Los 30 mejores cursos de ciencia de datos, certificaciones y programas de capacitación

Ha pasado algún tiempo desde que la ciencia de datos tomó al mundo por asalto y continúa encabezando entre los . Además, el escaso número de científicos de datos genuinamente capacitados está haciendo que la demanda aumente aún más. Sin embargo, esto ha abierto nuevas posibilidades para muchos graduados de informática que desean establecer una carrera exitosa en ciencias de la computación. Dado que se inscribe en los cursos de ciencia de datos correctos y está lo suficientemente decidido para superarlos, usted también puede obtener incluso en las corporaciones más grandes. A continuación, hemos preparado una lista de 20 excelentes programas de ciencia de datos para ayudarlo a hacerlo.

Los mejores cursos de ciencia de datos que puede tomar ahora mismo

Dado que muchos temas caen bajo el dominio de la ciencia de datos, nuestros expertos hicieron todo lo posible para elegir el mejor curso en línea de ciencia de datos para los temas clave. De ninguna manera, esta guía asume que aprenderá todos los entresijos de la ciencia de datos solo con estos cursos. Están aquí simplemente para iniciar su viaje hacia este fantástico campo.

1. Machine Learning AZ ™: Python y R prácticos en la ciencia de datos

Considerado como el mejor curso en línea de ciencia de datos por muchos, este es uno de esos cursos que no puede perderse. Udemy ofrece este curso de ciencia de datos que capacita a los estudiantes con un escenario de ciencia de datos del mundo real y proporciona herramientas poderosas para profundizar aún más en el campo. El enfoque práctico de este curso ayuda a los principiantes a comprender muchos de los conceptos subyacentes y su uso en la industria.

Aspectos destacados de este curso

  • Hace que los estudiantes implementen varios en Python y R, fortaleciendo así sus habilidades en el .
  • Además de hacer predicciones impecables, los estudiantes también aprenderán técnicas avanzadas de ciencia de datos como la reducción de dimensionalidad de esta capacitación en ciencia de datos.
  • Los potentes modelos de aprendizaje automático que los estudiantes aprenderán de este programa solidificarán su conocimiento de la ciencia de datos a un nuevo nivel.

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2. Campamento de entrenamiento de Python para ciencia de datos y aprendizaje automático

El pináculo de los cursos de ciencia de datos modernos, este curso trata con muchas herramientas, incluidas NumPy, Pandas, Seaborn, Matplotlib, Scikit-Learn y Tensorflow, para aumentar sus habilidades de ciencia de datos a un nivel práctico. Realizado por más de doscientos mil estudiantes en todo el mundo, este es uno de esos cursos de análisis de datos que presentan a los estudiantes potentes técnicas de análisis de big data en tiempo real.

Aspectos destacados de este curso

  • Ayuda a los estudiantes a aprender y dominar los entresijos de las herramientas de ciencia de datos más utilizadas en la industria.
  • Este curso aprovecha el para analizar datos comerciales.
  • Se ocupa de técnicas avanzadas de aprendizaje automático como regresión, bosque aleatorio y árboles de decisión, redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural y máquinas de vectores de soporte.
  • Este curso también ayuda a los estudiantes a dominar los algoritmos de análisis de datos que se incorporan a las soluciones comerciales profesionales.

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3. Data Science AZ ™: ejercicios de ciencia de datos de la vida real incluidos

Si busca programas sólidos de ciencia de datos que le permitan aprender análisis de datos del mundo real, este curso está aquí para usted. Como sugiere el nombre del curso, se trata de todas las cosas esenciales que necesita saber sobre la formación de big data en un curso de tan solo 21 horas de duración. Aprenderá precisamente cómo surgen y cómo se manejan los problemas de la ciencia de datos del mundo real en este curso cuidadosamente diseñado.

Aspectos destacados de este curso

  • Analiza problemas complejos de ciencia de datos con ejemplos para que los estudiantes puedan aprender haciendo cosas.
  • Esta poderosa capacitación en ciencia de datos permite a los usuarios realizar minería de datos en Tableau y crear básicas de
  • Permite a los estudiantes crear scripts de consulta de datos en SQL y aplicarlos en sus propios proyectos.
  • Esta formación de big data crea una base sólida para los modelos de ciencia de datos del mundo real.

