la carrera profesional de mayor potencial del siglo XXI. *Este curso forma parte de una carrera en Data Science complementada con cursos adicionales. *No es necesario tener conocimiento previo en Python, aprenderá los fundamentos de programación dentro del curso.
Power BI: Análisis de Datos e Inteligencia de Negocios (DAX)
Hoy Power BI ya no es “un plus”: es una habilidad que puede abrir puertas reales en análisis de datos, reporting y toma de decisiones. Y aquí viene la diferencia: usted puede aprender viendo tutoriales sueltos… o puede aprender con un camino estructurado, desde el ETL hasta DAX y dashboards, con método y casos reales. Este curso está diseñado como un viaje completo, paso a paso. No se trata solo de “hacer visualizaciones bonitas”, sino de entender cómo funciona Power BI por dentro para que usted pueda construir soluciones sólidas en el mundo laboral. ¿Qué va a aprender (en orden, como se aprende bien)? 1) Power Query (ETL) – Limpieza y transformación de datos Aprenderá a cargar datos, depurarlos y transformarlos con criterio: desde lo básico hasta técnicas más avanzadas para dejar su base lista para análisis. 2) Modelado de datos – La base de un BI profesional Aquí construimos el “motor” del dashboard: relaciones, estructura del modelo, y buenas prácticas para que sus reportes sean coherentes, escalables y fáciles de mantener. 3) DAX – Medidas y análisis avanzado (bien explicado) Dominará la lógica de medidas, cálculos y análisis. El objetivo no es memorizar fórmulas, sino entender el porqué para que usted pueda crear sus propias soluciones con confianza. 4) Visualizaciones y dashboards – Storytelling con datos Aprenderá a diseñar reportes claros, dinámicos e interactivos, con criterios de negocio. El curso lo lleva a construir un dashboard multipágina que integra todo lo aprendido. Metodología: teoría + práctica + tareas (con solución) Cada etapa está diseñada para que usted aprenda haciendo: • Conceptos claros (sin vueltas) • Tutoriales prácticos paso a paso • Tareas para afianzar lo aprendido (y comprobar que realmente lo domina) Además, incluimos herramientas de IA (incluyendo ChatGPT) para potenciar el análisis, acelerar tareas repetitivas y elevar la calidad del trabajo final. Proyecto final: un caso distinto para demostrar dominio Al final del curso, usted aplicará todo en un proyecto práctico adicional, con un caso de negocio diferente, para cerrar con más seguridad y una sensación real de “ya lo puedo hacer solo”. ¿Para quién es este curso? • Para quien empieza desde cero y quiere llegar a un nivel sólido • Para quien ya usa Power BI, pero quiere aprender mejor modelado, mejores medidas y mejor DAX • Para profesionales que necesitan resultados aplicables en su trabajo (sin relleno) Udemy ofrece garantía de reembolso de 30 días, así que puede revisar el contenido con tranquilidad. Lo que dicen los estudiantes (selección) Robinzon M.: “El mejor curso de Power BI que he visto… explicaciones claras, concisas y llevadas a la práctica.” Juan V.: “Muy completo… de cero a nivel experto… teoría + práctica, y tareas ideales para aplicar lo aprendido.” Joaquín N.: “A diferencia de otros, no se va directo a visualizaciones: explica el Back End… totalmente recomendado desde 0.” Francesco N.: “Diseñado de manera ordenada… nivel técnico perfecto… me gustaron especialmente las recomendaciones de medidas y el capítulo de DAX.” Christian V.: “Excelente metodología: teoría, práctica y muchos ejercicios… guion pautado, se entiende perfecto y dan ganas de seguir aprendiendo.”
