los 10 mejores cursos de ciencia de datos para 2023

¿Está interesado en sumergirse en el apasionante mundo de la ciencia de datos? ¡No busque más! Tanto si es un principiante que busca explorar este dinámico campo como si es un profesional con experiencia que busca mejorar sus habilidades, tenemos los mejores cursos en línea para usted.

En el mundo actual, los datos no son sólo una colección de números y cifras. Es un recurso valioso que puede aplicarse para impulsar el éxito empresarial.

La demanda de científicos de datos sólo va a aumentar a medida que las empresas sigan recopilando enormes cantidades de datos. Y seamos sinceros, ¿quién no quiere formar parte de un campo que tiene el potencial de influir en tantas industrias?

Y actualmente es el mejor momento para adquirir conocimientos sobre la ciencia de datos para conseguir una carrera emocionante y gratificante.

Glassdoor informa de que el salario base medio de un científico de datos en Estados Unidos es de 1.03.973 dólares al año, y los que más ganan superan los 180.000 dólares anuales.

Existen numerosos recursos disponibles en línea, y puede resultar difícil saber por dónde empezar. Por eso es importante tomar un curso estructurado y bien organizado para dominar las habilidades necesarias para una carrera exitosa en Ciencia de Datos.

Desafíos

He aquí algunos desafíos comunes a los que las personas suelen enfrentarse al tomar cursos de ciencia de datos, junto con estrategias para superarlos:

Curva de aprendizaje pronunciada

La ciencia de datos abarca una amplia gama de conceptos y técnicas complejos, que pueden resultar abrumadores para los principiantes. Superar este reto requiere paciencia y un enfoque sistemático.

Empiece por los fundamentos, comprenda a fondo los conceptos clave y construya sobre ellos gradualmente. Divide los temas complejos en otros más pequeños y practica con regularidad para reforzar su aprendizaje.

Antecedentes matemáticos

La ciencia de los datos implica varios conceptos matemáticos como la estadística, el álgebra lineal, el cálculo y la teoría de la probabilidad. Para las personas sin una sólida formación matemática, esto puede suponer un reto importante. Para superarlo, dedique tiempo extra a repasar los conceptos matemáticos necesarios.

Busque tutoriales en línea, libros de texto o recursos complementarios que expliquen estos conceptos en un contexto de ciencia de datos. Además, practique la aplicación de estos conceptos a problemas de datos del mundo real.

Habilidades de programación

Dominar lenguajes de programación como Python o R es crucial para la ciencia de datos. Comience por aprender los conceptos básicos del lenguaje de programación que haya elegido, incluyendo la sintaxis, las estructuras de datos y el flujo de control. Utilice plataformas de codificación en línea, tutoriales y ejercicios de codificación para practicar la escritura de código.

En este artículo, hemos hecho el trabajo duro por usted y hemos elaborado una lista de algunos de los mejores cursos de Ciencia de Datos disponibles en línea.

¡Empecemos!

Certificado profesional en ciencia de datos de IBM

Si está realmente interesado en seguir una carrera en ciencia de datos o aprendizaje automático, entonces este curso de La certificación de IBM podría ser la elección perfecta para usted. Este programa de cursos está diseñado para ayudarle a desarrollar las habilidades relevantes necesarias para tener éxito en el campo de la ciencia de datos.

Esta serie de 10 cursos incluye una serie de tareas y proyectos en los que los estudiantes pueden participar, como el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático, el examen de los datos de las redes sociales y el desarrollo de un cuadro de mando de datos.

Estas tareas dan a los alumnos la oportunidad de aplicar las habilidades que han aprendido a problemas del mundo real y construir una cartera de trabajo que pueden mostrar a posibles empleadores.

Además, los alumnos recibirán un Certificado Profesional de Coursera y una insignia digital de IBM que demuestra su dominio de las habilidades aprendidas. Este programa está recomendado por ACE®. Significa que al finalizarlo, los alumnos pueden obtener hasta 12 créditos universitarios.

Esta certificación es una gran manera de obtener una ventaja competitiva en el mercado de trabajo como un científico de datos de nivel de entrada con las últimas habilidades listas para el trabajo.

¿Qué aprenderá?

• Los fundamentos de la ciencia de datos incluyen el análisis de datos, la visualización de datos y el análisis estadístico.
• Cómo utilizar herramientas y bibliotecas de código abierto, incluyendo Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, y ScipPy.
• Cómo construir modelos predictivos utilizando algoritmos de aprendizaje automático.
• Cómo trabajar con bases de datos y utilizar SQL para consultar datos.
• Aprendizaje aplicado a través de laboratorios prácticos en la Nube de IBM utilizando conjuntos de datos y herramientas del mundo real.

Certificado Profesional de Harvard en Ciencia de Datos

Este es un course of certificación profesional ofrecida por la Universidad de Harvard en la plataforma edx.

