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Estoy emocionado de compartir con ustedes otro programa de grado similar al Programa de Licenciatura en Ciencias de la Computación discutimos antes. Este programa es ofrecido por Open Source Society University y es completamente gratuito.

El ossu/ciencia-de-datos El plan de estudios está diseñado para estudiantes motivados e interesados ​​en explorar el mundo de la ciencia de datos a su propio ritmo. El programa ofrece un plan de estudios universitario integral en ciencia de datos mediante el uso de cursos de algunas de las mejores universidades del mundo. Lo mejor de todo es que no existe ninguna carga financiera para los estudiantes que se inscriben en este programa.

El plan de estudios del programa incluye todos los cursos necesarios y opcionales que necesita para dominar la ciencia de datos y prepararse para su vida profesional. El programa de ciencia de datos se centra en teoría, matemáticas, algoritmos, estadística y herramientas de ciencia de datos. Aquí está la lista completa de los temas que cubriremos en este programa:

1. Introducción a la ciencia de datos: Comprender los conceptos básicos y el alcance de la ciencia de datos.
2. Introducción a la informática: Esencial para principiantes; aquellos que dominen cualquier lenguaje de programación pueden omitir esto.
3. Cursos de programación:
   1. Python para todos
   2. Introducción a la informática y la programación utilizando Python
   3. Introducción al pensamiento computacional y la ciencia de datos
4. Estructuras de datos y algoritmos: Impartido en Java (Programación Java, Algoritmos, Parte I y II).
5. Bases de datos: Desde conceptos básicos de gestión de bases de datos hasta MongoDB para desarrolladores.
6. Matemáticas: Incluyendo cálculo de una sola variable, álgebra lineal y cálculo multivariable.
7. Estadísticas y probabilidad: Los cursos cubren estadística descriptiva a inferencial.
8. Herramientas y métodos de ciencia de datos: Herramientas para ciencia de datos, metodología de ciencia de datos, manipulación de datos.
9. Aprendizaje automático/Minería de datos: Los cursos van desde temas introductorios hasta temas especializados como Process Mining.

⚠️Descargo de responsabilidad

Este programa no otorga un título oficial al finalizar. Es un plan de estudios autodidacta basado en recursos disponibles gratuitamente, que incluyen vídeos, ejemplos de código y cuestionarios. Los participantes no necesitan inscribirse formalmente; Se puede acceder a todos los materiales y pautas a través del repositorio designado de GitHub https://github.com/ossu/data-science. Este programa está estructurado para brindar una amplia experiencia de aprendizaje similar a un título en Ciencias de Datos; sin embargo, no es oficial y no otorga acreditación académica ni reconocimiento por parte de instituciones educativas.

1. Duración y planificación

Puede completar el programa en 2 años si dedica alrededor de 20 horas semanales a los estudios. Para ayudarle a planificar, utilice esto hoja de cálculo para estimar su fecha de finalización. Simplemente ingrese su fecha de inicio y horas de estudio semanales en la hoja de cronograma. Puede realizar un seguimiento de su progreso actualizando la hoja de datos del plan de estudios con la fecha de finalización de cada curso.

2. Orden de clases

Debe comprender que algunos cursos se pueden abordar simultáneamente, mientras que otros deben realizarse uno tras otro. Puede ver el gráfico proporcionado para comprender la secuencia de temas y cursos.

Imagen de ossu/ciencia-de-datos

3. Seguimiento de su progreso

Cree una cuenta de Trello y copie lo proporcionado tablero a tu cuenta. Puedes encontrar instrucciones sobre cómo hacer esto. haga clic aquí Después de eso, mueva las tarjetas a las columnas "En proceso" o "Listo" a medida que avanza en sus cursos.

4. Elección de lenguajes de programación

Python, R y SQL son los principales lenguajes de programación utilizados en la comunidad de ciencia de datos. El plan de estudios cubre los tres idiomas, pero es importante tener en cuenta que uno debe centrarse en comprender los conceptos básicos en lugar de solo el idioma en sí. Estos conceptos fundamentales deben comprenderse a fondo para que puedan aplicarse utilizando cualquier herramienta de programación.

5. Prerequisites

Un requisito previo para este curso es una comprensión básica de matemáticas y estadística a nivel de escuela secundaria.

Inscribirse en un programa universitario gratuito de Ciencias de datos es un excelente punto de partida, pero es importante recordar que esto es solo el comienzo. Convertirse en el codiciado "súper científico de datos" requiere algo más que cursos. Exige dedicación para ampliar sus conocimientos a través de temas especializados, participar activamente en proyectos y adquirir experiencia práctica a través de pasantías. Debes estar dispuesto a construir tu carrera paso a paso, sentando una base sólida con cada nueva habilidad y experiencia.

Al adherirse a este programa estructurado y enfocado, se está encaminando hacia el dominio de la ciencia de datos. Recuerde, el camino para convertirse en un científico de datos competente es tan importante como el destino. Acepta y disfruta tu proceso de aprendizaje a medida que cada paso te acerca al logro de tus objetivos profesionales en este campo apasionante y en constante evolución.
 
 

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) es un profesional científico de datos certificado al que le encanta crear modelos de aprendizaje automático. Actualmente, se está enfocando en la creación de contenido y escribiendo blogs técnicos sobre aprendizaje automático y tecnologías de ciencia de datos. Abid tiene una Maestría en Gestión de Tecnología y una licenciatura en Ingeniería de Telecomunicaciones. Su visión es construir un producto de IA utilizando una red neuronal gráfica para estudiantes que luchan contra enfermedades mentales.

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