Curso de R y Python para Data Science y Análisis de Datos
Este curso es para aprender R y Python desde cero mientras programas. Es un curso completamente práctico en el que tendrás la base necesaria para dominar y realizar análisis más avanzados con ambos programas. Comenzaremos con la instalación de todo lo necesario para programar en nuestro ordenador y te enseñaremos también las herramientas de la nube que tienes disponible de forma gratuita para que ni siquiera tengas que instalar nada. Luego veremos los fundamentos principales de cada lenguaje, cómo se configura, cómo se trabaja, cómo se definen las cosas, cómo se crean funciones y códigos, etc. Posteriormente, veremos los diferentes paquetes y librerías más usadas (Pandas, Seaborn, ggplot2, etc.) de cada lenguaje, que podemos utilizar en nuestros análisis de datos. Y paso a paso veremos las diferentes formas de trabajar con los datos: cómo importarlos, cómo guardarlos, cómo descargar datos de internet y usarlos para analizarlos, cuáles son las principales partes del pre-procesado de datos, el análisis estadístico descriptivo, los diferentes gráficos que podemos crear en base a nuestros datos, y cómo podemos personalizar todas esas visualizaciones. Todo ello utlizando múltiples casos prácticos reales. Y a su vez, tendrás a tu disposición muchísimo material complementario gratuito así como todos los códigos y scripts tanto de R como de Python, para que todo ese conocimiento lo puedas transferir rápidamente a tu propio campo y tus propios análisis. Así que si tomas este curso estarás preparado para manejar R y Python con total soltura, y podrás comenzar a estudiar métodos un poco más avanzados del análisis de datos programados en R o Python. ¡Un saludo y espero que nos veamos en clase! Elisa
Ciencia de Datos y Analítica de Negocio con Python y ChatGPT
Lleve su análisis más allá de Excel y aprenda a resolver problemas reales de negocio con Python + IA Hoy, saber “analizar datos” ya no es solo hacer tablas o dashboards: es convertir datos en decisiones. En este curso usted aprenderá Python aplicado al Business Analytics con un enfoque profundo, práctico y estructurado, diseñado para que avance desde cero hasta temas avanzados, con casos reales en finanzas, marketing y operaciones. Soy Carlos Martínez (MBA INCAE, Ph.D. en Management – University of St. Gallen) e instructor en Udemy con múltiples cursos best-seller. Mi enfoque es simple: aprender haciendo. Aquí no se queda solo viendo videos: practica, se equivoca, corrige y consolida. ¿Qué logrará al finalizar? • Dominar Python para análisis de datos (limpieza, transformación, exploración y visualización). • Pensar como negocio, no solo como programador: traducir preguntas empresariales a análisis accionables. • Construir modelos de Machine Learning y entender cuándo conviene usarlos (y cuándo no). • Aplicar técnicas avanzadas como clustering (KMeans), PCA, árboles de decisión, Random Forest, Gradient Boosting y redes neuronales. • Usar ChatGPT como asistente para: generar código, interpretar resultados, seleccionar modelos y mejorar su productividad (de forma responsable y con criterio). Metodología del curso: práctica real (muchísima práctica) Este curso incluye: • 27 secciones, desde fundamentos hasta aplicaciones avanzadas. • 50+ ejercicios de codificación para reforzar cada concepto. • 60+ tareas con solución, donde usted ve una forma correcta de resolver problemas reales. Y lo más importante: los temas no se quedan en “lo técnico”, sino en su uso en el mundo empresarial. Casos y aplicaciones que verá en el curso Trabajaremos, entre otros, con escenarios como: • Optimización de portafolios y análisis cuantitativo en finanzas. • Predicción de compra y análisis de embudos en marketing. • Segmentación de clientes y estrategias basadas en datos. • Mejora de procesos y análisis en logística/operaciones. El objetivo es que usted termine con un criterio sólido para resolver problemas reales. IA dentro del curso (lo nuevo en Udemy) Además del uso práctico de ChatGPT dentro del curso, este programa también incorpora las nuevas experiencias con IA de la plataforma: • Role Plays (Roleplay con IA): escenarios interactivos para practicar decisiones y razonamiento en situaciones realistas. • Labs (Udemy Business Pro): si usted tiene acceso a Udemy Business Pro, podrá encontrar Labs para practicar con experiencias guiadas (según disponibilidad en su plan/cuenta). ¿Para quién es este curso? Este curso está pensado para: • Personas que vienen de Excel / Power BI y quieren subir de nivel con Python. • Profesionales que quieren aplicar analítica a finanzas, marketing u operaciones. • Quienes buscan un curso completo, con práctica intensa y casos aplicados. • También es útil para programadores que quieren aterrizar sus habilidades al contexto empresarial. No necesita experiencia previa programando. Vamos paso a paso. Lo que dicen los estudiantes (extractos) • “La expectativa de conocimiento es lo que andaba buscando… teoría y práctica deben ir de la mano.” — Edgar M. • “Muy completo y lo mejor es practicar mucho… donde la mayoría termina de entender por completo.” — Daniel D. • “Me gustó que tuviera ejemplos prácticos reales… después fui capaz de diseñar modelos ML para usos específicos.” — Juan S. • “Superó todas mis expectativas… contenido completísimo… orientado a resultados prácticos.” — John C. • “Va más allá de solo escribir código… ayuda a pensar como el negocio necesita.” — Andy V. Garantía y cierre Udemy ofrece garantía de devolución de 30 días, así que puede entrar con tranquilidad y ver si este enfoque es lo que usted busca. Si le interesa aprender Python con criterio de negocio, con práctica real y con apoyo de IA (ChatGPT + Role Plays + Labs), este curso está diseñado para usted. Nos vemos en la primera clase.