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4. Aprendizaje automático, ciencia de datos y aprendizaje profundo con Python

Este es un curso en línea de ciencia de datos convincente que brinda a los estudiantes un enfoque práctico de ciencia de datos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. El curso de 12 horas está diseñado para que incluso los estudiantes con poco o ningún conocimiento previo en ciencia de datos puedan tomar este curso sin ningún problema. En general, esta es una excelente introducción al fantástico mundo de la ciencia de datos y hace que el aprendizaje de este gran campo sea mucho más fácil para los científicos de datos principiantes.

Aspectos destacados de este curso

  • Este curso ayuda a los estudiantes a aprovechar el lenguaje Python para problemas de ciencia de datos del mundo real.
  • Discute los fundamentos de probabilidad y estadística para soluciones de ciencia de datos futuristas de una manera inteligente.
  • Este curso de formación de big data es uno de los pocos que muestra cómo utilizar el marco de trabajo de Apache Spark para Big Data.
  • Este curso también hace que los estudiantes creen redes neuronales sólidas con Keras y Tensorflow.

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5. Programación en R AZ ™: ¡R para ciencia de datos con ejercicios reales!

R es un lenguaje de programación ampliamente utilizado en el campo del análisis de datos. Una visión competitiva de cómo R maneja los problemas de ciencia de datos del mundo real es imprescindible para las personas que desean sobresalir en sus carreras de ciencia de datos. Este curso se centra completamente en R para resolver problemas de big data tradicionales y futuristas. Sin embargo, no se sumerge demasiado en el mundo de la ciencia de datos. En cambio, da una idea básica de los conceptos centrales y muestra cómo R puede superarlos.

Aspectos destacados de este curso

  • Enseña todos los conceptos obligatorios de R que usará como científico de datos y familiariza a los usuarios con el estudio R.
  • Aprenderá a personalizar el estudio R según sus preferencias.
  • Este curso equipa a los estudiantes con un conocimiento práctico de análisis de datos estadísticos en R.

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6. Especialización en ciencia de datos ofrecida por Coursera

Este es uno de los cursos de ciencia de datos más atractivos que puede tomar en este momento y que llevará sus habilidades de análisis de big data a una dimensión completamente nueva. Cubre casi todos los conceptos fundamentales que necesitará para manejar Big Data práctico y analiza las herramientas necesarias para procesarlos y llegar a una solución. A diferencia de otros cursos de análisis de datos, esto llevará mucho tiempo completar debido a su contenido masivo.

Aspectos destacados de este curso

  • Desde la adquisición de datos hasta el modelado, aprenderá la totalidad de los conceptos de ciencia de datos de este curso.
  • Ayudará a los usuarios a dominar GitHub y usarlo para posibles proyectos de ciencia de datos.
  • Este curso utiliza el para limpiar, analizar y visualizar datos de manera concisa.
  • El proyecto práctico incluido en este curso se asegura de que usted comprenda los conceptos con claridad y resuelva de forma independiente problemas complejos del mundo real.

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7. Data Science Essentials de Microsoft en edX

Una parte del Programa de certificación de ciencia de datos profesionales de Microsoft ofrece una breve introducción a los conceptos esenciales de ciencia de datos. Este curso proporciona un medio poderoso para aprender los principios fundamentales de la ciencia de datos y está preparado para satisfacer la creciente demanda de científicos de datos de calidad. Enseña los conceptos fundamentales de la ciencia de datos como la adquisición, preparación, exploración y visualización de datos de una manera realista.

Aspectos destacados de este curso

  • Este curso proporciona a los estudiantes las habilidades de implementación práctica necesarias para trabajar con Python y R.
  • El enfoque práctico adoptado por este curso está diseñado para adaptarse a situaciones del mundo real.
  • Los estudiantes se familiarizarán con la plataforma Microsoft Azure y Azure Stack.
  • Discute el uso de probabilidad y estadística en la ciencia de datos desde una perspectiva práctica.