Este programa llevará sus habilidades en ciencia de datos al siguiente nivel ayudándole a implementar algoritmos de ML y a conocer en profundidad los conceptos fundamentales de la ciencia de datos a través de motivadores casos prácticos del mundo real.

Adquirirá conocimientos fundamentales de programación en R y aprenderá conceptos estadísticos como probabilidad, inferencia y modelado.

Este curso es algo más que una colección de habilidades técnicas.

Adquirirá experiencia en técnicas como la visualización de datos y el manejo de datos con ggplot2 /dplyr.

También se familiarizará con herramientas esenciales para la práctica de los científicos de datos, como Unix/Linux, Git y RStudio.

Pero eso no es todo.

Los casos prácticos del curso están diseñados para inspirarle y ayudarle a aprender respondiendo a preguntas concretas mediante el análisis de datos. Explorará temas como las tendencias en la salud y la economía mundial, los índices de criminalidad en EE.UU. y muchos más.

Habilidades que adquirirá

• Algoritmos de aprendizaje automático
• Git y GitHub
• Programación en R
• conceptos relacionados con la probabilidad

Python para ciencia de datos y ML

Es uno de los cursos más populares de la plataforma Udemy. Lakhs de estudiantes de todo el mundo se han inscrito en este curso y han encontrado que es un recurso valioso para avanzar en sus habilidades en ciencia de datos y aprendizaje automático.

Este curso también cubre técnicas avanzadas de visualización de datos utilizando bibliotecas como Matplotlib, seaborn y Plotly. Aprenderá a crear impresionantes visualizaciones que darán vida a sus datos y facilitarán su comprensión y análisis.

Pero la verdadera emoción comienza cuando se sumerge en el aprendizaje automático con SciKit Learn. Conocerá una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático, como los bosques aleatorios, los árboles de la decisión y muchos más.

Este curso ofrece un excelente plan de estudios que abarca diversos temas relacionados con la Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático. Incluye más de 100 clases en vídeo de alta definición que proporcionan explicaciones y demostraciones en profundidad. Se proporcionan cuadernos de código detallados para cada conferencia que permiten a los alumnos practicar y aplicar lo que han aprendido.

¿Qué aprenderá?

• Web scraping
• Conexión de Python a SQL
• Aprendizaje automático
• Árboles de decisión
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

¿A qué está esperando? Inscríbase en este curso hoy mismo y dé su primer paso hacia una apasionante carrera en la ciencia de datos.

Especialización en Ciencia de Datos

Este curso de especialización en Ciencia de Datos es ofrecido por la Universidad Johns Hopkins. Hay un total de 10 cursos en esta especialización. Está diseñado para equipar a los alumnos con los conceptos esenciales y las herramientas necesarias para todo el proceso de la ciencia de datos.

Un punto culminante de este curso de especialización es el Proyecto Capstone, donde tendrá la oportunidad de aplicar lo que ha aprendido mediante la construcción de un producto de datos utilizando datos del mundo real. Esta experiencia práctica le permite mostrar su dominio del material y crear una cartera que refleje sus habilidades.

Este curso está desarrollado e impartido por profesores experimentados de la Universidad Johns Hopkins. Puede esperar una instrucción y orientación de alta calidad a lo largo de todo el curso.

En las tareas del curso, tendrá que realizar análisis de regresión y utilizar modelos de regresión para obtener una visión más profunda de sus datos, lo que le ayudará a convertirse en un verdadero científico de datos.

¿Qué aprenderá?

• Aprendizaje automático
• Análisis de regresión
• Github
• Programación en R
• Análisis de conglomerados
• Expresiones regulares (REGEX)

Ciencia de datos con R y Python

Este curso lo ofrece Oak Academy en la plataforma Udemy. El contenido del curso puede dividirse a grandes rasgos en dos partes.

Parte 1: R para la Ciencia de Datos

En la primera parte del curso, se sumergirá en el mundo de la ciencia de datos utilizando R. Aprenderá a manejar con eficacia grandes conjuntos de datos, manipular datos y obtener perspectivas significativas. El curso le introducirá en las herramientas esenciales de R que se utilizan habitualmente en los proyectos de ciencia de datos.

Parte 2: Python para la ciencia de datos

La segunda parte del curso se centra en la utilización de Python para el análisis de datos. Aprenderá a analizar datos, crear visualizaciones y aplicar potentes algoritmos de aprendizaje automático. Podrá mejorar su comprensión de Python y sus bibliotecas, incluyendo NumPy, Pandas y Matplotlib, a través de varios ejercicios.

