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Los objetivos para 2024 continúan y espero que todas las personas que escribieron el aprendizaje de la ciencia de datos como uno de sus objetivos encuentren este artículo. Puedes aprender ciencia de datos de muchas maneras diferentes, desde videos de YouTube hasta regresar a la universidad.
Sin embargo, si no tienes los medios económicos para volver a la universidad o necesitas más estructura de la que YouTube puede proporcionarte, lo entiendo.
Si es alguien a quien le gusta experimentar su viaje de aprendizaje en una plataforma, que sigue un plan de estudios y está organizado, continúe leyendo este blog.
Aquí hay 4 hojas de ruta de aprendizaje diferentes, para 4 niveles diferentes:
Nivel: principiante
Enlace: Introducción a la especialización en ciencia de datos
Si está buscando comenzar una carrera en ciencia de datos o desea hacer la transición de su carrera actual a la ciencia de datos, lo primero que debe hacer es analizar los fundamentos de la ciencia de datos para comprender de qué se trata.
Con esto, desarrollarás la mentalidad para trabajar como un científico de datos y comprenderás las diferentes metodologías que puedes utilizar para abordar diferentes tipos de problemas de ciencia de datos, con una serie de 4 cursos:
Podrás completar este curso en 1 mes si dedicas 10 horas a la semana.
Enlace: Fundamentos de ciencia de datos con especialización en Python y SQL
Nivel: Principiante/Intermedio
Cuando sienta que comprende muy bien qué es la ciencia de datos, qué implica y hacia dónde puede llevarlo. El siguiente paso es profundizar un poco más en los fundamentos de la ciencia de datos con Python y SQL.
En esta serie especializada de 5 cursos, aprenderá y desarrollará experiencia práctica con Jupyter, Python y SQL, además de realizar análisis estadísticos en conjuntos de datos reales:
Enlace: Certificado profesional de IBM Data Science
Nivel: Intermedio/Experto
Ahora está listo para comenzar su viaje hacia la certificación profesional en ciencia de datos.
Una serie de 10 cursos en los que se preparará para una carrera como científico de datos mediante el desarrollo de habilidades muy demandadas y experiencia práctica, como la aplicación de sus nuevas habilidades a proyectos del mundo real para prepararse para el trabajo.
Los cursos incluyen:
Podrás completar este curso en 5 meses si dedicas 10 horas a la semana.
Enlace: Ciencia de datos avanzada con especialización de IBM
Nivel: Experto
Ha completado los cursos para principiantes, ha perfeccionado sus habilidades en Python y SQL, ha profundizado en la ciencia de datos con proyectos de Python, análisis de datos, aprendizaje automático y más. Pero quieres un poco más.
Este curso avanzado de especialización en ciencia de datos lo convertirá en un experto en ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial. Consta de cuatro cursos:
¡Conviértase en un experto aprobado por IBM!
Y eso es todo: 4 rutas diferentes de aprendizaje de ciencia de datos para 4 niveles diferentes. Si estás empezando desde el principio, te recomendaría tomarlos todos para que puedas tener todo en tu haber.
Tiene una hoja de ruta sencilla para el aprendizaje de la ciencia de datos, todo en un solo lugar, ¡en una sola plataforma!
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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- Fuente: https://www.kdnuggets.com/a-free-data-science-learning-roadmap-for-all-levels-with-ibm?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=a-free-data-science-learning-roadmap-for-all-levels-with-ibm
