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Aprender de cursos gratuitos puede resultar muy beneficioso para quienes buscan ingresar al campo de la ciencia de datos. Los cursos gratuitos ofrecen numerosas ventajas, como rentabilidad, flexibilidad, acceso a las últimas herramientas y conceptos, oportunidades para aprender de expertos de la industria, apoyo de la comunidad y experiencia de aprendizaje práctico en lugar de darles de comer con cuchara.
En este blog, mi objetivo es ayudarlo a mejorar sus habilidades en ciencia de datos brindándole una lista completa de cursos gratuitos sobre diversos temas, incluidos Python, SQL, análisis de datos, inteligencia empresarial, ingeniería de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, IA generativa, y MLOps.
La mayoría de estos cursos provienen de las mejores universidades y plataformas como Coursera, MIT, UC Davis, FreeCodeCamp, Google, Microsoft, IBM, Harvard y Stanford. Entonces, ¡comience hoy mismo su viaje para convertirse en un científico de datos profesional!
Nota: Los cursos de Coursera están disponibles para auditar de forma gratuita y, si esa opción no está disponible, puedes completar los cursos durante el período de prueba o solicitar ayuda financiera.
Python es un lenguaje de programación necesario para la ciencia de datos. Lo aprenderá para manipulación, análisis, visualización y aprendizaje automático de datos. Ofrece una amplia gama de bibliotecas y marcos que simplifican tareas complejas, lo que la convierte en una opción popular entre los científicos de datos.
SQL (lenguaje de consulta estructurado) es un lenguaje de consulta que se utiliza para administrar y manipular bases de datos relacionales, que son cruciales para el almacenamiento, la recuperación y el análisis de datos.
Como sabrá, el análisis de datos es un aspecto crucial de la ciencia de datos que ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas basadas en conocimientos basados en datos. Esto implica el uso de una variedad de herramientas y técnicas para extraer información significativa de los datos.
Los cursos generales de ciencia de datos cubren una amplia gama de temas, desde manipulación de datos hasta análisis de series temporales y modelado de datos.
Puede utilizar herramientas de Business Intelligence como Power BI o Tableau para transformar datos sin procesar en información procesable, lo que ayuda en la toma de decisiones. No es necesario aprender ningún otro lenguaje de programación además de SQL.
La ingeniería de datos es el subcampo de la ciencia de datos que se ocupa del diseño, construcción y mantenimiento de infraestructuras y canales de datos.
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que implica la creación de algoritmos capaces de aprender de los datos y realizar predicciones. Es una habilidad esencial para los científicos de datos.
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que se centra en redes neuronales con múltiples capas. Se utiliza ampliamente en reconocimiento de imágenes y voz, procesamiento del lenguaje natural y otras tareas complejas.
La IA generativa se refiere al proceso de creación de contenido nuevo, como texto, imágenes y audio, mediante el análisis de patrones y estructuras aprendidos de los datos existentes. En su proceso de aprendizaje, se centrará principalmente en los modelos de lenguaje grandes y en cómo entrenarlos, ajustarlos e implementarlos.
MLOps, abreviatura de Machine Learning Operations, es el proceso de automatizar y optimizar la implementación y gestión de modelos de aprendizaje automático. Actualmente, es uno de los campos profesionales más demandados en la industria de la ciencia de datos.
- Conceptos básicos de Python para MLOps por la Universidad de Duke
- MLOps para principiantes por Udemy
- Especialización en Ingeniería de Aprendizaje Automático para la Producción (MLOps) Por DeepLearning.AI
- Campamento de entrenamiento MLOps de DataTalks.Club
- Hecho con aprendizaje automático por Goku Mohandas
No es necesario buscar en Google para encontrar cursos de alta calidad sobre datos. Todo lo que tiene que hacer es marcar esta página como favorita y comenzar su viaje con Python y SQL. En unos meses, podrá ingerir, procesar, analizar y modelar datos. Después de eso, será un viaje de aprendizaje continuo. Es muy recomendable crear su cartera en GitHub o cualquier otra plataforma desde el principio si desea que los mejores reclutadores lo contraten.
Consulte el blog en “5 plataformas gratuitas para construir una sólida cartera de ciencia de datos”para conocer otras plataformas y lo que ofrecen.
Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) es un científico de datos profesional certificado al que le encanta crear modelos de aprendizaje automático. Actualmente, se centra en la creación de contenidos y en la redacción de blogs técnicos sobre tecnologías de ciencia de datos y aprendizaje automático. Abid tiene una maestría en gestión de tecnología y una licenciatura en ingeniería de telecomunicaciones. Su visión es construir un producto de inteligencia artificial utilizando una red neuronal gráfica para estudiantes que luchan contra enfermedades mentales.
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