No eres el único que está pensando en tomar un curso de ciencia de datos. La ciencia de datos, que está creciendo rápidamente, es una mezcla de estadísticas y aprendizaje automático. Este campo en crecimiento es complejo y hay muchos cursos que pueden enseñarte todo lo que necesitas. Estos son los tres cursos que debes tomar para comenzar tu carrera. El primer curso se centra en el análisis exploratorio de datos, mientras que el segundo se centra más en el aprendizaje automático.
La ciencia de datos es un subcampo de la informática.
La ciencia de datos surgió de la informática. Peter Naur, uno de los primeros pioneros en ciencia de datos, describió los aspectos fundamentales de la ciencia de datos en 1974 en un libro. En una conferencia de 1996, la Federación Internacional de Sociedades de Clasificación (IFCS), utilizó por primera vez el término «ciencia de datos». William S. Cleveland, un autor de 2001 en International Statistical Review introdujo la ciencia de datos como una disciplina distinta. Sugirió que las estadísticas podrían extenderse más allá de las áreas tradicionales de análisis y aplicación técnica. La ciencia de datos se desarrolló rápidamente desde estos humildes comienzos hasta convertirse en una herramienta de investigación en rápido crecimiento.
Los científicos de datos son responsables de analizar grandes cantidades de datos y crear modelos predictivos. La ciencia de datos utiliza el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y otros métodos estadísticos para analizar datos y tomar decisiones informadas. Los científicos de datos son responsables de desarrollar y aplicar modelos matemáticos y estadísticos que resuelvan problemas del mundo real. Los científicos de datos también son responsables de crear la base para la toma de decisiones basada en datos. La ciencia de datos es un campo gratificante y de rápido crecimiento.
Existen algunas similitudes entre la informática y la ciencia de datos. Ambos son esenciales para la informática moderna. El primero trata de la teoría y la práctica de la informática moderna e incluye la codificación y el hardware base. La ciencia de datos, sin embargo, se ocupa de los datos generados por diferentes sectores en todo el mundo. Los informáticos son expertos en informática; Los científicos de datos se concentran en la ciencia de datos y cómo se puede estructurar y analizar. Este campo es crucial en el mundo tecnológico actual. Este campo puede ayudar a salvar el medio ambiente y dar lugar a inventos sorprendentes.
La ciencia de datos es una interdisciplinariedad que se basa en enfoques matemáticos y estadísticos. Es necesario combinar grandes cantidades de datos y producir modelos accionables, predictivos o descriptivos. Big data es un área compleja que requiere ideas creativas a partir de grandes cantidades de información. Big data a menudo es demasiado grande para almacenar en una computadora. Estas habilidades hacen que la ciencia de datos sea una excelente opción.
La informática es un campo amplio que cubre la investigación teórica sobre las funciones de las computadoras, los protocolos de red, los datos y otros temas relacionados. La ciencia de datos, sin embargo, es la aplicación de habilidades matemáticas, estadísticas y de otro tipo a diferentes tipos de datos. A medida que las empresas y las personas utilizan datos para tomar mejores decisiones comerciales, este campo está creciendo rápidamente. La informática es un campo en expansión que tiene muchas facetas. ¿Qué hace que la ciencia de datos sea única?
La ciencia de datos y la informática están cada vez más entrelazadas. Los científicos de datos desarrollan aplicaciones que permiten que el análisis de datos sea posible. Los científicos de datos utilizan algoritmos basados en la informática que predicen el resultado de la recopilación de datos y luego analizan tendencias y patrones. La codificación es una parte integral de un programa de ciencia de datos de alta calidad. Para una carrera exitosa, debe ser un científico de datos e ingeniero informático altamente calificado. Algunas de las mejores facultades de ingeniería ofrecen programas de certificación internacional y oportunidades de aprendizaje de valor agregado.
es parte de las estadísticas
La estadística es una rama de las matemáticas que ofrece herramientas y métodos programáticos para analizar e interpretar datos. Estas aplicaciones incluyen la recopilación y el análisis de datos, el diseño de experimentos y la determinación de valores para preguntas particulares. Estos métodos son utilizados por estadísticos en casi todas las industrias: finanzas, medicina y gobierno. Aunque algunos pueden argumentar que la ciencia de datos y las estadísticas son distintas, tienen muchas similitudes que se pueden combinar para tomar mejores decisiones.