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8. Introducción al aprendizaje automático de Udacity

Si, entre las diferentes subdisciplinas de la ciencia de datos, está particularmente interesado en el aprendizaje automático, entonces este curso podría valer la pena. Ofrecido por Udacity, este curso proporciona un conocimiento profundo de los diferentes principios del aprendizaje automático y cómo se implementan en el mundo empresarial. Es un curso enormemente popular sobre aprendizaje automático que ofrece ejemplos de la vida real y garantiza que los contenidos se mantengan relacionados con la industria.

Aspectos destacados de este curso

  • Profesionales con amplia experiencia en la materia la imparten y se aseguran de que los contenidos sean de muy alta calidad.
  • Este enseña a los estudiantes el proceso integral de investigación de conjuntos de datos masivos con potentes herramientas de .
  • Los estudiantes aprenderán a evaluar el rendimiento de sus algoritmos de aprendizaje automático a partir de este curso.
  • Este curso está dirigido a expertos en análisis de datos que desean una experiencia rápida de varias técnicas de aprendizaje automático.

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9. Fundamentos de la ciencia de datos

El epítome de los cursos de ciencia de datos de alta calidad, este es un paquete convincente curado, especialmente para los aspirantes a científicos de datos que buscan contenido rico con muchos problemas prácticos con los que jugar. El curso está dirigido a principiantes con poca o ninguna experiencia previa en Machine Learning. Si está buscando un curso de aprendizaje automático breve pero atractivo para complementar sus habilidades existentes en ciencia de datos, nuestros expertos recomiendan este curso.

Aspectos destacados de este curso

  • Este curso para principiantes presenta un flujo de aprendizaje adecuado para los aspirantes a científicos de datos.
  • El curso completo se divide en tres partes, cada una de las cuales trata un nicho específico.
  • Introduce a los estudiantes a herramientas de ciencia de datos ampliamente utilizadas, como Jupyter Notebooks, RStudio IDE, Apache Zeppelin, IBM Watson Studio, etc.
  • Presenta los conceptos fundamentales de la ciencia de datos con entusiasmo a los estudiantes con poco o ningún conocimiento sobre el campo.

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10. Aprenda ciencia de datos de DATAQUEST

Podría decirse que este es uno de los cursos de ciencia de datos más innovadores para estudiantes modernos de ciencia de datos. A diferencia de los programas de ciencia de datos más populares, este curso se presenta de forma interactiva. Los estudiantes deben completar la “misión” dentro de la aplicación web sinérgica de DATAQUEST para completar un curso en particular. La elección de temas es diversa y los conceptos básicos se presentan de una manera divertida pero efectiva.

Aspectos destacados de este curso

  • La vista web interactiva anima a los estudiantes a aprender más sobre conceptos cruciales obligándolos a profundizar más.
  • Este curso en línea de ciencia de datos enseña Python, R, SQL, visualización de datos, análisis de datos y efectiva.
  • DATAQUEST cuenta con la confianza de corporaciones como UBER, Spotify y Amazon, además de instituciones como HARVARD.
  • Los estudiantes escribirán su propio código mientras trabajan con conjuntos de datos del mundo real con este curso gratificante.

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11. Especialización en ciencia de datos genómicos en Coursera

Si está particularmente interesado en la ciencia de datos genómicos, este curso aumentará aún más su interés. Este curso avanzado de ciencia de datos lo ofrece la Universidad Johns Hopkins y está disponible a través de Coursera. Toda la especialización se divide en ocho cursos diferentes que tratan algunos conceptos y herramientas específicos. Entre estas herramientas notables, la línea de comandos, Python, R, Bioconductor y Galaxy es de particular importancia.

Aspectos destacados de este curso

  • El curso está diseñado como un proyecto práctico, lo que ayuda a los estudiantes a dominar los principios de la ciencia de datos que aprenden mediante la práctica.
  • Analiza los algoritmos más comunes utilizados en la secuenciación de ADN y ayuda a los estudiantes a analizarlos de forma creativa.
  • El curso también aborda los problemas estadísticos que surgen en los proyectos de ciencia de datos genómicos con frecuencia y sugiere formas de evitarlos.
  • Ayuda a los estudiantes a aprender y dominar las herramientas del proyecto Bioconductor para analizar correctamente los datos genómicos.

