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¿Es usted un aspirante a profesional de datos que busca impulsar su carrera en ciencia de datos? Si es así, probablemente estés considerando varias opciones: cursos online, bootcamps, maestría y más.

Pero si está lo suficientemente motivado, existen varios recursos gratuitos de alta calidad que pueden ayudarlo a lograrlo. Aquí, hemos compilado una lista de cinco cursos gratuitos que pueden ayudarlo a aprender y adquirir competencia en ciencia de datos.

Desde los fundamentos de la programación hasta la creación e implementación de aplicaciones de ciencia de datos, estos cursos le enseñarán todo lo que necesita para un giro profesional exitoso. 

¡Vamos a sumergirnos en!

Python para todos, impartido por el Prof. Charles Severance en la Universidad de Michigan, es un excelente curso para aprender Python. Le enseña programación en Python desde cero y cubre todo lo que necesita saber cuando trabaja con datos.

También puedes utilizar la Libro Python para todos en conjunto con el curso. El curso cubre los siguientes temas amplios:

• Fundamentos de programación con Python 
• Estructuras de datos de Python 
• Ejecución condicional, bucles e iteración.
• Clave
• Expresiones regulares
• Servicios web y programas en red. 
• Visualización de datos

Enlace del curso: Python para todos

Ahora que domina los fundamentos de Python, es hora de analizar datos con Python. Análisis de datos con Python de Jovian (en el canal de YouTube de freeCodeCamp) es un curso gratuito que le ayudará a aprender a trabajar con bibliotecas de ciencia de datos con varios ejercicios de práctica y un proyecto de curso. 

Este curso comienza con los fundamentos de la programación de Python (que deberían ser un repaso para usted) y gradualmente presenta las bibliotecas de análisis de datos de Python. Y concluye con un proyecto de fin de curso sobre análisis de datos exploratorios.

Aquí hay una descripción general del plan de estudios del curso:

• Fundamentos de Python 
• Computación numérica con NumPy
• Analizando datos tabulares con pandas
• Visualización con Matplotlib y Seaborn
• Proyecto del curso: Análisis exploratorio de datos

Enlace del curso: Análisis de datos con Python

Introducción a las bases de datos en ciencia de datos describe las habilidades esenciales de bases de datos para los profesionales de datos.

Desde diseñar bases de datos hasta escribir consultas SQL eficientes y más, las bases de datos y SQL son habilidades imprescindibles para su carrera en datos. Este Bases de datos y SQL El curso de freeCodeCamp le enseñará lo siguiente:

• Fundamentos de bases de datos 
• Conceptos básicos de SQL 
• Operaciones CRUD
• Funciones, uniones y uniones
• Consultas anidadas 
• Diseño de esquema de base de datos

Enlace del curso: Bases de datos y SQL

Además de las matemáticas de la escuela secundaria (cálculo, probabilidad y álgebra lineal), es necesario tener una base sólida en estadística para sobresalir en la ciencia de datos.

Introducción a la estadística inferencial de la biblioteca de cursos gratuitos de Udacity le enseñará los siguientes conceptos, junto con ejercicios de codificación para poner a prueba sus habilidades:

• Estimacion
• Evaluación de la hipótesis
• Pruebas t
• ANOVA
• Prueba de chi-cuadrado
• La correlación
• Regresión

Enlace del curso: Introducción a la estadística inferencial

Los cursos enumerados hasta ahora deberían haberlo ayudado a adquirir competencia en los fundamentos de Python, el análisis de datos y los fundamentos estadísticos.

Ahora es el momento de empezar a crear e implementar modelos de aprendizaje automático. Aprendizaje automático Zoomcamp de DataTalks.Club es un excelente curso para aprender los fundamentos del aprendizaje automático a través de un enfoque de código primero. También cubre una gran variedad de temas que incluyen la implementación de modelos y el aprendizaje profundo.

El plan de estudios del curso incluye lo siguiente:

• Regresión 
• Clasificación 
• Evaluación de modelos de aprendizaje automático
• Implementación de modelos de aprendizaje automático 
• Árboles de decisión y aprendizaje conjunto. 
• Redes neuronales y aprendizaje profundo 
• Servicio de Kubernetes y TensorFlow

Enlace del curso: Aprendizaje automático Zoomcamp

Espero que estos cursos recomendados te hayan resultado útiles. La mayoría de estos cursos requieren que codifiques, construyas, descompongas y aprendas a lo largo del camino. Así tendrás una buena base. 

Pero incluso mientras trabajas en estos cursos, crea tu portafolio de forma paralela. Su objetivo debe ser crear un puñado de proyectos interesantes que muestren sus fortalezas y habilidades. Si necesita algo de inspiración para comenzar, consulte 3 proyectos de ciencia de datos garantizados para conseguirle ese trabajo. ¡Feliz aprendizaje!
 
 

Bala Priya C. es un desarrollador y escritor técnico de la India. Le gusta trabajar en la intersección de matemáticas, programación, ciencia de datos y creación de contenido. Sus áreas de interés y experiencia incluyen DevOps, ciencia de datos y procesamiento de lenguaje natural. ¡Le gusta leer, escribir, codificar y tomar café! Actualmente, está trabajando para aprender y compartir su conocimiento con la comunidad de desarrolladores mediante la creación de tutoriales, guías prácticas, artículos de opinión y más.

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