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La Ciencia de Datos (Data Science) se encarga de analizar grandes volúmenes de información con la ayuda de la inteligencia artificial para mejorar el manejo de la información.

Para no colocarte un montón de tecnicismos y experiencias (que lo más probable es que ni lo leas) te contamos que en esta publicación encontraras 10 cursos gratis para adentrarte en el mundo de la ciencia de datos.

Eso sí, te pedimos que leas correctamente la mecánica para obtener los cursos gratis.

10 cursos GRATIS para aprender Ciencia de Datos

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¿Cómo obtengo los cursos GRATIS?

Los cursos son ofrecidos desde la plataforma de Coursera, son cursos que puedes obtener de manera gratuita bajo ciertas condiciones.

La primera forma es elegir la opción de “Curso gratuito sin certificado”, de esta manera podrás acceder al contenido del curso y finalizarlo, pero no podrás obtener un certificado de finalización avalado por la plataforma.

La segunda opción es elegir “auditar curso”, con esta opción podrás acceder al contenido de video del curso, pero no podrás realizar los exámenes ni obtener el certificado de finalización. Si no ves la opción de auditar curso, debes verificar en la parte de abajo usando el scroll (en forma de link).

Las opciones varían dependiendo el curso, pero con cualquiera de las dos podrás acceder gratuitamente al contenido.

Por si fuera poco, algunos cursos tienen la opción de ayuda económica, con los cuales puedes solicitar dicho apoyo y ser acreedor de un curso de pago (con certificado incuido).

Adelante.

1. Minería de procesos: ciencia de datos en acción

La minería de procesos es el eslabón perdido entre el análisis de procesos basado en modelos y las técnicas de análisis orientadas a datos. A través de conjuntos de datos concretos y software fácil de usar, el curso proporciona conocimientos de ciencia de datos que se pueden aplicar directamente para analizar y mejorar procesos en una variedad de dominios.

La ciencia de datos es la profesión del futuro, porque las organizaciones que no pueden usar (big) data de manera inteligente no sobrevivirán. No es suficiente centrarse en el almacenamiento y análisis de datos. El científico de datos también necesita relacionar los datos con el análisis de procesos. La minería de procesos cierra la brecha entre el análisis de procesos tradicional basado en modelos (por ejemplo, la simulación y otras técnicas de gestión de procesos comerciales) y las técnicas de análisis centradas en datos, como el aprendizaje automático y la minería de datos. 

2. Habilidades matemáticas de ciencia de datos

Los cursos de ciencia de datos contienen matemáticas, ¡no hay que evitar eso! Este curso está diseñado para enseñar a los estudiantes las matemáticas básicas que necesitarán para tener éxito en casi cualquier curso de matemáticas de ciencia de datos y fue creado para estudiantes que tienen habilidades matemáticas básicas pero que pueden no haber tomado álgebra o precálculo. 

Data Science Math Skills presenta las matemáticas básicas sobre las que se basa la ciencia de datos, sin complejidad adicional, presentando ideas desconocidas y símbolos matemáticos uno a la vez.

Los temas incluyen:

  • Teoría de conjuntos, incluidos los diagramas de Venn
  • Propiedades de la recta numérica real
  • Notación de intervalos y álgebra con desigualdades
  • Usos para la sumatoria y la notación Sigma
  • Matemáticas en el plano cartesiano (x,y), pendiente y fórmulas de distancia
  • Gráficas y describir funciones y sus inversas en el plano xy,
  • El concepto de tasa de cambio instantáneo y líneas tangentes a una curva
  • Exponentes, logaritmos y la función logarítmica natural.
  • Teoría de la probabilidad, incluido el teorema de Bayes.

Si bien este curso pretende ser una introducción general a las habilidades matemáticas necesarias para la ciencia de datos, puede considerarse un requisito previo para los estudiantes interesados ​​en el curso, «Dominar el análisis de datos en Excel», que forma parte de la Especialización en ciencia de datos de Excel a MySQL.

3. Plataforma de Hadoop y marco de aplicación

Este curso es para programadores novatos o personas de negocios que deseen comprender las herramientas principales que se utilizan para discutir y analizar big data. Sin experiencia previa, tendrá la oportunidad de recorrer ejemplos prácticos con los marcos Hadoop y Spark, dos de los más comunes en la industria. 

Se sentirá cómodo explicando los componentes específicos y los procesos básicos de la arquitectura Hadoop, la pila de software y el entorno de ejecución. En las tareas, se le guiará sobre cómo los científicos de datos aplican los conceptos y técnicas importantes, como Map-Reduce, que se utilizan para resolver problemas fundamentales en big data. Se sentirá empoderado para tener conversaciones sobre big data y el proceso de análisis de datos.

4. Estadística bayesiana: del concepto al análisis de datos

Este curso introduce el enfoque bayesiano de las estadísticas, comenzando con el concepto de probabilidad y pasando al análisis de datos. Aprenderemos sobre la filosofía del enfoque bayesiano y cómo implementarlo para tipos comunes de datos. Compararemos el enfoque bayesiano con el enfoque frecuentista que se enseña con más frecuencia y veremos algunos de los beneficios del enfoque bayesiano. 

En particular, el enfoque bayesiano permite una mejor contabilidad de la incertidumbre, resultados que tienen un significado más intuitivo e interpretable y declaraciones de suposiciones más explícitas. Este curso combina videos de conferencias, demostraciones de computadora, lecturas, ejercicios y foros de discusión para crear una experiencia de aprendizaje activa. Para la informática, tiene la opción de utilizar Microsoft Excel o el paquete estadístico de código abierto y libre acceso R, con contenido equivalente para ambas opciones. 