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12. Introducción al pensamiento computacional y la ciencia de datos

Este es un excelente curso de capacitación en ciencia de datos impartido por el MIT que equipa a los estudiantes con habilidades científicas de datos del mundo real. Diseñado para personas con poca o ninguna experiencia previa en programación, aprovecha Python para implementar técnicas obligatorias de ciencia de datos. Después de completar este curso convincente, tendrá una sólida comprensión de los conceptos centrales del campo y se sentirá lo suficientemente cómodo para asumir proyectos de ciencia de datos de la vida real.

Aspectos destacados de este curso

  • El curso está diseñado inteligentemente y ofrece una excelente introducción al campo antes de profundizar en principios avanzados.
  • Cada uno de los cinco conjuntos de problemas requiere que los estudiantes resuelvan los problemas de programación de Python, fortaleciendo así sus habilidades en Python.
  • Los materiales necesarios del curso, incluidas las diapositivas, los archivos y los videos, están disponibles gratuitamente para su descarga.
  • Este curso enfatiza la resolución práctica de problemas en lugar de memorizar algoritmos.

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13. Integración y procesamiento de Big Data por UC San Diego

Es uno de los programas de formación de Big Data más convincentes para abordar el análisis de Big Data en profundidad. Ofrecida a través de Coursera, esta capacitación en ciencia de datos moderna tiene como objetivo proporcionar a los estudiantes el conocimiento y las herramientas necesarias para analizar y procesar datos comerciales reales. Este es un curso para principiantes que los estudiantes pueden tomar con poco o ningún conocimiento previo de técnicas de análisis de big data.

Aspectos destacados de este curso

  • Este curso guía a los estudiantes a través de la recuperación y el almacenamiento de grandes conjuntos de datos de los sistemas de gestión de datos industriales.
  • Aprovecha las plataformas Hadoop y Apache Spark para integrar y procesar big data.
  • Proporciona el conocimiento necesario para manejar de manera factible problemas de big data del mundo real.
  • Las tareas son bastante difíciles y requieren un pensamiento crítico para resolverlas.

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14. Introducción al Bootcamp de ciencia de datos de Metis

Es un curso en línea de ciencia de datos gratificante que equipa a los estudiantes con las habilidades esenciales de ciencia de datos necesarias para abordar problemas comerciales ricos en datos del mundo real. Todo el programa está curado de manera productiva y permite a los estudiantes obtener habilidades principales de ciencia de datos resolviendo problemas. También analiza los conceptos básicos de la estadística y otros fundamentos matemáticos que a menudo se utilizan en problemas prácticos de ciencia de datos.

Aspectos destacados de este curso

  • Proporciona una comprensión clara de la adquisición, limpieza y agregación de datos en contextos del mundo real.
  • Este curso anima a los estudiantes a explorar diferentes técnicas de análisis de datos y principios de visualización.
  • Los autores han explicado incluso los temas avanzados de forma concisa y sencilla, haciendo que muchos conceptos sean más transparentes.
  • Los estudiantes aprenderán cómo modelar big data para soluciones comerciales prácticas de manera efectiva a partir de este curso.

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15. Curso de ciencia de datos CS109 de HARVARD

El CS109 Data Science son algunos cursos de ciencia de datos que brindan a los estudiantes casi todo lo que necesitan para llevar su habilidad de ciencia de datos de manera profesional. El curso es muy detallado y cubre muchos principios de ciencia de datos en un solo paquete. Los conceptos básicos de ciencia de datos que se analizan en este curso incluyen probabilidad, distribuciones, estadísticas frecuentes, regresión, aprendizaje automático, métodos bayesianos, visualización interactiva y muchos más.

