Los 9 mejores cursos gratuitos de ciencia de datos en línea en 2020

Curso Procesamiento Digital de Imágenes. Brita Inteligencia Artificial México
Curso Procesamiento Digital de Imágenes. Brita Inteligencia Artificial México

Regístrate en la Masterclass online de manera gratuita y conoce más de las técnicas y las tendencias del Procesamiento Digital de Imágenes con Inteligencia Artificial. El evento será el jueves 9 de diciembre de 2021 a las 19:00 horas CDMX.

Regístrate aquí

No tiene que gastar una fortuna y estudiar durante años para comenzar a trabajar con big data, análisis e inteligencia artificial. Se prevé que la demanda de “científicos de datos de sillón”, aquellos sin calificaciones formales en el tema pero con las habilidades y el conocimiento para analizar datos en su trabajo diario, superará la demanda de científicos de datos tradicionalmente calificados en los próximos años. 

Los 9 mejores cursos gratuitos de ciencia de datos en línea en 2020
Los 9 mejores cursos gratuitos de ciencia de datos en línea en 2020 ADOBE STOCK

Esto significa que prácticamente cualquier persona puede mejorar su empleabilidad y sus perspectivas profesionales aprendiendo la teoría fundamental y las habilidades prácticas necesarias para la ciencia de datos. Y afortunadamente, hay un montón de recursos en línea para ayudarlo a hacer exactamente eso.

Aquí está mi resumen de algunos de los mejores. Algunos de estos pueden requerir el pago al final del curso si desea la certificación oficial o la acreditación de completar el curso, pero el material de aprendizaje está disponible gratuitamente para cualquiera que quiera nivelar sus conocimientos y habilidades de datos.

Curso intensivo de ciencia de datos , Universidad John Hopkins (Coursera)

Diseñado para dar una visión general “sin pelusas” de lo que es la ciencia de datos, cómo funciona y para qué se puede usar. Este curso ofrece una introducción al aspecto técnico de la ciencia de datos, pero está especialmente dirigido a comprender el “panorama general” para aquellos que necesitan administrar científicos de datos o trabajos de ciencia de datos.

Es un curso relativamente corto que consta de un solo módulo que se puede completar en menos de una semana y sirve como una gran introducción para aquellos que desean aprender la terminología y comprender cómo construir una estrategia de ciencia de datos, sin necesariamente necesitar instrucciones detalladas sobre el uso del herramientas técnicas involucradas.

Introducción a la ciencia de datos (revisada) – Alison

Un curso completamente gratuito que desglosa los temas centrales del proceso de ciencia de datos y una introducción al aprendizaje automático en tres módulos, cada uno diseñado para tomar alrededor de tres horas en completarse, y concluyendo con una evaluación. Una vez que haya trabajado en eso, puede elegir entre varios otros tutoriales de tamaño similar que abarcan lenguajes de programación de datos, herramientas de visualización y técnicas como la creación de modelos de agrupación y regresión.

Conceptos básicos de ciencia de datos y aprendizaje automático – Microsoft (EdX)

Este curso, dirigido a aquellos que desean mejorar sus perspectivas de carrera con una combinación de conocimientos prácticos y teóricos, lo guía a través de conceptos básicos y terminología, técnicas estadísticas como regresión, agrupación y clasificación, y los pasos prácticos necesarios para construir y evaluar modelos. .

Como es un curso de Microsoft, sus componentes basados ​​en la nube se centran en el marco Azure de la compañía, pero los conceptos que se enseñan son igualmente aplicables en organizaciones que están vinculadas a marcos de la competencia como AWS. Asume una comprensión básica de R o Python, los dos lenguajes de programación más utilizados en ciencia de datos, por lo que puede ser útil mirar primero uno de los cursos que cubren los que se mencionan a continuación.