Curso completo de Machine Learning: Data Science en Python
¿Te suenan términos como *Machine Learning* o *Data Scientist*? ¿Te has preguntado para qué se utilizan estas técnicas y por qué las empresas están dispuestas a pagar entre 120.000 y 200.000 dólares al año a un científico de datos? Este curso está diseñado para resolver todas tus dudas y brindarte una formación integral en Data Science. Juan Gabriel Gomila, un profesional reconocido en el campo del Data Science, te guiará a lo largo del curso, compartiendo su vasto conocimiento y ayudándote a desmitificar la teoría matemática detrás de los algoritmos de Machine Learning. Aprenderás a dominar las librerías de Python que son esenciales en esta área, convirtiéndote en un experto en la materia. A lo largo del curso, abordarás conceptos y algoritmos clave del Machine Learning, de manera progresiva y detallada. Cada sección te proporcionará nuevas habilidades que te permitirán comprender y aplicar los principios del Data Science, una disciplina no solo fascinante, sino también altamente lucrativa. Además, este curso mantiene el estilo característico y ameno de Juan Gabriel Gomila, lo que hará que disfrutes aprendiendo técnicas de Machine Learning con Python. El curso incluye ejercicios prácticos y datasets basados en ejemplos del mundo real, lo que te permitirá no solo aprender la teoría, sino también aplicarla en la creación de tus propios modelos de Machine Learning. Además, tendrás acceso a un repositorio en GitHub con todo el código fuente en Python, listo para descargar y usar en tus proyectos. ¡No esperes más! Únete a este curso y comienza a formarte en Machine Learning con el programa más completo y práctico del mercado en español.
Curso Completo en Análisis de Datos Digitales
¿Quieres convertirte en un Analista de Datos Digitales altamente demandado y tomar decisiones estratégicas basadas en información real? En el mercado actual, las empresas no buscan personas que solo miren métricas; buscan profesionales capaces de transformar datos en negocio. Con este curso de análisis de datos y analítica digital, dominarás desde cero las herramientas líderes del sector para medir, analizar y optimizar cualquier estrategia online. Qué vas a lograr con este curso de analítica digital Este no es un curso teórico. Está diseñado para que domines la práctica real a través de las siguientes áreas clave: • Google Analytics 4 (Curso de GA4 desde cero): Aprende a configurar la herramienta desde la base, entender el nuevo modelo de datos basado en eventos, analizar el comportamiento de los usuarios y extraer insights clave que cambien el rumbo de un negocio. • Google Tag Manager (GTM): Toma el control total de tus mediciones. Aprenderás a implementar etiquetas de seguimiento, píxeles de conversión y eventos personalizados de forma autónoma, sin depender de programadores o equipos de desarrollo. • Google Looker Studio (Antes Data Studio): Transforma datos complejos en reportes visuales, dinámicos e interactivos. Domina el arte del reporting para presentar informes de análisis de datos claros y persuasivos a clientes o directivos. • Análisis e Informes de Redes Sociales: Aprende a medir con precisión el rendimiento de tus campaigns de marketing digital, calculando el ROI real de tus esfuerzos en canales sociales. Por qué elegir este curso frente a otros • Enfoque 100% Práctico: Olvídate de la teoría aburrida. Cada sección incluye ejemplos reales y configuraciones paso a paso que puedes replicar en tus propios proyectos de análisis de datos digitales. • Ahorro de Tiempo y Autonomía: Al dominar Google Tag Manager, dejarás de esperar a que un desarrollador inserte un código por ti. Serás completamente independiente. • Habilidades Altamente Monetizables: El perfil de analista de datos es uno de los más buscados y mejor pagados en el ecosistema digital actual. Para quién es este curso • Profesionales del Marketing Digital que quieren respaldar sus estrategias con datos sólidos y mejorar el retorno de inversión (ROI). • Emprendedores y Dueños de Negocios que necesitan entender qué pasa en su web y de dónde vienen sus ventas. • Futuros Analistas de Datos Digitales que buscan un roadmap claro y práctico para dominar las herramientas estándar de la industria (GA4, GTM y Looker Studio). • Cualquier persona que quiera aprender análisis de datos desde un enfoque práctico y orientado al negocio. No dejes que tus decisiones sigan dependiendo de la intuición. Da el salto profesional que necesitas. ¡Inscríbete hoy mismo en el curso de análisis de datos digitales y empieza a dominar GA4, Looker Studio y Tag Manager ahora!