Aspectos destacados de este curso

  • Todas las conferencias de este programa de capacitación en ciencia de datos vienen con diapositivas y videos de alta calidad con subtítulos.
  • Este curso utiliza una gran cantidad de herramientas de ciencia de datos, que incluyen Pandas, Python, Jupyter Notebook, VirtualBox, AWS, Spark y MapReduce.
  • Los códigos fuente para la solución de cada problema están alojados en Github para que los estudiantes interesados ​​los exploren.
  • Debido a su naturaleza de código abierto, el curso y los materiales pueden ser utilizados por cualquier persona en cualquier momento.

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16. Certificado profesional de Harvard en ciencia de datos

Este curso de ciencia de datos es una combinación de herramientas técnicas, aprendizaje automático y estudios de casos de la vida real. Este es uno de los cursos mejor calificados en edX. Este curso incluye inferencia y modelado, conceptos básicos de R, herramientas de productividad, visualización, probabilidad, disputas, regresión lineal, aprendizaje automático y también un proyecto final que debe enviarse al final del proyecto.

Este curso se enfoca en

  • Este curso discute conceptos fundamentales como regresión, muestreo, disputa de datos y visualización.
  • Cubre todas las herramientas necesarias como organización de archivos, control de versiones y Github para abordar los desafíos de datos del mundo real.
  • Aprenderá los principios básicos de visualización de datos, el lenguaje R y ggplot2 en este curso para visualizar y analizar datos.
  • Podrá juzgar los datos y predecir su frecuencia utilizando la probabilidad al final de este curso.

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17. Estadísticas y ciencia de datos en edX

Uno de los cursos de ciencia de datos más modernos que profundiza en el análisis estadístico, este curso de MITx es una verdadera joya para los aspirantes a científicos de datos debido a su capacidad para capacitar a los estudiantes con habilidades prácticas de ciencia de datos. El curso, debido a su contenido masivo, se divide en cinco partes diferentes. Dota a los estudiantes de conocimientos avanzados del campo y les muestra cómo resolverlos a nivel industrial.

Aspectos destacados de este curso

  • El curso cubre una gran cantidad de terreno, desde la incertidumbre fundamental hasta modelos estadísticos avanzados para soluciones comerciales.
  • Ayuda a los estudiantes a dominar los diferentes métodos para aprovechar y analizar datos en escenarios del mundo real.
  • Este es uno de los pocos cursos de análisis de datos que discuten técnicas avanzadas de análisis estadístico como inferencia estadística junto con conceptos fundamentales.
  • El curso también proporciona una introducción en profundidad a varias , que incluyen regresión, árboles de decisión, bosques K, SVM y redes bayesianas.

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18. Programa profesional de Microsoft en ciencia de datos

Quizás le interese inscribirse en este curso que ofrece Microsoft. Lo mejor de este curso es que los profesionales y expertos de la industria diseñan todos los contenidos y conferencias. Sin embargo, este curso puede guiarlo para establecerse en este campo. Todavía aclara conceptos y herramientas básicos como Microsoft Excel para explorar sus problemas ricos en datos y encontrar una solución que se adapte a la vida real.

Este curso se enfoca en

  • Se le enseñará a usar herramientas y lenguajes de programación para explorar problemas de datos críticos, como usar Microsoft Excel para buscar y extraer información de la base de datos relacional.
  • También aprenderá a usar herramientas como PowerBi para establecer una conexión entre las fuentes aleatorias de un conjunto de datos.
  • Este curso también se enfoca en el uso del aprendizaje automático para resolver problemas de ciencia de datos del mundo real y establecer grandes soluciones para problemas complejos.
  • Aprenderá a usar métodos estructurales para generar modelos y Transact SQL para interactuar con la base de datos.

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19. Aprendiendo de los datos por Caltech

Este es un curso de capacitación en ciencia de datos digno de mención que no solo ofrece una breve introducción a los problemas comunes de la ciencia de datos, sino que también brinda ideas poderosas para superarlos. El curso gratuito puede ser tomado por cualquier persona de acuerdo con su horario personal y seguirá demostrando ser un recurso viable. Aunque es amigable para los principiantes, este curso asume un poco de familiaridad con la probabilidad básica, matrices y cálculo.

