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En algún lugar, alguien habla de querer irrumpir en el mundo de la tecnología. Si se trata de convertirse en ingeniero de software o si están interesados ​​en la ciencia de datos. Cuando estas personas comienzan su viaje en ciencia de datos, en particular, hay una variedad de cursos en línea, campos de entrenamiento y títulos para elegir. Puede ser muy difícil, así que ahí es donde entro y les quito la carga de trabajo. 

Entonces, vayamos directamente a ello...

Enlace de cursos: Introducción a la ciencia de datos con Python

La Universidad de Harvard es una reconocida universidad privada de investigación de la Ivy League. Para satisfacer la creciente demanda de profesionales de la tecnología en el mercado actual, comprenden la importancia de proporcionar a los estudiantes nuevos o interesados ​​material gratuito para iniciar su viaje en el mundo de la tecnología. 

El curso anterior está dirigido a principiantes en el mundo del análisis de datos. El lenguaje de programación más popular para la ciencia de datos en este momento es Python, por lo que siempre es un buen lugar para comenzar. El curso consiste en que dediques de 3 a 4 horas semanales, en las que aprenderás sobre:

• Estudiar modelos de regresión.
• Utilice bibliotecas populares como sklearn, Pandas, matplotlib y numPy
• Conceptos de aprendizaje automático, como sobreajuste, evaluación de la incertidumbre y ponderación de compensaciones
• Comprensión fundamental de los modelos de aprendizaje automático.
• Comprensión de los conceptos básicos de Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (AI)

Si buscas otros cursos, Harvard también ofrece:

Enlace: Pensamiento estadístico y análisis de datos

El MIT es también otro instituto de aprendizaje líder. En el año 2001, lanzaron una plataforma llamada OpenCourseWare. Este es otro instituto de aprendizaje que comprende las demandas de proporcionar material educativo gratuito para que las personas comprendan un nuevo mercado y sus nuevas carreras potenciales. 

El pensamiento estadístico y la implementación en el análisis de datos es un concepto muy importante. Algunos dicen que las estadísticas son útiles pero no obligatorias para conocer los entresijos, pero en mi época como científico de datos, he comprendido la importancia de las estadísticas y cómo podrían haber mejorado y acelerado mi carrera. 

En este curso, tendrás que comprometerte a 2 sesiones por semana de 1.5 horas cada una y aprenderás sobre:

• Probabilidad
• Discutir técnicas de muestreo.
• Resumen de datos
• Distribuciones de muestreo comunes
• Inferencia estadística y prueba de hipótesis.
• Regresión
• Inferencia no paramétrica

Otros cursos de análisis de datos proporcionados por el MIT:

Enlace: Introducción al análisis de datos

International Business Machines Corporation no es una universidad, pero sus cursos son bien reconocidos y brindan a los principiantes los materiales de aprendizaje adecuados para iniciar un nuevo viaje. Con 397,828 ya inscritos en el curso y impartido en 8 idiomas, este curso de introducción al análisis de datos proporciona a las personas una entrada sencilla al mundo de los datos. 

Este curso es flexible y requiere que usted dedique aproximadamente 10 horas a aprender sobre:

• Qué es el análisis de datos y los pasos clave
• Diferentes tipos de estructuras de datos, formatos de archivos y fuentes de datos.
• Describir el proceso de análisis de datos que implica la recopilación, discusión, extracción y visualización de datos.
• Diferenciar entre diferentes roles de datos

Enlace del curso: Minería de conjuntos de datos masivos

Otra universidad líder con excelente material de aprendizaje es la Universidad de Stanford. Si está pensando seriamente en dedicarse al análisis de datos, también es bueno comprender las áreas más populares y de rápido desarrollo del mundo tecnológico, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Naturalmente, muchos analistas de datos pasan a trabajar en modelos de aprendizaje automático y luego encuentran su nicho, como el procesamiento del lenguaje natural. 

Una parte del mundo del aprendizaje automático se ocupa de la extracción de conjuntos de datos masivos. Este curso es un curso de 7 semanas y aprenderá sobre lo siguiente:

• MapReduce
• Algoritmos para extraer modelos. 
• Información de grandes conjuntos de datos

Si está interesado en el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo, los siguientes cursos pueden ser de su interés:

Enlace: Introducción a la inteligencia artificial

Si ya ha reducido sus conocimientos sobre análisis de datos y está listo para iniciar una carrera o su viaje de aprendizaje en inteligencia artificial, entonces la Universidad de Berkeley tiene un excelente curso de introducción a la inteligencia artificial. 

El curso tiene una duración de 8 semanas y, en el enlace proporcionado, tendrá los temas de las conferencias en diferentes formatos, notas de lectura y tareas. El curso comienza con las ideas y técnicas básicas en torno al diseño de sistemas informáticos inteligentes, que profundizan en los paradigmas de modelado estadístico y teórico de decisiones.

Estos 5 cursos gratuitos de análisis de datos lo llevarán a través de un viaje por el mundo de los datos. Comenzarás aprendiendo los conceptos básicos y gradualmente avanzarás hacia aspectos más técnicos de lo que realmente consiste en ser un analista/científico de datos.
 
 

nisha aria es científico de datos y escritor técnico independiente. Ella está particularmente interesada en proporcionar consejos o tutoriales sobre la carrera de Data Science y conocimiento basado en la teoría sobre Data Science. También desea explorar las diferentes formas en que la Inteligencia Artificial es o puede beneficiar la longevidad de la vida humana. Una estudiante entusiasta que busca ampliar sus conocimientos tecnológicos y sus habilidades de escritura, mientras ayuda a guiar a otros.

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