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Cumplir con las resoluciones de año nuevo puede ser difícil. Es aún más difícil cuando ha decidido que quiere cambiar de carrera y aprender una nueva habilidad. Puede ser desalentador ingresar algo sobre lo que no tiene conocimiento previo.
Tener los recursos correctos disponibles lo ayuda a superar ese miedo y le permite apegarse a sus resoluciones de año nuevo.
Si está buscando ingresar al mundo de la ciencia de datos, pero no está seguro de qué cursos, libros o campamentos de entrenamiento seguir adelante. Continúe leyendo este artículo y encontrará una lista de cursos GRATUITOS de ciencia de datos en línea para ayudarlo a desarrollar esa nueva habilidad.
Todos estos cursos son gratuitos y cuentan con la confianza de cientos de estudiantes y tienen altas calificaciones.
Python para ciencia de datos, de freeCodeCamp
Para muchos novatos, Python es el lenguaje de referencia. Si eligió Python como su lenguaje de programación, este curso gratuito de Python para ciencia de datos de freeCodeCamp es un comienzo increíble para su carrera en ciencia de datos.
Cubre los siguientes temas: los conceptos básicos de programación, por qué python, cómo instalar anaconda y python, cómo iniciar un cuaderno jupyter, cómo codificar en iPython Shell, variables y operadores en python, booleanos y comparaciones en python, y más .
Enlace: Python para ciencia de datos
Introducción a la Programación con Python, de la Universidad de Harvard
La Universidad de Harvard ofrece un curso de introducción a la programación usando Python. Aunque es con una universidad, es un curso a su propio ritmo que le llevará aproximadamente 10 semanas completar. Este curso ha sido diseñado para estudiantes que no tienen conocimientos previos de programación y desean desarrollar sus habilidades de ciencia de datos utilizando Python.
Cubre los siguientes temas: funciones, variables, condicionales, bucles, excepciones, bibliotecas, pruebas unitarias, E/S de archivos, expresiones regulares, programación orientada a objetos y más.
Enlace: Introducción a la Programación con Python
Data Science: R Basics, de la Universidad de Harvard
Si ha elegido R como su lenguaje de programación, siempre es bueno comenzar con lo básico. La Universidad de Harvard ofrece un curso de Data Science: R Basics que lo ayuda a construir una base sólida aprendiendo y usando el lenguaje de programación R para discutir, analizar y visualizar datos.
El curso es gratuito; sin embargo, puede pagar un certificado verificado por $149.
Enlace: Ciencia de datos: Fundamentos de R
Aprendizaje estadístico, de edX
La estadística es un elemento importante de la ciencia de datos, y debe tener los dedos envueltos alrededor de ella. Este curso de aprendizaje estadístico de edX le proporcionará las principales herramientas utilizadas en el modelado estadístico y la ciencia de datos.
Cubre los siguientes temas: una descripción general del aprendizaje estadístico, regresión lineal, clasificación, métodos de remuestreo, selección y regularización de modelos lineales, ir más allá de la linealidad, métodos basados en árboles, máquinas de vectores de soporte, aprendizaje profundo, modelado de supervivencia, aprendizaje no supervisado y múltiples pruebas.
Enlace: Aprendizaje estadístico
Fundamentos de Estadística, de Josh Starmer
Si prefiere ver videos, le recomiendo la página de YouTube de Josh Starmer para ayudarlo a comprender mejor los fundamentos de la estadística y la probabilidad. Cubrirá varios temas relacionados con la ciencia de datos con explicaciones y ejemplos claros.
Enlace: Fundamentos de estadística
Especialización en aprendizaje automático, de Coursera
Este curso ha sido elaborado por Andrew Ng, fundador y director ejecutivo de Landing AI, fundador de deeplearning.ai y copresidente y cofundador de Coursera. Ha construido una especialización en aprendizaje automático compuesta por 3 cursos:
- Aprendizaje automático supervisado: regresión y clasificación
- Algoritmos de aprendizaje avanzados
- Aprendizaje no supervisado, recomendadores, aprendizaje por refuerzo
Estos cursos son gratuitos; sin embargo, hay una tarifa si desea obtener la certificación.
Enlace: Especialización en aprendizaje automático
Aprendizaje automático aplicado, de Andreas Mueller
Una vez que comprenda los fundamentos del aprendizaje automático, su próximo paso será aprender a aplicarlo. Andreas Mueller tiene un canal de YouTube que tiene 22 videos sobre la aplicación del aprendizaje automático.
Cubrirá temas como visualizaciones y matplotlib, modelos lineales para regresión, aumento de gradiente, inspección de modelos, selección de características y más.
Enlace: Aprendizaje Automático Aplicado
Ingeniería de características, de Kaggle
Una vez que sepa cómo construir un modelo, querrá aprender a mejorar su modelo mediante la ingeniería de funciones. Este curso de ingeniería de funciones proporcionado por Kaggle lo ayuda a aprender cómo aprovechar al máximo sus datos mediante el uso de la función para mejorar su modelo.
Cubre: Qué es la ingeniería de características, información mutua, creación de características, agrupamiento con k-means, análisis de componentes principales y codificación de destino.
Enlace: Ingeniería de características
Curso acelerado de aprendizaje profundo – freeCodeCamp
Suponga que quiere hacer un esfuerzo adicional y sumergirse en el extremo profundo del aprendizaje profundo. Recomiendo este curso intensivo de aprendizaje profundo para principiantes proporcionado por freeCodeCamp. Le dará una buena visión general del aprendizaje profundo y sus elementos fundamentales.
Cubrirá temas como la introducción a las redes neuronales, funciones de activación, funciones de pérdida, regularización, redes neuronales convolucionales y más.
Enlace: Curso acelerado de aprendizaje profundo
Gestión de datos con ciencia de datos, de la Universidad de Wisconsin-Madison
Si tiene un interés particular en la gestión de datos, este curso de la Universidad de Wisconsin-Madison es el curso para usted.
Se divide en 6 secciones: Introducción a la ciencia de datos, bases de datos relacionales y álgebra relacional, el modelo MapReduce y sistemas sin SQL, análisis predictivo, extracción de información e integración de datos y comunicación de conocimientos.
Enlace: Gestión de datos con ciencia de datos
Hay muchos recursos fácilmente disponibles para ayudarlo a aprender ciencia de datos. Siempre es bueno comenzar con los recursos gratuitos y obtener una buena base, antes de pasar a cursos pagados o certificados para ayudarlo a conseguir un trabajo. Sin embargo, muchas personas han conseguido un trabajo sin pagar los cursos.
Si necesita más orientación en su ruta de ciencia de datos, lea esto: La hoja de ruta completa del estudio de ciencia 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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