Estadística para Ciencia de Datos y Analítica de Datos
* Este curso es parte del Data Analyst Bootcamp de Datademia. Visita nuestra web para más información. Hola y bienvenidos a este curso de Estadística. En este curso aprenderás desde los conceptos más básicos de la estadística que te permitirán entender tus datos y hasta conceptos más avanzados que te permitirán tomar decisiones correctas basadas en tu datos. El campo de la estadística es la ciencia de aprender de los datos. Saber de estadística te permite utilizar los métodos adecuados para recopilar datos, hacer análisis de forma correcta y presentar los datos de forma eficaz. Este curso está diseñado para cualquier persona que quiera empezar a meterse en el mundo de la estadística y los datos. Si quieres convertirte en un científico de datos, un analista de datos, un desarrollador de inteligencia de negocios o simplemente quieres revisitar la estadística y sus conceptos, este es el curso para ti. Empezaremos con una introducción a la estadística, entraremos a fondo en la estadística descriptiva e inferencial y acabaremos con la regresión lineal. Como ves hay mucho temario. Iremos paso a paso explicando primero la teoría y después haciendo casos prácticos. Mi nombre es Sebastian y he trabajado durante muchos años en diferentes empresas tecnológicas con el Big Data en Barcelona. He trabajado siempre con datos, desde la extracción y manipulación de datos hasta la creación de dashboards y programación de modelos de aprendizaje automático. Te invito a que veas la presentación completa del curso y las lecciones gratuitas. Cualquier duda que tengas me puedes contactar por mensaje privado dentro de la plataforma. Te espero en el curso, un saludo y muchas gracias.
Estadística Aplicada para Análisis de Datos e Investigación
¿Le temes a los números? ¿Piensas que la estadística es solo para matemáticos? Si tienes grandes ideas para tu tesis, un proyecto de investigación o tu negocio, pero te sientes bloqueado por los datos, este curso es para ti. En un mundo donde la información está en todas partes, saber transformarla en decisiones es la habilidad que te diferencia. Pero el análisis de datos no tiene por qué ser intimidante. Aquí, te enseñaré a usar la estadística sin fórmulas complejas ni conceptos abstractos. Mi enfoque es 100% práctico y manos a la obra. Te guiaré paso a paso a través de una metodología diseñada para que apliques los conceptos a problemas reales desde la primera lección. Usaremos Excel, la herramienta más accesible del mundo, para que te concentres en obtener conclusiones y no en aprender software complicado. Soy Franco Palenque, tu instructor. Mi experiencia como ingeniero y docente universitario me ha permitido crear un método de enseñanza que va directo al punto. No te daré montones de teoría, te daré las herramientas que he usado por años para resolver problemas reales. Al finalizar, no solo habrás aprendido a usar Excel para el análisis de datos; habrás transformado tu forma de pensar. Estarás listo para tomar decisiones más inteligentes, seguras y respaldadas por evidencia. ¿Estás listo para dejar de adivinar y empezar a usar los datos a tu favor? ¡Desbloquea el poder de la estadística!