Aspectos destacados de este curso

  • El curso proporciona una descripción concisa de las principales teorías, algoritmos y aplicaciones de ciencia de datos y aprendizaje automático.
  • Viene con video conferencias tema por tema para revisar los conceptos en su propio tiempo.
  • Los problemas de la tarea son bastante difíciles de resolver sin un pensamiento crítico y afirmaciones adecuadas.
  • Un examen final determina si fue capaz de comprender los conceptos fundamentales con claridad.

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20. Ciencia de datos aplicada con especialización en Python

Si usted es un aspirante a científico de datos que busca cursos de análisis de datos gratuitos pero ricos en contenido, definitivamente le recomendamos que consulte este curso. El curso analiza formas innovadoras de resolver problemas comerciales de la vida real que tratan con grandes cantidades de datos y necesitan ser atendidos de acuerdo con los diversos requisitos de la industria. Ofrecido por la Universidad de Michigan, este es un curso de ciencia de datos digno de mención que puede satisfacer sus crecientes demandas de ciencia de datos.

Aspectos destacados de este curso

  • Este curso presenta los conceptos de ciencia de datos más críticos a los estudiantes con problemas del mundo real, principalmente el lenguaje de programación Python.
  • El conocimiento que los estudiantes adquieren de este curso en línea de ciencia de datos masiva se puede aplicar al análisis estadístico, aprendizaje automático, visualización de información, análisis de texto y análisis de redes sociales.
  • Su objetivo es mejorar sus habilidades de análisis de datos mediante la incorporación de técnicas y herramientas modernas de aprendizaje automático.

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21. Programación R

R Programming es un programa especializado en ciencia de datos ofrecido por la Universidad Johns Hopkins y proporciona a los estudiantes un conocimiento detallado del idioma. Contrariamente a su uso intensivo en el campo de la ciencia de datos, la cantidad de materiales de calidad para aprender es bastante corta en comparación con lenguajes como Python y SQL. Este curso tiene como objetivo eliminar este problema y proporcionar a los aspirantes a científicos de datos una plataforma convincente para aprender R.

Aspectos destacados de este curso

  • Aprenderá cómo instalar los programas necesarios y configurar el entorno de programación con R en este curso.
  • Abarca una gran cantidad de terreno, desde los conceptos básicos de R hasta el uso avanzado de R en el análisis de big data.
  • Los estudiantes aprenderán a depurar programas R de manera efectiva con este curso de programación.
  • Este curso también enseña cómo simular datos comerciales en R y perfilarlos de manera efectiva.

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22. Dominar el análisis de datos en Excel

Este es uno de los cursos de análisis de datos más populares que se ocupan del análisis de datos comerciales a gran escala en Excel. Permite a los estudiantes diseñar e implementar modelos predictivos realistas basados ​​en datos de Excel que se pueden usar directamente en proyectos del mundo real. El curso también incluye todos los datos que los estudiantes necesitan para completar y practicar el curso.

Aspectos destacados de este curso

  • Este es un curso excelente para aprender el análisis de datos en un período corto.
  • Equipa suficiente conocimiento de Excel para que los estudiantes puedan diseñar sus propios modelos de análisis de datos.
  • Este es uno de los cursos de ciencia de datos que cuentan con técnicas avanzadas de análisis de datos como clasificación binaria, regresión, teoría de la información y medidas de entropía.

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23. Introducción a la ciencia de datos

Este curso introductorio está diseñado por www.thisismetis.com, que está disponible en su sitio web, y puede inscribirse directamente desde cualquier parte del mundo. Este curso lo guiará a los conceptos básicos de la ciencia de datos, así como a enfoques matemáticos y estadísticos para abordar problemas de la vida real en los negocios y la educación. Lo llevará desde conceptos principiantes hasta conceptos avanzados a lo largo del curso. Si desea comprender mejor los conceptos de ciencia de datos, este es el curso para usted.