Aprender ciencia de datos – Dataquest

Aunque principalmente es una plataforma paga que ofrece contenido patentado, Dataquest ofrece una serie de módulos introductorios gratuitos para cualquiera que se registre, cubriendo temas esenciales como trabajar con datos, visualizar datos, extraer datos y construir algoritmos en Python y R. Si lo desea La experiencia completa y sin publicidad y la certificación son opciones de suscripción mensual, pero hay información más que suficiente para comenzar de forma gratuita.

Ciencia de datos – Harvard

Todos los materiales de clase y las conferencias para el curso de ciencias de datos de Harvard están disponibles gratuitamente en línea, para que puedan estudiarse a su propio ritmo. Es posible que no termines con un título de una de las universidades más prestigiosas del mundo, pero el curso es lo suficientemente detallado y técnico como para convertirte en un experto al final. El curso es parte de un título en ciencias de datos y está diseñado para estudiantes que tienen conocimiento previo de, o que también están estudiando, campos centrales como programación, matemáticas y estadística. Sin embargo, hay suficientes recursos gratuitos disponibles sobre esas materias para hacer de esta una opción viable para aquellos fuera de la academia, si está lo suficientemente dedicado.

Introducción a la ciencia de datos en Python – Universidad de Michigan (Coursera)

Aquellos que quieran ensuciarse las manos con un poco de codificación real pronto descubrirán que Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados en el campo, y por una buena razón. Es relativamente sencillo aprender los conceptos básicos y se puede combinar con una serie de bibliotecas gratuitas de código abierto para realizar operaciones de ciencia de datos enormemente potentes.

Este curso sirve como un primer paso en el camino, presentando las funciones de Python que se utilizan para preparar y manipular grandes conjuntos de datos, así como las técnicas comprobadas para extraer información de los datos. Se pretende completar pasando entre tres y seis horas por semana estudiando o trabajando en ejercicios, durante cuatro semanas.

Aprenda ciencia de datos con R – Ram Reddy (Coursera)

Este curso dirigido por un experto establecido en R y análisis de datos es el primero de un tutorial en profundidad de diez partes sobre programación experta en R, pero también se presenta como una introducción al lenguaje y una introducción a los conceptos básicos. relacionarse con la ciencia de datos.

Al igual que Python, R es un lenguaje y entorno totalmente gratuito y de código abierto que se ha convertido en un estándar aceptado entre los científicos de datos debido a su potencia y flexibilidad.

Este curso consta de 10 conferencias impartidas en ocho horas de video, y es completamente gratuito para seguir. 

Introducción a la ciencia de datos usando Python – Rakesh Gopalakrishnan (Udemy)

Este es uno de los cursos introductorios más valorados de Udemy sobre temas de ciencia de datos y codificación en Python. No requiere ningún conocimiento o experiencia previa, ya que comienza desde lo básico. Sin embargo, a diferencia de otros cursos de nivel básico, progresa a alguna instrucción práctica real en Python y, particularmente útil, su marco Sci-Kit Learn, una herramienta muy popular para la exploración y minería de datos académicos y empresariales.

I Heart Stats: Aprender a amar las estadísticas – Universidad de Notre Dame (EdX)

Junto con las matemáticas y la informática, la estadística es una de las disciplinas académicas fundamentales invocadas por quienes trabajan en proyectos relacionados con la ciencia de datos y análisis. Si es completamente nuevo en el tema, este curso ofrece una base no técnica que cubre principios y técnicas básicas y algunos avanzados que ciertamente ayudarán a cualquiera que intente entender el campo más amplio de la ciencia de datos.

Si desea comprender realmente la ciencia de datos, en algún momento se encontrará con el campo de la estadística y la probabilidad, lo que sin duda puede ser desconcertante para los recién llegados, particularmente si sus días de educación formal terminaron hace algún tiempo y lo que aprendió sobre El tema en la escuela es un recuerdo oscuro. Este curso explica cómo se utiliza el enfoque estadístico para dar sentido a la información que está en todas partes del mundo que nos rodea.