Databricks Certified Data Analyst Associate - Guía Completa
Bienvenido al curso definitivo para dominar Databricks como Analistas de Datos. No vamos ver sólo teoría para que apruebes un examen y ya está. Quiero enseñarte a pensar y trabajar como un Analista de Datos profesional. Este curso es para ti si: • Quieres aprobar el examen Databricks Certified Data Analyst Associate. • Buscas un curso completamente en ESPAÑOL. • Ya trabajas con datos y quieres subir de nivel • Buscas proyectos reales, no teoría Al finalizar sabrás: • Construir dashboards y AI/BI Genie Spaces en Databricks. • Usar Delta Lake y Lakehouse. • Optimizar consultas SQL y entender bien Spark. • Resolver preguntas tipo examen. No importa si acabas de empezar en este mundo, o llevas 5 años trabajando, estoy seguro vas a aprender en profundidad un montón de cosas nuevas. • Desde una perspectiva teórica: Vamos a revisar todos los conceptos básicos sobre los que construiremos los más complejos. • Desde una perspectiva práctica: Vamos a poner en práctica lo aprendido desde contextos de casos reales que pueden ocurrir en una empresa real. Vamos a seguir el guión de los contenidos del examen 'Databricks Certified Data Analyst Associate' pero no pretendemos quedarnos ahí, queremos entender bien la plataforma, de forma que podamos pasar también cualquier entrevista que nos puedan hacer. Asi que si eres un ML Engineer, o un Data Engineer, tienes muchisimo que aprender aquí. Para hacer de ti todo un profesional, hemos preparado: • 6:30+ de video • 200 diagramas originales para que entiendas bien cada concepto • 25 ejercicios prácticos para que pongas en prueba lo aprendido • 80 preguntas de examen para que te sientas confiado. Si querias dominar Databricks... ¡Has llegado al lugar que esperabas!
Curso Looker Studio: Análisis de Datos
Looker Studio (antes Google Data Studio) es una herramienta de visualización de datos gratuita que permite conectar, transformar y presentar información de forma interactiva y profesional. Este curso te guiará paso a paso, desde lo más básico hasta la creación de un dashboard completo y optimizado para distintos escenarios de negocio. Comenzarás con los fundamentos: qué es Looker Studio, casos de uso en marketing, SEO, e-commerce y CRM, recorrido por la interfaz y diferencias clave con otras herramientas como Power BI, Tableau y Excel. Luego aprenderás a conectar y configurar fuentes de datos, aplicando buenas prácticas en la definición de tipos y agregaciones. En la sección de campos calculados, dominarás funciones numéricas, de texto, de fecha, condicionales, expresiones regulares y funciones especiales para enriquecer tus informes. También verás cómo calcular KPIs clave como tasas de conversión y comparativas MoM y YoY. La interactividad es otro pilar del curso: aprenderás a crear filtros, controles de fechas, parámetros dinámicos y opciones personalizadas para el usuario. En el módulo de visualización, diseñarás gráficos básicos y avanzados: scorecards, tablas, barras, líneas, gráficos combinados, mapas geográficos, Sankey, treemaps y más. Además, descubrirás cómo combinar datos (blending), aplicar principios de storytelling visual, gestionar temas, tipografías y colores para un branding profesional, y optimizar el rendimiento de tus dashboards. El curso finaliza con un proyecto guiado donde crearás un dashboard de performance conectando múltiples fuentes de datos, diseñando visualizaciones específicas para marketing, producto y cliente, e integrando interactividad y diseño visual. Al finalizar, tendrás las habilidades para construir dashboards de alto impacto y listos para compartir, exportar o automatizar su entrega.