Lea también: Libros y cursos para aprender numpy

Al final del curso, puede esperar conseguir lo siguiente

• Dominio de R y Python para tareas de ciencia de datos.
• La capacidad de crear visualizaciones de datos informativas y visualmente atractivas.
• Comprensión y aplicación práctica de potentes algoritmos de aprendizaje automático.
• Competencia en el uso de bibliotecas esenciales como NumPy, Pandas, matplotlib y tidyverse.

Certificado profesional en análisis de datos de Google

El Certificado Profesional en Analítica de Datos de Google ofrecido en Coursera es un excelente programa diseñado para proporcionar formación profesional en el campo de la analítica de datos.

Esta serie de certificados consta de 8 cursos que proporcionan a los alumnos las habilidades en demanda necesarias para puestos de nivel inicial en el análisis de datos, independientemente de la experiencia previa.

A lo largo de este programa de certificación, tendrá la oportunidad de aprender de los empleados de Google que han construido sus carreras sobre sólidos cimientos en el análisis de datos. El plan de estudios está bien estructurado para asegurarse de que adquiere las habilidades y los conocimientos necesarios para tener éxito en este campo.

Puede completar todo el curso de certificación en menos de seis meses con un compromiso de menos de 10 horas a la semana. suena bien, ¿verdad?

Una vez completado, estará preparado para diversos puestos de trabajo, como analista de datos junior o asociado, administrador de bases de datos, etc.

El programa incluye más de 180 horas de instrucción y numerosas evaluaciones basadas en la práctica que simulan escenarios de análisis de datos del mundo real. Estas evaluaciones son importantes para desarrollar las habilidades esenciales para el éxito en el lugar de trabajo.

El contenido es altamente interactivo y está desarrollado exclusivamente por empleados experimentados de Google que llevan décadas trabajando en el análisis de datos. Utilizará diversos materiales de aprendizaje, como vídeos, evaluaciones y laboratorios prácticos, para familiarizarse con las herramientas y las habilidades analíticas necesarias para trabajar con datos.

Habilidades que adquirirá

• Visualización de datos (DataViz)
• Resolución de problemas
• Hoja de cálculo
• Lenguaje de consulta estructurado (SQL)
• Recopilación de datos

Programa de nanotítulo de científico de datos

El programa Científico de datos Nanodegrado ofrecido por Udacity es un programa avanzado diseñado para proporcionar a los estudiantes las habilidades y conocimientos necesarios para desempeñar funciones de Científico de Datos.

Antes de comenzar el programa, es beneficioso cumplir los siguientes requisitos previos:

Python: Es necesario dominar la programación en Python, incluida la capacidad de escribir funciones, crear aplicaciones básicas y estar familiarizado con bibliotecas comunes como NumPy y Pandas.

Además, los estudiantes deben tener experiencia con la programación SQL, incluyendo la consulta de bases de datos y el uso de uniones, agregaciones y subconsultas. La comodidad con el uso de la Terminal y GitHub es también ventajosa.

Probabilidad y estadística: Se necesita una sólida comprensión de la estadística descriptiva, como el cálculo de medidas de centro y dispersión. También son necesarios conocimientos de estadística inferencial, como las distribuciones de muestreo y las pruebas de hipótesis.

Manejo y visualización de datos: Los estudiantes deben tener experiencia en el acceso a diversos tipos de fuentes de datos, como bases de datos, archivos CSV y archivos JSON. Es importante el dominio de la limpieza y las transformaciones de datos utilizando bibliotecas como pandas y Scikit-learn.

También es valioso el conocimiento de técnicas de visualización de datos utilizando herramientas como Matplotlib. Además, los estudiantes deben estar familiarizados con los métodos de visualización de análisis de datos exploratorios y explicativos.

El tiempo estimado para completar el programa es de cuatro meses, durante los cuales los alumnos se involucrarán en proyectos prácticos desarrollados por expertos de la industria. A través de estos proyectos, los participantes tendrán la oportunidad de trabajar en canalizaciones de datos del mundo real, diseñar experimentos, construir sistemas de recomendación y desplegar soluciones en la nube.

Este programa de Nanodegree es especialmente adecuado para personas que ya poseen cierta experiencia en aprendizaje automático.

Tableau 2022 A-Z

Este curso está diseñado para dotarle de las habilidades necesarias para convertirse en un usuario competente de Tableau.

Empezando por los fundamentos, aprenderá a navegar por el software Tableau, a conectarlo a archivos de datos y a exportar hojas de trabajo. Estudiará la extracción de datos y el análisis de series temporales para descubrir tendencias y crear predicciones precisas.

Al finalizar este curso, estará equipado con las habilidades de un usuario competente de Tableau y de un científico de datos. Podrá extraer información de los datos, analizar cuestiones complejas y visualizar sus resultados con facilidad.

Tanto si trabaja con datos científicos como si pretende mejorar los beneficios empresariales mediante la previsión de tendencias, este curso le capacitará para recopilar, examinar y presentar datos de forma eficaz.