Las conferencias proporcionan algo del desarrollo matemático básico, así como explicaciones de filosofía e interpretación. La finalización de este curso le permitirá comprender los conceptos del enfoque bayesiano, comprender las diferencias clave entre los enfoques bayesiano y frecuentista, y la capacidad de realizar análisis de datos básicos.

5. Introducción a la revisión sistemática y metanálisis

Introducirá métodos para realizar revisiones sistemáticas y metanálisis de ensayos clínicos. Cubrirá cómo formular una pregunta de investigación respondible, definir criterios de inclusión y exclusión, buscar evidencia, extraer datos, evaluar el riesgo de sesgo en ensayos clínicos y realizar un metanálisis.

Al completar con éxito este curso, podrá:

  • Describir los pasos para llevar a cabo una revisión sistemática
  • Desarrollar una pregunta que se pueda responder utilizando el marco de «Resultados de Comparaciones de Intervenciones de Participantes» (PICO)

6. Modelos lineales avanzados para ciencia de datos 1: mínimos cuadrados

Bienvenido a Modelos lineales avanzados para ciencia de datos Clase 1: Mínimos cuadrados. Esta clase es una introducción a los mínimos cuadrados desde una perspectiva lineal algebraica y matemática. Antes de comenzar la clase, asegúrese de tener lo siguiente:

– Conocimientos básicos de álgebra lineal y cálculo multivariante.
– Conocimientos básicos de estadística y modelos de regresión.
– Al menos un poco de familiaridad con las matemáticas basadas en pruebas.
– Conocimientos básicos del lenguaje de programación R.

Después de tomar este curso, los estudiantes tendrán una base sólida en un tratamiento algebraico lineal de modelos de regresión. Esto aumentará en gran medida la comprensión general de los científicos de datos aplicados sobre los modelos de regresión.

7. Modelos lineales avanzados para ciencia de datos 2: modelos lineales estadísticos

Bienvenido a Modelos lineales avanzados para ciencia de datos Clase 2: Modelos lineales estadísticos. Esta clase es una introducción a los mínimos cuadrados desde una perspectiva lineal algebraica y matemática. Antes de comenzar la clase, asegúrese de tener lo siguiente:

– Conocimientos básicos de álgebra lineal y cálculo multivariante.
– Conocimientos básicos de estadística y modelos de regresión.
– Al menos un poco de familiaridad con las matemáticas basadas en pruebas.
– Conocimientos básicos del lenguaje de programación R.

Después de tomar este curso, los estudiantes tendrán una base sólida en un tratamiento algebraico lineal de modelos de regresión. Esto aumentará en gran medida la comprensión general de los científicos de datos aplicados sobre los modelos de regresión.

8. Análisis y minería de texto prácticos

Este curso brinda una oportunidad única para que aprenda los componentes clave de la minería de texto y el análisis con la ayuda de los conjuntos de datos del mundo real y el conjunto de herramientas de minería de texto escrito en Java. La experiencia práctica en técnicas básicas de minería de texto, incluido el preprocesamiento de texto, el análisis de sentimientos y el modelado de temas, ayuda a los alumnos a capacitarse para ser científicos de datos competentes.

Empoderados al reunir las notas de clase con las sesiones de laboratorio basadas en el kit de herramientas y-TextMiner desarrollado para la clase, los alumnos podrán desarrollar interesantes aplicaciones de minería de texto.

9. Ética de la ciencia de datos

¿Cuáles son las consideraciones éticas con respecto a la privacidad y el control de la información del consumidor y los grandes datos, especialmente después de las recientes filtraciones de datos a gran escala?

Este curso proporciona un marco para analizar estas preocupaciones a medida que examina las implicaciones éticas y de privacidad de recopilar y administrar big data. Explore el impacto más amplio del campo de la ciencia de datos en la sociedad moderna y los principios de equidad, responsabilidad y transparencia a medida que obtiene una comprensión más profunda de la importancia de un conjunto compartido de valores éticos. 

Examinará la necesidad de divulgación voluntaria al aprovechar los metadatos para informar algoritmos básicos y/o sistemas complejos de inteligencia artificial mientras aprende las mejores prácticas para la gestión responsable de datos, comprende la importancia de la Ley de Principios de Prácticas Justas de Información y las leyes relacionadas con el «derecho a ser olvidado.»

Este curso lo ayudará a responder preguntas como quién es el propietario de los datos, cómo valoramos la privacidad, cómo recibir el consentimiento informado y qué significa ser justo.

Los científicos de datos y cualquier persona que comience a usar o ampliar su uso de datos se beneficiarán de este curso. No se necesitan conocimientos previos particulares.

10. Gestión e intercambio de datos de investigación

Este curso proporcionará a los alumnos una introducción a la gestión y el intercambio de datos de investigación. Después de completar este curso, los alumnos comprenderán la diversidad de datos y sus necesidades de gestión a lo largo del ciclo de vida de los datos de investigación, podrán identificar los componentes de buenos planes de gestión de datos y estarán familiarizados con las mejores prácticas para trabajar con datos, incluida la organización, documentación, y el almacenamiento y la seguridad de los datos. 

Los alumnos también comprenderán el ímpetu y la importancia de archivar y compartir datos, así como también cómo evaluar la confiabilidad de los repositorios.


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