7 recursos de aprendizaje gratuitos para conseguir los mejores trabajos de ciencia de datos

La ciencia de datos es un campo emocionante y de rápido crecimiento que implica extraer información y conocimientos de los datos. Para conseguir un trabajo de ciencia de datos superior, es importante tener una base sólida en las habilidades clave de ciencia de datos, incluida la programación, las estadísticas, la manipulación de datos y el aprendizaje automático.

Afortunadamente, hay muchos recursos de aprendizaje en línea gratuitos disponibles que pueden ayudarlo a desarrollar estas habilidades y prepararse para una carrera en ciencia de datos. Estos recursos incluyen plataformas de aprendizaje en línea como Coursera, edX y DataCamp, que ofrecen una amplia gama de cursos en ciencia de datos y campos relacionados.

Coursera

La ciencia de datos y temas relacionados se tratan en una variedad de cursos en la plataforma de aprendizaje en línea Coursera. Estos cursos frecuentemente involucran temas como aprendizaje automático, análisis de datos y estadísticas y son impartidos por académicos de prestigiosas universidades.

Estos son algunos ejemplos de cursos de ciencia de datos en Coursera:

• Ciencia de datos aplicada con especialización en Python: esta especialización, ofrecida por la Universidad de Michigan, consta de cinco cursos que cubren los aspectos básicos de la manipulación, el análisis y la visualización de datos con Python.
• Aprendizaje automático por Andrew Ng: este curso, ofrecido por la Universidad de Stanford, proporciona una introducción al aprendizaje automático, incluidos temas como la regresión lineal, la regresión logística, las redes neuronales y la agrupación.
• Metodología de la ciencia de datos: este curso, ofrecido por IBM, cubre los conceptos básicos de la ciencia de datos, incluida la preparación, limpieza y exploración de datos.
• Estadística con especialización R: esta especialización, ofrecida por la Universidad de Duke, consta de cuatro cursos que cubren la inferencia estadística, el modelado de regresión y el aprendizaje automático utilizando el lenguaje de programación R.

Uno puede solicitar ayuda financiera para obtener estas certificaciones de forma gratuita. Sin embargo, es posible que hacer un curso solo para la certificación no consiga el trabajo soñado en ciencia de datos.

Kaggle

Kaggle es una plataforma para competencias de ciencia de datos que proporciona una gran cantidad de recursos para aprender y practicar habilidades de ciencia de datos. Uno puede refinar sus habilidades en análisis de datos, aprendizaje automático y otras ramas de la ciencia de datos al participar en los desafíos de la plataforma y en la gran cantidad de conjuntos de datos.

Estos son algunos ejemplos de cursos gratuitos disponibles en Kaggle:

• Python: este curso cubre los conceptos básicos de la programación de Python, incluidos los tipos de datos, las estructuras de control, las funciones y los módulos.
• Pandas: este curso cubre los conceptos básicos de la manipulación de datos con Pandas, incluida la limpieza de datos, la fusión de datos y la remodelación de datos.
• Visualización de datos: este curso cubre los conceptos básicos de visualización de datos utilizando Matplotlib y Seaborn, incluidos gráficos de dispersión, gráficos de líneas y gráficos de barras.
• Introducción al aprendizaje automático: este curso cubre los conceptos básicos del aprendizaje automático, incluida la clasificación, la regresión y la agrupación.
• Aprendizaje automático intermedio: este curso cubre temas más avanzados en el aprendizaje automático, incluida la ingeniería de funciones, la selección de modelos y el ajuste de hiperparámetros.
• SQL: este curso cubre los conceptos básicos de SQL, incluida la consulta de datos, el filtrado de datos y la agregación de datos.
• Aprendizaje profundo: este curso cubre los conceptos básicos del aprendizaje profundo, incluidas las redes neuronales, las redes neuronales convolucionales y las redes neuronales recurrentes.

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edX

EdX es otra plataforma de aprendizaje en línea que ofrece cursos en ciencia de datos y campos relacionados. Muchos de los cursos en edX son impartidos por profesores de las mejores universidades, y la plataforma ofrece opciones de aprendizaje tanto gratuitas como de pago.

Algunos de los cursos gratuitos sobre ciencia de datos disponibles en edX incluyen:

• Fundamentos de la ciencia de datos: este curso, ofrecido por Microsoft, cubre los conceptos básicos de la ciencia de datos, incluida la exploración de datos, la preparación de datos y la visualización de datos. También cubre temas clave en el aprendizaje automático, como la regresión, la clasificación y la agrupación.
• Introducción a Python para la ciencia de datos: este curso, ofrecido por Microsoft, cubre los conceptos básicos de la programación de Python, incluidos los tipos de datos, las estructuras de control, las funciones y los módulos. También cubre bibliotecas clave de ciencia de datos en Python, como Pandas, NumPy y Matplotlib.
• Introducción a R para la ciencia de datos: este curso, ofrecido por Microsoft, cubre los conceptos básicos de la programación R, incluidos los tipos de datos, las estructuras de control, las funciones y los paquetes. También cubre bibliotecas clave de ciencia de datos en R, como dplyr, ggplot2 y tidyr.

Todos estos cursos son gratuitos para escuchar, lo que significa que puede acceder a todos los materiales y conferencias del curso sin pagar una tarifa. Sin embargo, habrá un costo si desea acceder a más funciones del curso o recibir un certificado de finalización. Una selección completa de cursos y programas pagos en ciencia de datos, aprendizaje automático y temas relacionados también está disponible en edX además de estos cursos.