¡Únase a este curso ahora y lleve sus habilidades con Tableau a nuevas cotas!

¿Qué aprenderá?

• Cree gráficos de barras, mapas, diagramas de dispersión, mapas de árbol y cuadros de mando interactivos.
• Trabajar con Mezcla de Datos en Tableau
• Asignar funciones geográficas a elementos de datos
• trabajar con datos de series temporales

SQL para la ciencia de datos

Este curso en Coursera es un gran punto de partida para cualquier persona interesada en analizar datos con fines de ciencia de datos. No se requieren conocimientos previos de SQL. Le llevará desde los conceptos básicos a otros más avanzados que le ayudarán a desarrollar las habilidades necesarias para extraer información valiosa de los datos.

Al principio, aprenderá los fundamentos de SQL, incluyendo cómo escribir consultas para recuperar datos de tablas. El curso le introducirá gradualmente en consultas más complejas y le enseñará técnicas para filtrar y refinar sus resultados. Trabajará con distintos tipos de datos, como cadenas y números, y adquirirá experiencia práctica en la manipulación de datos creando nuevas tablas y moviendo datos entre ellas.

A lo largo del curso, se familiarizará con los operadores SQL más comunes y descubrirá cómo combinar datos de distintas fuentes. También se tratan temas avanzados como las sentencias case, el gobierno de datos y la creación de perfiles, lo que le proporcionará una comprensión clara de SQL para fines de ciencia de datos.

También incluye tareas de programación del mundo real. Estas tareas le permitirán practicar sus habilidades y analizar conjuntos de datos reales. También podrá utilizar SQL de forma eficaz para realizar análisis específicos interpretando la estructura, el significado y las relaciones dentro de los datos.

No son necesarios requisitos previos específicos ni software para este curso. Aunque disponer de un editor de texto sencillo será útil para el proyecto final.

¿Qué aprenderá?

• Selección de subconjuntos de datos
• SQLite
• Filtrado y ordenación de datos
• Manipulación de cadenas

Ciencia de datos con R

Este curso comienza introduciéndole en la práctica de la ciencia de datos y familiarizándole con los fundamentos del lenguaje de programación R. Comprenderá cómo se puede aplicar la ciencia de datos para extraer información valiosa de datos sin procesar.

Una vez que tenga una base sólida, el curso se adentrará en el proceso de transformación y limpieza de datos. Aprenderá técnicas para manejar datos desordenados y no estructurados. Además, descubrirá cómo crear estadísticas descriptivas, que le permitirán resumir y obtener información de sus datos de forma eficaz.

Aprenderá a construir modelos que puedan descubrir relaciones dentro de sus datos y hacer predicciones basadas en esas relaciones. Este conjunto de habilidades es especialmente valioso cuando se intenta descubrir patrones ocultos o predecir resultados futuros.

Como ya sabe, los algoritmos de aprendizaje automático desempeñan un papel vital en la ciencia de datos. Y este curso proporciona una introducción a estos algoritmos de ML. Descubrirá cómo aplicar técnicas de aprendizaje automático utilizando R, lo que le permitirá hacer predicciones y sacar conclusiones de sus datos.

La comprensión de estos algoritmos le capacita para resolver problemas complejos y descubrir patrones valiosos dentro de sus conjuntos de datos.

Por último, el curso cubre el despliegue de modelos R en producción. Aprenderá a empaquetar su código, crear aplicaciones interactivas y compartir sus conclusiones con los demás.

Estos conocimientos prácticos le permitirán salvar la distancia entre el análisis de datos y la implementación en el mundo real. Tanto si es un principiante como un profesional de los datos con experiencia, este curso le dota de los conocimientos y técnicas necesarios para destacar en el campo de la ciencia de datos.

¿Qué aprenderá?

• Creación de modelos estadísticos y visualizaciones de datos
• Manejo de Grandes datos
• Lenguaje R
• Algoritmos de ML

Conclusión

La ciencia de los datos es un campo práctico y se necesita experiencia práctica para dominarlo. Sin embargo, acceder a conjuntos de datos del mundo real y trabajar con ellos puede ser todo un reto. Busque conjuntos de datos de código abierto disponibles en línea o a través de plataformas como Kaggle.

Participe en concursos en línea, contribuya a proyectos de código abierto o cree sus proyectos utilizando datos disponibles públicamente. Crear una cartera de proyectos de ciencia de datos no sólo le proporcionará una valiosa experiencia, sino que también demostrará sus habilidades a posibles empleadores.

Espero que este artículo le haya resultado útil para conocer los distintos cursos para aprender ciencia de datos. Puede que también le interese conocer los mejores libros de ciencia de datos para aprender desde la teoría hasta las aplicaciones prácticas [Edición 2023].