Las estadísticas están en auge. Según la Oficina de Estadísticas Laborales, habrá 15.000 nuevos puestos de trabajo en el campo de aquí a 2029. El BLS predice que el campo se expandirá en un 35 por ciento durante la próxima década. Esto es mucho más rápido que el promedio. Hay muchas maneras de involucrarse en este campo, con tantas aplicaciones.
El Departamento de Estadística y Ciencia de Datos de la Universidad de Cornell es un centro de investigación que realiza investigaciones en una amplia gama de campos. Este departamento realiza investigaciones en una variedad de campos que incluyen matemáticas puras y áreas de vanguardia como genómica, finanzas, políticas públicas y otras. Este departamento capacita a los estudiantes en aprendizaje automático y estadísticas. Sus proyectos de investigación a menudo promueven avances fundamentales en áreas como la genética y la neurociencia. Todos los días, el campo de las estadísticas y las ciencias de la información se expande tanto en alcance como en aplicaciones.
La ciencia de datos, cuando se combina con la programación, nos permite analizar grandes cantidades de datos y utilizar los resultados para resolver problemas del mundo real. Estos resultados luego se retroalimentan a los sistemas operativos. Usando datos del Wide-field Infrared Survey Explorer, se encontró el cometa NEOWISE. La minería de datos es un término utilizado en el campo de la tecnología de la información. Ambos campos tienen muchas herramientas y técnicas que se pueden utilizar para analizar grandes cantidades de datos.
Se requieren fuertes habilidades matemáticas para el campo de la estadística. Los estadísticos pueden analizar grandes cantidades de datos y presentarlos en un formato comprensible para los demás. La ciencia de datos requiere visión para los negocios, pensamiento crítico y excelentes habilidades de comunicación interpersonal. Los estudiantes en este campo deben tener conocimientos de matemáticas y estadística. Los lenguajes de programación como la programación informática también son útiles. La ciencia de datos requiere una amplia gama de habilidades.
La ciencia de datos es una disciplina metodológica que se enfoca en el desarrollo de herramientas y métodos para realizar investigaciones empíricas. El objetivo principal de la ciencia de datos es identificar las fortalezas y debilidades en diferentes enfoques para aprender sobre la realidad. Los científicos de datos usan datos para tomar mejores decisiones. La estadística tiene muchas aplicaciones. A medida que la ciencia de datos crece en popularidad, también lo hace el rango de sus aplicaciones. Sus aplicaciones son virtualmente ilimitadas.
Es una parte del aprendizaje automático.
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza una variedad de métodos científicos, algoritmos, sistemas y técnicas para dar sentido a grandes cantidades de datos. Este campo tiene como objetivo extraer la información adecuada de grandes cantidades de datos y guiar la toma de decisiones científicas y tecnológicas. El aprendizaje automático se puede utilizar para detectar tendencias y patrones en los datos. Los científicos de datos deben dominar las estadísticas, los lenguajes de programación, las herramientas de big data y otros temas relevantes.
La inteligencia artificial se basa en el aprendizaje automático. Esta rama de la informática se puede utilizar para automatizar tareas que de otro modo requerirían mucho esfuerzo humano y tomar decisiones sin intervención humana. Los algoritmos de aprendizaje automático han hecho posible detectar fraudes, evitar grandes pérdidas monetarias, realizar análisis de sentimientos y muchas otras cosas. La ciencia de datos puede mejorar la vida de las personas, las empresas, los gobiernos y las naciones de todo el mundo. La ciencia de datos permite a las empresas analizar y predecir tendencias futuras utilizando sus datos comerciales.
Las empresas pueden utilizar la ciencia de datos para analizar datos y mejorar sus productos y servicios. El aprendizaje automático se puede utilizar para crear sistemas de recomendación que reconozcan amigos e identifiquen la ubicación de las imágenes. La ciencia de datos se utiliza para proporcionar recomendaciones en muchos juegos en la actualidad. Los juegos de ciencia de datos se pueden actualizar a medida que los jugadores avanzan en los niveles. Las aplicaciones de ciencia de datos incluyen PriceRunner, Junglee y Shopzilla. Extraen datos de sitios web relevantes para tomar decisiones informadas sobre la próxima compra.
Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para enseñar a los robots y computadoras cómo explorar el mundo. Un algoritmo de aprendizaje automático son las redes neuronales, por ejemplo. Estos algoritmos utilizan grandes cantidades de datos para identificar patrones y reglas. Hay muchos tipos de redes neuronales. Cada uno es mejor para una tarea específica. La ciencia de datos es el estudio de cómo entrenar estos algoritmos para producir modelos precisos para conjuntos de datos específicos. Este es un campo interdisciplinario que tiene muchas aplicaciones.
La ciencia de datos ya se está utilizando en muchas industrias. Se ha demostrado que las capacidades predictivas de la ciencia de datos optimizan la planificación estratégica y mejoran los procesos de producción. Tanto las grandes corporaciones como las nuevas empresas recopilan datos para aumentar sus ingresos. Cuantos más datos recopilen, más información podrán obtener. Los científicos de datos pueden usar análisis predictivos, como la puntuación de clientes potenciales, para informar las decisiones comerciales. ¿Qué es la ciencia de datos?
Los algoritmos de aprendizaje automático han mejorado su capacidad para producir resultados útiles. Todavía requieren humanos para refinarlos y restringirlos. Los algoritmos de aprendizaje automático no pueden hacer todo el trabajo en la industria bancaria. Un programa aún puede requerir un programador o un ingeniero para su perfeccionamiento. Aunque los algoritmos de aprendizaje automático a veces son más complicados que las soluciones tradicionales, también se usan a menudo en muchas industrias.
No se puede dejar de enfatizar la importancia de la ciencia de datos en el mundo actual impulsado por la tecnología, ya que el mundo depende de la información y almacena datos para la mayoría de sus actividades diarias. No es necesario que le digan que la información es la nueva moneda del mundo.
Capstone de ciencia de datos aplicados (IBM)
Este curso brinda información sobre qué es la ciencia de datos y experimenta simulaciones de muestra y estudios de casos que ayudarían enormemente a los estudiantes a aprender las llamadas de API RESTful a la API de Foursquare y recuperar información de datos sobre lugares en diferentes vecindarios en todo el mundo. Applied Data Science Capstone es un curso único ofrecido por IBM bajo el catálogo de Coursera.
Aprenderá a utilizar la biblioteca Folium para mapear datos geoespaciales y comunicar fácilmente sus resultados.
Obtendrá un Certificado después de la finalización del curso, que viene con una insignia digital de IBM.
Una buena ventaja del curso es que está subtitulado en muchos de los principales idiomas del mundo, como francés, portugués, chino, italiano, español, ruso e incluso árabe. También puede aprender a su velocidad, lo que significa una mejor comprensión.
El curso se divide en cuatro segmentos (4)
- Introducción
- API de Foursquare
- Agrupación y segmentación de vecindarios
- La batalla de los barrios
- La batalla de los barrios (parte final)
Ciencia de datos genómicos (Universidad Johns Hopkins)
La ciencia de datos genómicos es parte de la especialización en ciencia de datos genómicos que ofrece la Universidad Johns Hopkins. Como requisito previo de la ciencia de datos, obtiene un conocimiento profundo y un conjunto de habilidades en Programación Python, Bioinformática, Biopyton y Genómica. Con más de 100,000 estudiantes inscritos en este curso ofrecido en Coursera, el curso ofrece un paquete completo
Aprenderá recursos más nuevos que lo ayudarán a analizar y comprender mejor los experimentos de secuenciación de próxima generación como Python, Galaxy y Bioconductor. Este curso es ideal para biólogos moleculares o científicos que necesiten experiencia con métodos computacionales de ciencia de datos.
Durante la sesión del curso, podrá probar algunos proyectos para calificar y obtener un certificado para compartir.
El esquema del curso contenido en esta sección incluye;
- Introducción a las tecnologías genómicas
- Ciencia de datos genómicos con Galaxy
- Python para la ciencia de datos genómicos
- Algoritmos para secuenciación de ADN
- Herramientas de línea de comandos para ciencia de datos genómicos
- Bioconductor para la ciencia de datos genómicos
- Estadísticas para la ciencia de datos genómicos
Ciencia de datos para la innovación empresarial (EIT Digital)
Si forma parte de la gerencia corporativa y media, este curso será ideal para usted, ya que le permitirá promover la creatividad basada en datos. Los temas abordan temas y perspectivas importantes en el uso de datos. También incluye minería de datos, enfoques de aprendizaje automático, pros y contras, y problemas de aplicabilidad funcional.
