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Puede ser difícil comenzar un nuevo viaje de aprendizaje cuando se tiene poca o ninguna experiencia o incluso comprensión sobre qué camino seguir. ¿Tomas un campo de entrenamiento? Pero tal vez no puedas comprometerte con las limitaciones de tiempo. ¿Vuelvo a la universidad? Pero ese es un costo considerable que muchas personas no están dispuestas a asumir. ¿Qué tal los cursos en línea donde puedas aprender a tu propio ritmo y sin dañar tu bolsillo?
Este blog está dirigido a principiantes que buscan hacer la transición al mundo de la ciencia de datos. Un mundo que cada día se vuelve más popular. Aunque estos cursos brindan detalles sobre cuánto tiempo le llevará completarlos según las horas que dedique, realmente creo que cuanto más se comprometa, más rápido podrá completar el curso.
¡Puedes completar todos estos cursos en un año si te comprometes a ello!
Enlace: Certificado profesional de Google Data Analytics
Un curso que es muy popular para quienes están en el mundo de la ciencia de datos. ¡Yo personalmente he tomado este curso y creo que es uno de los mejores cursos para cualquier principiante! Este curso le llevará 6 meses completar si dedica 10 horas a la semana. ¡Pude completarlo en un mes porque tenía tiempo libre y pude hacerlo más rápido!
Este curso, que consta de 8 secciones, profundizará en el uso diario de los datos, las mejores prácticas y los procesos para su nuevo trabajo de análisis 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.
Al final, obtendrá un certificado y también tendrá acceso exclusivo a recursos profesionales, como revisión de currículum, preparación para entrevistas y apoyo profesional.
Enlace: Certificado profesional de IBM Data Science
Vaya un paso más allá y lleve sus habilidades analíticas al siguiente nivel con un certificado profesional en ciencia de datos de IBM. Sin necesidad de experiencia, puedes completar este curso en 5 meses si dedicas 10 horas a la semana. Recuerde, cuantas más horas dedique, más rápido podrá completar el curso.
En el curso, aprenderá las habilidades y conocimientos prácticos más actualizados que los científicos de datos utilizan en sus tareas diarias. Te sumergirás en el aprendizaje sobre herramientas, lenguajes y bibliotecas como Python y SQL, que son muy populares. No solo aprenderá a limpiar datos, analizarlos y luego visualizarlos. También aprenderá a crear canales y modelos de aprendizaje automático.
Tome las habilidades que aprenda en este curso y aplíquelas a proyectos del mundo real y cree una cartera de proyectos de datos para presumir en las entrevistas.
Enlace: Especialización en aprendizaje automático
Teniendo en cuenta cómo se están moviendo las cosas en este momento y los chatbots son el tema candente, tener el aprendizaje automático en su haber es más importante que nunca. Este curso para principiantes lo ofrecen la Universidad de Stanford y DeepLearning.AI fue creado para ayudar a las personas a ingresar al mundo de la IA. Puedes completar este curso en 2 meses si dedicas 10 horas a la semana.
Este curso lo ayudará a dominar los conceptos básicos de la IA y a tener habilidades prácticas de aprendizaje automático en su haber. Aprenda a crear modelos de aprendizaje automático con NumPy y scikit-learn, como modelos supervisados para predicción. También aprenderá cómo construir y entrenar una red neuronal con TensorFlow. Árboles de decisión, métodos de conjunto, agrupación, detección de anomalías, aprendizaje por refuerzo profundo: ¡este curso lo tiene todo!
Enlace: Especialización de aprendizaje profundo
DeepLearning.AI ofrece otro curso en el que pasará de ser un principiante en aprendizaje automático a un experto. Este curso se actualiza continuamente con técnicas de vanguardia para ayudarlo a ingresar al mundo de la IA y le llevará 3 meses completarlo si dedica 10 horas a la semana.
Aprenda a construir y entrenar redes neuronales profundas, así como a identificar parámetros arquitectónicos clave. También aprenderá a utilizar técnicas estándar y optimizar algoritmos para entrenar/probar y analizar aplicaciones de aprendizaje profundo. Construirás una red neuronal convolucional (CNN) y la aplicarás a tareas de detección y reconocimiento, donde podrás utilizar la transferencia de estilo neuronal para generar contenido artístico. Genial, ¿verdad?
Cuando se trata de aprender algo nuevo, a menudo nos encontramos complicando demasiado el proceso de aprendizaje. Con estos 4 cursos, podrás pasar de principiante a experto antes de fin de año.
Pero es importante recordar que el sector de la ciencia de datos siempre se trata de aprender, así que asegúrese de estar preparado para aprender cosas nuevas a medida que surjan. Si está considerando más la IA generativa como uno de sus objetivos, eche un vistazo a Los 5 mejores cursos de DataCamp para dominar la IA generativa.
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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