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Estamos a 3 meses del nuevo año. Vaya, el tiempo pasa rápido. Dicho esto, ¿cuántos de ustedes pueden decir que están en el camino correcto para alcanzar sus objetivos, ya sean objetivos del primer trimestre, objetivos de aprendizaje, etc.?
Es dificil. Es difícil estar al tanto de todo y lograr todos los objetivos.
Si aprender ciencia de datos era uno de sus objetivos para 2024, KDNuggets está aquí para ayudarlo a que su viaje hacia el aprendizaje de nuevas habilidades y el cambio de carrera sea sencillo.
He elaborado una lista de cursos GRATUITOS de ciencia de datos en línea que lo ayudarán a construir una base sólida de conocimientos, habilidades y mejores prácticas en ciencia de datos para tener una gran carrera en el mundo de los datos.
Desde: Campamento de datos
Enlace: Comprender la ciencia de datos
Si eres nuevo en el mundo de la ciencia de datos, lo primero que debes entender son los conceptos básicos. Sin necesidad de codificación, este curso gratuito definirá qué es la ciencia de datos.
Profundizará en qué es un flujo de trabajo de ciencia de datos y cómo se aplica la ciencia de datos a problemas del mundo real. Una vez que tenga una buena comprensión del campo, terminará aprendiendo sobre los diferentes roles dentro del campo de la ciencia de datos.
Desde: La Universidad de Harvard
Enlace: Introducción a la Programación con Python
¿Ha decidido elegir Python como su lenguaje de programación? Gran idea.
Ha sido un lenguaje de programación popular desde hace algún tiempo y ahora puedes aprenderlo con este curso a tu propio ritmo que te llevará aproximadamente 10 semanas completar. Este curso ha sido diseñado específicamente para estudiantes que no tienen experiencia o conocimientos previos en materia de programación y desean hacer la transición al mundo de la ciencia de datos aprendiendo Python.
Se tratan los siguientes temas: funciones, variables, condicionales, bucles, excepciones, bibliotecas, pruebas unitarias, E/S de archivos, expresiones regulares, programación orientada a objetos y más.
Desde: Campamento de datos
Enlace: Caja de herramientas de ciencia de datos de Python
Como ha sido el lenguaje de programación más popular desde hace algunos años, no hay nada de malo en perfeccionar el lenguaje de programación Python.
Sin necesidad de experiencia ni habilidades en codificación, la Parte 1 del curso de la caja de herramientas Python Data Science le enseña cómo analizar y visualizar sus datos de manera efectiva. Con 13 videos incluidos en este curso, pasará de la manipulación de datos al trazado de datos con Matplotlib.
Desde: La Universidad de Harvard
Enlace: Ciencia de datos: Fundamentos de R
Quizás no hayas elegido Python y quizás hayas decidido elegir R como tu lenguaje de programación. Independientemente de lo que decidas hacer, siempre es bueno empezar con lo básico. La Universidad de Harvard ofrece un curso de Ciencia de datos: Conceptos básicos de R que le ayuda a construir una base sólida en el lenguaje de programación R, desde aprender a organizar, analizar y visualizar datos.
El curso es gratuito; sin embargo, puede pagar un certificado verificado por $149.
Desde: Stanford Online
Enlace: Aprendizaje estadístico
Lo digo todo el tiempo y lo repetiré: es muy importante aprender sobre estadística en la ciencia de datos. 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.
Desde: Google
Enlace: Análisis de datos de Google
Probablemente hayas oído hablar mucho de este curso: es muy popular. Consta de 8 secciones, donde aprenderá sobre el uso diario de los datos, las mejores prácticas y los procesos que debe esperar en sus nuevos trabajos de análisis/ciencia de datos.
Aprenderá a limpiar y organizar datos para el proceso de análisis y realizar cálculos utilizando hojas de cálculo, programación SQL y R. No se detiene ahí, mejorará sus habilidades analíticas creando visualizaciones de datos y también aprendiendo sobre herramientas como Tableau.
Desde: Coursera
Enlace: Especialización en aprendizaje automático
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.
Estos 7 cursos lo ayudarán a desarrollar habilidades en diferentes aspectos de la ciencia de datos, para garantizar que tenga las habilidades y el conocimiento que necesita para ser excelente en su trabajo en ciencia de datos.
Por ejemplo, trabajar para dominar el lenguaje de programación Python o el lenguaje de programación R. Comprenda la importancia de aprender estadística en la ciencia de datos y cómo afecta el proceso de análisis. Por último, pero no menos importante, junte todo y aplíquelo al aprendizaje automático, por ejemplo, regresión y recomendaciones.
¡Feliz aprendizaje!
nisha aria es científico de datos, escritor técnico independiente y editor y administrador de la comunidad de KDnuggets. Está particularmente interesada en brindar asesoramiento o tutoriales profesionales en ciencia de datos y conocimientos basados en teoría sobre la ciencia de datos. Nisha cubre una amplia gama de temas y desea explorar las diferentes formas en que la inteligencia artificial puede beneficiar la longevidad de la vida humana. Nisha, una gran estudiante, busca ampliar sus conocimientos tecnológicos y sus habilidades de escritura, mientras ayuda a guiar a otros.
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