ANÁLISIS DE DATOS CON EXCEL + CERTIFICACION
Hoy en día, los datos son uno de los activos más valiosos de las empresas. Pero tener datos no es suficiente… la clave está en saber analizarlos y convertirlos en decisiones inteligentes. Muchas personas pasan horas creando reportes manuales en Excel sin obtener información realmente útil. Este curso está diseñado para cambiar eso. Aprenderás el método de un Analista de Datos profesional, paso a paso: • Conectar y consolidar datos desde múltiples fuentes • Limpiar y transformar información de forma eficiente • Modelar datos con Power Pivot • Crear dashboards dinámicos e impactantes Todo esto aplicado en situaciones reales de empresas (ventas, contabilidad, recursos humanos, inventarios, producción, entre otros). Este curso es el resultado de la experiencia trabajando con múltiples empresas, donde se resume todo lo que un analista de datos necesita para automatizar informes y generar valor real. AL FINALIZAR EL CURSO PODRAS: • Automatizar reportes y ahorrar horas de trabajo • Analizar datos con enfoque profesional • Crear informes que apoyen la toma de decisiones • Destacar con una habilidad altamente demandada MODULOS DEL CURSO Mdulo 1: Carga de Datos desde Múltiples Fuentes. Aprende a conectar y consolidar información desde Excel, PDF, One Drive, Google Sheets, TXT, archivos externos y otras fuentes, creando una base sólida para el análisis de datos. Módulo 2: Transformación y Limpieza de Datos. Descubre cómo Power Query puede depurar, estructurar y preparar datos desordenados de una manera muy sencilla y que garanticen análisis confiables. Módulo 3: Modelado de Datos con Power Pivot. Construye modelos de datos profesionales, crea relaciones entre tablas y organiza la información para análisis eficientes y escalables Módulo 4: Creación de Dashboards y Visualización de Datos. Diseña y automatiza reportes dinámicos e interactivos que transforman los datos en información clara para la toma de decisiones empresariales.
Análisis de datos climáticos con R
En este curso aprenderás los cimientos básicos del lenguaje de programación de R, así como también una breve introducción a lo que son los Sistemas de Información Geográfico y su uso con el lenguaje R, sumado a la descarga y el procesamiento más análisis espacial de datos climáticos a diversas resoluciones espaciales y temporales que te ayudarán a realizar un diagnóstico espacio temporal del clima en cualquier región del mundo, esto apoyado en bases de datos a nivel global gratuitas. Preguntas como: ¿Cuál es el comportamiento histórico de la precipitación para una región en particular? ¿Cuál es el cambio en la temperatura y precipitación esperada para un país, cuáles son las zonas con mayores cambios en temperatura, y dónde habrá menor disponibilidad de agua a futuro según diferentes escenarios SSPs del sexto informe de cambio climático? ¿Cuáles son las anomalías de la temperatura para una región, qué tanto ha variado su temperatura máxima y mínima respecto a un año tipo? todas estás son solo algunas de las preguntas que aprenderás a responder dentro del curso. Es deseable que tengas un conocimiento básico en Sistemas de Información Geográfico y el uso de R, sin embargo, aquí al inicio del curso se da una breve introducción
Análisis de datos con programación en R
Este es el séptimo curso del Certificado de análisis computacional de datos de Google. En estos cursos obtendrás las habilidades necesarias para solicitar empleos de analista de datos de nivel introductorio. En este curso, aprenderás el lenguaje de programación conocido como R. Además, se profundizará en cómo usar RStudio, el entorno que te permite trabajar con R, y se cubrirán temas como las aplicaciones y las herramientas de software que son exclusivas para R, como los paquetes de R. Descubrirás cómo R te brinda más alternativas para limpiar, organizar, analizar, visualizar e informar los datos con mayor eficacia. Los analistas de datos actuales de Google seguirán dándote instrucciones y te proporcionarán formas prácticas de llevar a cabo las tareas comunes de los analistas de datos con las mejores herramientas y recursos. Los alumnos que completen este programa de certificados estarán listos para solicitar trabajos de nivel introductorio como analistas de datos. No se requiere experiencia previa. Al final de este curso, serás capaz de: - Analizar los beneficios de usar el lenguaje de programación en R. - Descubrir cómo usar RStudio para aplicar R en tus análisis. - Explorar los conceptos básicos relacionados con la programación en R. - Explorar el contenido y los componentes de los paquetes de R, incluido el paquete Tidyverse. - Comprender las tramas de datos y su uso en R. - Descubrir las opciones de generación de visualizaciones en R. - Aprender sobre R Markdown para documentar la programación en R.