Campamento de datos

DataCamp es una plataforma de aprendizaje en línea que ofrece cursos en ciencia de datos, aprendizaje automático y otros campos relacionados. La plataforma ofrece desafíos y proyectos de codificación interactivos que pueden ayudarlo a desarrollar habilidades del mundo real en ciencia de datos.

Los siguientes cursos están disponibles de forma gratuita en DataCamp:

• Introducción a Python: este curso cubre los conceptos básicos de la programación de Python, incluidos los tipos de datos, las estructuras de control, las funciones y los módulos.
• Introducción a R: este curso cubre los conceptos básicos de la programación en R, incluidos los tipos de datos, las estructuras de control, las funciones y los paquetes.
• Introducción a SQL: este curso cubre los conceptos básicos de SQL, incluida la consulta de datos, el filtrado de datos y la agregación de datos.
• Manipulación de datos con Pandas: este curso cubre los conceptos básicos de la manipulación de datos con Pandas, incluida la limpieza de datos, la combinación de datos y la remodelación de datos.
• Importación de datos en Python: este curso cubre los aspectos básicos de la importación de datos en Python, incluida la lectura de archivos, la conexión a bases de datos y el trabajo con API web.

Todos estos cursos son gratuitos y se puede acceder a ellos a través de la plataforma de aprendizaje en línea de DataCamp. Además de estos cursos, DataCamp también ofrece una amplia gama de cursos y proyectos pagos que cubren temas como visualización de datos, aprendizaje automático e ingeniería de datos.

audacia

Udacity es una plataforma de aprendizaje en línea que ofrece cursos en ciencia de datos, aprendizaje automático y otros campos relacionados. La plataforma ofrece cursos gratuitos y de pago, y muchos de los cursos son impartidos por profesionales de la industria.

Estos son algunos ejemplos de cursos gratuitos sobre ciencia de datos disponibles en Udacity:

• Introducción a la programación en Python: este curso cubre los conceptos básicos de la programación en Python, incluidos los tipos de datos, las estructuras de control, las funciones y los módulos. También cubre bibliotecas clave de ciencia de datos en Python, como NumPy y Pandas.
• SQL para análisis de datos: este curso cubre los conceptos básicos de SQL, incluida la consulta de datos, el filtrado de datos y la agregación de datos. También cubre temas más avanzados en SQL, como uniones y subconsultas.
• Introducción a la ciencia de datos: este curso cubre los conceptos básicos de la ciencia de datos, incluida la disputa de datos, el análisis exploratorio de datos y la inferencia estadística. También cubre técnicas clave de aprendizaje automático, como regresión, clasificación y agrupación.

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OpenCourseWare del MIT

MIT OpenCourseWare es un repositorio en línea de materiales de cursos impartidos en el Instituto de Tecnología de Massachusetts. La plataforma ofrece una variedad de cursos en ciencia de datos y campos relacionados, y todos los materiales están disponibles de forma gratuita.

Estos son algunos de los cursos gratuitos sobre ciencia de datos disponibles en MIT OpenCourseWare:

1. Introducción a la informática y la programación en Python: este curso cubre los conceptos básicos de la programación en Python, incluidos los tipos de datos, las estructuras de control, las funciones y los módulos. También cubre bibliotecas clave de ciencia de datos en Python, como NumPy, Pandas y Matplotlib.
2. Introducción a la probabilidad y la estadística: este curso cubre los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad y la inferencia estadística, incluidas las distribuciones de probabilidad, las pruebas de hipótesis y los intervalos de confianza.
3. Aprendizaje automático con grandes conjuntos de datos: este curso cubre los conceptos básicos del aprendizaje automático, incluida la regresión lineal, la regresión logística y la agrupación en clústeres de k-medias. También cubre técnicas para trabajar con grandes conjuntos de datos, como map-reduce y Hadoop.

GitHub

GitHub es una plataforma para compartir y colaborar en código, y puede ser un recurso valioso para aprender habilidades de ciencia de datos. Sin embargo, GitHub en sí no ofrece cursos gratuitos. En cambio, uno puede explorar los muchos proyectos de ciencia de datos de código abierto que están alojados en GitHub para obtener más información sobre cómo se usa la ciencia de datos en situaciones prácticas.

Scikit-learn es una biblioteca de Python popular para el aprendizaje automático, que proporciona una gama de algoritmos para tareas como clasificación, regresión y agrupación, junto con herramientas para el preprocesamiento de datos, selección de modelos y evaluación. El proyecto es de código abierto y está disponible en GitHub.

Jupyter es una aplicación web de código abierto para crear y compartir cuadernos interactivos. Los cuadernos de Jupyter proporcionan una forma de combinar código, texto y contenido multimedia en un solo documento, lo que facilita la exploración y la comunicación de los resultados de la ciencia de datos.

Estos son solo algunos ejemplos de los muchos proyectos de ciencia de datos de código abierto disponibles en GitHub. Al explorar estos proyectos y contribuir a ellos, uno puede obtener una valiosa experiencia con las herramientas y técnicas de ciencia de datos, al mismo tiempo que construye su cartera y demuestra sus habilidades a los posibles empleadores.