Este curso se enfoca en

  •  Identificar los problemas que se pueden resolver con la ciencia de datos y aplicar un enfoque estadístico para procesar los datos.
  • Crear variación del modelo de datos y utilizar métodos de verificación. 
  • Crear una canalización utilizando un conjunto de datos y análisis para crear aplicaciones en cualquier lenguaje de programación como Python. 
  • Algoritmos avanzados y patrones supervisados ​​para generar regresión y clasificación utilizando máquinas vectoriales, árboles de decisión y modelos forestales aleatorios.

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24. Introducción a la probabilidad y los datos

Su experiencia en ciencia de datos depende de la precisión con la que pueda predecir el futuro en el que se utilizan probabilidades y estadísticas para examinar muestras. Este curso cubre varios métodos de muestra para explorar datos usando R studio. El curso también incluye ejercicios de laboratorio y un proyecto final. Este curso está disponible en el sitio web de Coursera y es ofrecido por la Universidad de Duke.

Este curso se enfoca en

  • Un análisis en profundidad de probabilidad y estadísticas utilizando diferentes métodos de muestra incluye estadísticas resumidas numéricas y visualización de datos básicos.
  • Ayuda a utilizar métodos de aprendizaje supervisados ​​y no supervisados ​​utilizando problemas ricos en datos etiquetados y no etiquetados.
  • Presentación de canalizaciones de datos y evaluación de modelos avanzados con validación cruzada y bootstrapping.
  • También comparte conocimientos sobre cómo puede generalizar sus modelos de la manera más simple posible.

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25. La caja de herramientas del científico de datos

En muchos casos, los resultados generados después de aplicar la ciencia de datos se vuelven inútiles debido a la ausencia de herramientas adecuadas para representar el resultado. Este curso se enfoca en el uso de herramientas eficientes para ser utilizadas como científico de datos e introduce la conversión de datos en conocimiento procesable. Este curso es ofrecido por la Universidad John Hopkins y está disponible en el sitio web de Coursera.

Este curso se enfoca en

  • Instalación y uso de la caja de herramientas del científico de datos, que incluye python, R studio, GitHub y otros.
  • Obtendrá una descripción general práctica del aprendizaje automático para producir modelos de regresión e investigación reproducibles.
  • Este curso se centra principalmente en varios conceptos, desde la generación de hipótesis hasta la prueba de hipótesis y la estimación de errores.
  • También se enfoca en identificar problemas de datos y encontrar las acciones necesarias para el resultado futuro.

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26. Toma de decisiones basada en datos

Este curso está diseñado para aprender técnicas para implementar un enfoque centrado en datos en casos de negocios, lo que le ayuda a estar preparado para el futuro y tener éxito en el mundo competitivo. Todas las empresas tratan con una gran cantidad de datos y necesitan recopilar la información necesaria del conjunto de datos críticos. Debe completar solo cuatro semanas de clases para obtener un título de certificación en ciencia de datos.

Este curso se enfoca en

  • Este curso enfatiza la representación de datos a través de diferentes elementos como tablas, gráficos, mapas y otras herramientas de visualización de datos para comprender las relaciones entre datos, patrones, valores atípicos y tendencias.
  • Tendrá la oportunidad de aprender muchos marcos para analizar problemas de datos relacionados con Big Data.
  • Aprenderá a tomar decisiones sobre los resultados y la información extraída después de implementar la ciencia de datos en un conjunto de datos determinado.
  • Verá cómo la ciencia de datos puede ayudar a hacer crecer cualquier negocio y puede facilitarle la vida como emprendedor.

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27. Certificación de aprendizaje profundo

Este curso de aprendizaje en profundidad es ofrecido por deeplearning.ai y está especialmente diseñado para estudiantes que desean dominar sus habilidades de aprendizaje profundo. Aprenderá a utilizar el aprendizaje automático para crear redes neuronales. Además, a lo largo del curso se discutirán LSTM, Dropout, Adam, redes convolucionales, RNN, BatchNorm y la inicialización de Xavier. Además de esto, se proporcionarán ejemplos de diferentes estudios de casos, que lo ayudarán a conocer su habilidad en ciencia de datos.