Python para Ciencia de Datos
Resultados de aprendizaje: ● Comprender y analizar las herramientas básicas de Python. ● Utilizar herramientas de Python para el desarrollo de técnicas para el manejo y análisis de datos como apoyo a la toma de mejores decisiones, identificando las posibilidades y oportunidades en las organizaciones. ● Identificar las oportunidades y posibilidades que ofrece el uso de la Ciencia de Datos a las organizaciones. Las aplicaciones de técnicas de análisis de datos están siendo cada día más demandadas, debido a su utilización en las organizaciones y a la tendencia mundial de mejorar los procesos de toma de decisiones en base a la evidencia que se puede obtener del análisis de la enorme cantidad de información disponible. Así, la pertinencia del curso está relacionada con la necesaria aplicación de diversos métodos para analizar estos datos. Todo ello, para mejorar diferentes procesos de decisión de corto, mediano y largo plazo de los distintos sistemas dentro de una organización. Este curso busca que profesionales de diversas áreas y con distintas motivaciones logren comprender cómo el uso de adecuado y eficiente de Python como herramienta computacional para el análisis de datos puede mejorar su toma de decisiones dentro de su organización. Para ello se introducirán los conceptos básicos y generales del análisis de datos, se revisará la importancia de visualizar e identificar valor en los datos y cómo los distintos métodos descriptivos, predictivos, y prescriptivos permiten evidenciar oportunidades y justificar decisiones. Para ejemplificar estos conceptos y su desarrollo a través de Python, se verán casos prácticos en industrias como el retail, medicina y logística, entre otras.
Ciencia de datos energéticos
La ciencia de datos puede entenderse como la aplicación del potencial de la ciencia de datos en la búsqueda de soluciones novedosas a problemas del sector energético. Este curso busca facilitar la comprensión de cómo es ese proceso y, para ello, se enfoca exclusivamente en el subsector de la energía eléctrica. Para desarrollar un proyecto de ciencia de datos energéticos se necesita que confluyan dos tipos de conocimiento: por una parte, un conocimiento sobre el sector eléctrico (cómo es su estructura, cuáles son sus principales retos, cómo funciona) y , por otra, un conocimiento sobre la ciencia de datos (cuáles son sus fundamentos, cómo opera, qué tipo de aportes puede dar). Por esa razón, es usual que se constituyan equipos interdisciplinarios en los que confluyen tanto expertos en energía como expertos en análisis de datos. No es fácil para estos expertos poder dialogar, porque el conocimiento especializado suele tener también un lenguaje especializado y no es fácil compartir la experticia con personas que no son especialistas en nuestro campo de conocimiento. Justamente, este curso busca ayudar a facilitar ese diálogo y a sobrepasar esas barreras de comunicación. Para ello, lo que haremos será presentar los elementos básicos, fundamentales de cada una de las dos áreas del conocimiento con una perspectiva más amplia que profunda. El propósito es el de adquirir una comprensión de alto nivel de tanto los elementos del sector eléctrico como de la ciencia de datos. Aspiramos que, al finalizar exitosamente este curso, usted pueda entender y explicar cómo funciona el proceso de ciencia de datos aplicado a los problemas del sector eléctrico. ¿Cómo está estructurado el curso? El curso tiene seis módulos y en cada uno de esos módulos trabajamos un tema del área de energía y un tema del área de ciencia de datos, que confluyen en una aplicación concreta o, al menos, en una etapa de una aplicación concreta. En cada módulo, usted encontrará: - videos explicativos - un laboratorio no calificado - un laboratorio calificado - un cuestionario calificado. Los laboratorios son espacios para desarrollar tareas en lenguaje Python. No esperamos que usted sea un experto desarrollador de programas en Python, pero sí que tenga algún tipo de experticia en programación. ¿Para quién es este curso? Hemos imaginado este curso teniendo en mente dos posibles perfiles: 1) un perfil de alguien con conocimientos sobre el sector energético que quiere explorar qué puede aprovechar de la ciencia de datos; y 2) un perfil de alguien con conocimientos en ciencia de datos que quiere explorar cómo puede aportar esos conocimientos en el área del sector energético. Por ej.: Este curso está dedicado principalmente a estudiantes universitarios de primer y segundo año interesados en ciencia e ingeniería, junto con estudiantes de secundaria y profesionales interesados en programación.