El curso le presenta la ciencia de datos, por qué es esencial en varios sectores, el valor que la ciencia de datos puede generar, lo que pueden resolver los macrodatos, la distinción entre análisis de datos de modelado descriptivo y predictivo y las funciones de la computación cognitiva. Este curso cubre, desde un punto de vista analítico, métodos supervisados, no supervisados y semi-supervisados que se pueden aprender de los procesos de clasificación, agrupamiento y regresión; Innovaciones y modelos de datos NoSQL; y la función y el impacto de los sistemas informáticos escalables basados en la nube basados en paradigmas analógicos y reductores de mapas.
Durante la sesión del curso, probará algunos proyectos para calificar y obtener un certificado para compartir.
A continuación se muestran los módulos de este curso especializado;
- Introducción a la empresa basada en datos
- Terminología y conceptos fundamentales
- Métodos de ciencia de datos para empresas
- Desafíos y conclusiones
Aprenda los conceptos básicos de SQL para la especialización en ciencia de datos (UCDAVIS University of California)
Este plan de estudios de especialización se adapta a su propio ritmo y está estructurado para ayudarlo a aprender habilidades laborales únicas en poco tiempo. Ofrecida por la UCDAVIS, esta especialización necesita poca o ninguna experiencia en programación, ya que se le enseñará desde cero sobre datos y consultas SQL.
Cubrirá temas vitales como fundamentos de SQL, SQL, análisis, pruebas AB y computación distribuida con Apache Spark.
A medida que avance en esta sección, aprenderá a escribir consultas, filtrar, ordenar, resumir e incluso manipular datos. Con el espacio de trabajo del bloque de datos, podrá crear una canalización de un extremo a otro que pueda leer y transformar datos.
Los estudiantes que elijan este curso podrán conseguir un trabajo en cualquier sector como administrador de base de datos o analista de programa.
Estos cuatro (4) módulos de este curso especializado son;
- SQL para ciencia de datos
- Recopilación de datos, análisis y pruebas AB con SQL
- Computación distribuida con Spark SQL
- Proyecto Capstone de SQL para ciencia de datos
Ciencia de datos de IBM (IBM)
La ciencia de datos es una de las numerosas especializaciones en ciencia de datos de IBM debido a su larga trayectoria en este aspecto.
Como estudiante, tomar este curso lo expondrá a la aplicación de datos en la vida real. La experiencia de vida proyectada a través de este curso en línea es un verdadero negocio, ya que obtendrá información valiosa tanto sobre la ciencia de datos como sobre el lenguaje de máquina: casos de aplicación y uso. Al final del curso, su mentalidad habrá cambiado y estará pensando más como un científico de datos, ya que podrá aplicar lo que ha aprendido a problemas reales de ciencia de datos.
Algunas de las habilidades y el software que se le enseñará a usar son Watson Studio, JupyterLab, GitHub y R Studio.
Este curso cubre las siguientes secciones;
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- Herramientas para la ciencia de datos
- Metodología de ciencia de datos
- Python para ciencia de datos e inteligencia artificial
- Bases de datos y SQL para ciencia de datos con Python
- Análisis de datos con Python
- Visualización de datos con Python
- Aprendizaje automático con Python
- Piedra angular de la ciencia de datos aplicada
Visualización de datos y paneles con especialización en R
No es necesario que le digan que la información es la nueva moneda del mundo. Así es este curso que ofrece la Universidad John Hopkins. Data Visualization & Dashboarding with R es un paquete de módulos cinco en uno que se basa en su base de requisitos previos en los datos. Los expertos de la industria le enseñarán cómo visualizar datos usando R Works. Creará visualizaciones de datos estáticas y dinámicas que podrá publicar en la web.
Al llegar al final del esquema del curso, se convertirá en un experto en visualización de datos con un certificado verificado.
A continuación se muestran los módulos que encontrará en esta especialización;
- Introducción a la visualización de datos en R
- Visualización de datos en R con ggplot2
- Visualización de datos avanzada con R
- Publicar visualizaciones en R con Shiny y panel flexible
- Capstone de visualización de datos
Imágenes de satélite, análisis espacial en SIG (Universidad de Toronto)
¿Está interesado en los principios y estrategias de SIG y quiere practicar por su cuenta? Entonces este curso es para ti. Esta es una especialización perfecta para los principiantes en cartografía y SIG. Un curso impartido por la Universidad de Toronto a través de la plataforma de aprendizaje a distancia de Coursera es una excelente oportunidad para aprender una de las habilidades más variadas del mercado. Aprenderá a interpretar datos de mapas utilizando varios tipos de datos y enfoques para abordar cuestiones espaciales. También se le introducirá en el procesamiento de conjuntos de datos utilizando varias formas de consultas para localizar los datos que necesita para responder una consulta específica. A medida que desarrolle la especialización del curso, pasará por técnicas y capacitación para analizar y usar datos vectoriales para encontrar correlaciones espaciales dentro y entre conjuntos de datos.