Este curso se enfoca en

  • Si desea explorar la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo, este curso lo ayudará a especializarse.
  • Le enseñará a usar la inicialización de Xavier, un proceso para eliminar datos que son valores atípicos, como demasiado pequeños o demasiado grandes. Junto a esto, se preparará la norma de lotes para mejorar la velocidad, el rendimiento y la estabilidad de la IA.
  • Discute las técnicas para visualizar mejor o representar datos como redes convolucionales, una categoría de red neuronal.
  • Podrá utilizar las CNN para obtener un resultado beneficioso de reconocimiento y clasificación de imágenes.

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28. Ruta de aprendizaje de científicos de datos para principiantes

Este curso le enseñará a jugar con datos usando SQL y analizar las estadísticas con Python. Aprenderá todas las herramientas que utilizan los científicos de datos. Y lo más importante, este curso enfatiza la visualización para representar datos y resultados. Este curso enseñará a construir algoritmos de aprendizaje automático y mejorar el rendimiento para un mejor resultado.

Este curso se enfoca en

  • Aprenderás las técnicas avanzadas para hablar con tu base de datos usando SQL. SQL es útil para jugar con sus datos y establecer relaciones para extraer información significativa.
  • Este curso habla sobre diferentes bibliotecas y paquetes de Python como Panda, Numpy, etc.
  • Aprenderá a almacenar y administrar sus datos manipulando filas y columnas utilizando estos marcos.
  • Se le entrenará para pensar como un verdadero programador. Este curso también introduce la idea de aprendizaje automático e inteligencia artificial, aunque está diseñado para principiantes.

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29. Ciencia de datos aplicada con certificación Python

Este curso es uno de los mejores cursos de ciencia de datos que ofrece el lenguaje de programación Python y cubre todo el conjunto de herramientas de Python como pandas, matplotlib, nltk y redes. Además, creación de gráficos, trazado aplicado y representación de datos en Python, aprendizaje automático aplicado en Python. También se cubrirá la minería de texto aplicada y el análisis de redes sociales en Python. Podrás analizar las redes sociales para generar tráfico y ser eficiente en las campañas de marketing digital para incrementar las ganancias en los negocios.

Este curso se enfoca en

  • Este curso se enfoca en los fundamentos del lenguaje de programación Python.
  • Está diseñado para enseñarle cómo manipular archivos CSV o Excel para construir una base de datos relacional y la biblioteca numpy.
  • Este curso se enfoca en minería de datos, minería de texto y minería de redes sociales para experimentar problemas de la vida real y encontrar soluciones.
  • Aprenderá a generar una representación visual de los datos y evaluar el desempeño o analizar qué tan buena o mala es la presentación real.

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30. Maestros en ciencia de datos de código abierto

Clare Corthell diseña este curso básico de análisis de datos. Aunque este curso es para principiantes, cubre una amplia gama de conceptos de estadística y aprendizaje automático simples y avanzados. También analiza lenguajes de programación como R & Python. Como la simplicidad es la característica principal de este curso, puede captar fácilmente los puntos técnicos y comprender conceptos complejos.

Este curso se enfoca en

  • Aprenderá conceptos avanzados de ciencia de datos como intercambio de datos o intercambio de datos, una función útil para mapear sus datos en el formato deseado.
  • Además, este curso también cubre conceptos como gestión de datos y análisis de datos exploratorios.
  • Permite a los estudiantes encontrar las principales características de los datos y otros métodos de representación visual. Aprenderá a predecir el resultado para el futuro analizando su conjunto de datos.
  • El intercambio de recursos, junto con el procesamiento del lenguaje natural con Python, MapReduce / Hadoop & Pig Script, se enseñará en este curso de análisis de datos.

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Pensamientos finales

Al decidir qué cursos de ciencia de datos tomar, primero debe evaluar sus requisitos. Dado que los cursos de especialización generalmente requieren más tiempo para completarse, los estudiantes con conocimientos previos deben seguir cursos cortos que se centren en un tema en particular. Sin embargo, si es un principiante, le recomendamos que se tome su tiempo y complete uno o dos cursos de análisis de datos de especialización. Con suerte, pudimos brindarle la información que estaba buscando. Esté atento a más guías interesantes sobre ciencia de datos.

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