Los módulos que encontrará en esta especialización son;
- Filtrar datos mediante consultas
- Análisis vectorial
- La teledetección como fuente de datos GIS
- Análisis ráster
- Proyecto: Análisis espacial
Ciencia de datos aplicada con Python (Universidad de Michigan)
Como una de las principales universidades líderes, Michigan ofrece a los estudiantes de todo el mundo oportunidades para aprender ciencia de datos aplicada a través de la plataforma Coursera.
El curso le brindará información sobre la ciencia de datos, la aplicación de datos, técnicas y análisis de datos.
Aprender este curso ampliará sus conocimientos y obtendrá habilidades muy necesarias como Programación Python, Visualización de datos, Algoritmos de aprendizaje automático, Limpieza de datos, Scikit-Learn, Minería de textos y muchos más.
La ciencia de datos aplicada con Python es un plan de estudios de cinco (5) cursos para estudiantes con un conocimiento sólido (intermedio) de la programación de Python y que se toman en serio el aprendizaje de cómo aplicar la visualización de datos a escenarios de la vida real.
Encuentre los módulos incluidos en este curso;
- Introducción a la ciencia de datos en Python
- Representación de datos, gráficos y gráficos aplicados en Python
- Aprendizaje automático aplicado en Python
- Minería de texto aplicada en Python
- Análisis de redes sociales aplicado en Python
Excel Skills for Business: Intermedio (Universidad MACQUARIE)
Excel siempre será parte del negocio empresarial, ya que es un software muy popular en el espacio de trabajo. Este curso de Excel ofrecido por la Universidad MACQUARIE es excelente, dado que es un activo fundamental valioso para asegurar un trabajo de TI.
Elegir este curso en Coursera es ideal para una nueva entrada en TI. Estará expuesto a la base de Excel como sus aplicaciones comerciales, ampliará sus habilidades de conocimiento en la gestión de conjuntos de datos y creará informes significativos.
Al final del curso, estará listo para buscar trabajo, ya que habrá adquirido las habilidades necesarias en Microsoft Excel, concatenación, gráfico dinámico y tabla.
Puedes obtener una certificación para compartir después del curso.
A continuación se encuentran los temas que cubrirá durante el curso;
- Trabajar con varias hojas de trabajo y libros de trabajo
- Funciones de texto y fecha
- Rangos con nombre
- Resumen de datos
- Mesas
- Tablas dinámicas, gráficos y rebanadores
- Evaluación final
Analizando Big Data con SQL (CLOUDERA)
Analizar Big Data con SQL es el último curso de base de datos en demanda en el catálogo de Coursera, y los estudiantes deben aprender la habilidad para mantenerse relevantes en la industria de TI actual. Ofrecido por CLOUDERA, el análisis de big data con SQL le dará una comprensión profunda de las funciones de SQL. Este curso se centra más en los motores SQL de big data APACHE Hive y APACHE Impala, lo que significa que aprenderá a explorar y consultar bases de datos utilizando varias herramientas. También se inclina por un grupo y agrega para responder fácilmente a preguntas analíticas.
Como requisito previo, es necesario instalar una máquina virtual en su computadora para aprender este curso.
Este curso es ideal para los estudiantes interesados en aventurarse en la gestión y administración de bases de datos, ya que aprenderá los conceptos básicos de las declaraciones SELECT, filtrará los resultados, responderá preguntas analíticas y también trabajará con la clasificación y la limitación de resultados.
Las habilidades que aprenderá, entre otras, son Apache Impala, Big Data, SQL, Apache Hive, Apache Analysis y muchas más.
Al completarlo, obtendrá un Certificado que podrá compartir con los empleadores de mano de obra.
Los módulos a continuación son temas interesantes que cubrirá en este curso;
- Orientación a SQL en Big Data
- Conceptos básicos de SQL SELECT
- Filtrar datos
- Filtrar datos
- Agrupar y agregar datos
- Clasificación y limitación de datos
- Combinando datos
