10 mejores cursos de ciencia de datos y certificación -

Mejor Certificación en Ciencia de Datos

Si está buscando un trabajo bien remunerado en el campo de la ciencia de datos, necesita saber por dónde empezar. Pero tenemos buenas noticias y malas noticias.

La buena noticia es que la ciencia de datos es una de las habilidades más demandadas en este momento, con un salario promedio de más de $100,000. La mala noticia es que no es fácil entrar en el campo sin la formación adecuada.

Afortunadamente, hay muchos cursos de ciencia de datos que pueden ayudarlo a comenzar. Pero, ¿y si no estás seguro de por dónde empezar?

Si está buscando un curso integral para desarrollar su conjunto de habilidades de científico de datos, no busque más, tenemos toda la información que necesita aquí. Comencemos a aprender hoy con estos cursos de certificación de ciencia de datos.

1. Programa de nanogrado de científico de datos (Udacity)

Si está buscando convertirse en un científico de datos, entonces no busque más allá del Programa de nanogrado para científicos de datos de Udacity. Con este certificado, aprenderá a usar Python para proyectos de ciencia de datos para que pueda crear modelos y canalizaciones de aprendizaje automático que funcionen.

También podrá poner en práctica todo lo que ha aprendido trabajando en su propio proyecto abierto de ciencia de datos. A través de este programa inmersivo, construirá su cartera y avanzará en su carrera en un rol de ciencia de datos con las habilidades que aprende en este programa.

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Toma un curso con Udacity hoy

PROS

Póngase al día rápidamente con los conjuntos de habilidades reales que necesita.
Obtenga experiencia del mundo real con proyectos diseñados por expertos de la industria.

CONTRAS

Precio más alto pero tiene opciones de pago por uso para alentar la finalización rápida.

CURSOS

Resolución de problemas de ciencia de datos: Sea capaz de presentar sus hallazgos, crear visualizaciones de datos efectivas y obtener una comprensión profunda del proceso de ciencia de datos.
Ingeniería de software para científicos de datos: Obtenga las habilidades que necesita que son esenciales para los científicos de datos aprendiendo a crear clases y pruebas unitarias.
Ingeniería de datos para científicos de datos: obtendrá experiencia práctica con las últimas tecnologías y habilidades de ciencia de datos necesarias para impulsar proyectos de ciencia de datos en la nube.
Diseño de experimentos y recomendaciones: experimente el poder del análisis avanzado y para probar los sistemas de recomendaciones y pruebas A/B.
Proyectos de ciencia de datos: tome lo que ha aprendido a lo largo del programa y cree su propio proyecto en un entorno del mundo real.

VEREDICTO

Este programa está diseñado por expertos de la industria y le brindará las habilidades y la experiencia que necesita para tener éxito en este campo. En este programa, aprenderá cómo visualizar datos y desarrollar habilidades de ingeniería de datos esenciales para los científicos de datos. Además, trabajará en proyectos del mundo real, ejecutará canalizaciones de datos, diseñará experimentos, creará sistemas de recomendación y mucho más. Entonces, si está listo para ingresar al mundo de la ciencia de datos, el programa Udacity Data Scientist Nanodegree es el lugar perfecto para comenzar.

Instructor	audacia
Duración	4 meses (10 horas por semana)
Certificación	Nanogrado de científico de datos
requisitos previos	Python, SQL y estadísticas
Habilidades adquiridas	IBM Watson Studio, Python, SQL, canalizaciones de datos y estadísticas

2. Certificado profesional de ciencia de datos de IBM (IBM)

El Certificado profesional de ciencia de datos de IBM lo ayudará a comprender los conceptos básicos de la ciencia de datos y le brindará las habilidades que necesita para trabajar con datos. Aprenderá a usar las herramientas, los lenguajes y las bibliotecas que usan los científicos de datos profesionales, para que pueda comenzar su carrera en este apasionante campo.

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PROS

Aprenda de los expertos en una plataforma inigualable.
Alcanza tus objetivos con el curso más rentable.
Desarrolle su propio proyecto y construya su cartera con un proyecto Capstone.
Ya sea que desee aprender herramientas de ciencia de datos, sumergirse en Python o explorar SQL, este programa lo tiene cubierto.

CONTRAS

Obtendrá una comprensión más sólida de las herramientas en el kit de herramientas de ciencia de datos de IBM, incluido IBM Watson (pero solo esas herramientas de IBM).
Déficit en el apoyo al currículum y al desarrollo profesional después de la graduación.

CURSOS

Herramientas y métodos de ciencia de datos: lo prepara para resolver problemas comerciales del mundo real que se pueden abordar con ciencia de datos.
SQL y análisis para Python: SQL es el lenguaje de las bases de datos y este curso le mostrará cómo usarlo como parte de su trabajo de ciencia de datos.
Visualización en Python: en este curso, aprenderá a usar sus datos existentes para crear visualizaciones significativas y representaciones gráficas.
Aprendizaje automático con Python: adquiera habilidades para descubrir información oculta y predecir tendencias futuras mediante el aprendizaje automático con Python.
Proyecto Capstone: podrá mostrar sus habilidades en ciencia de datos y obtener una ventaja competitiva en el mercado laboral con un proyecto Capstone.

VEREDICTO

Con experiencia práctica en el uso de conjuntos de datos reales, estará listo para asumir cualquier desafío que se le presente. Por ejemplo, limpiará y analizará sus datos a través del programa de Certificado profesional de ciencia de datos de IBM. Además, podrá publicar sus hallazgos en un informe profesional. Conviértase en un científico de datos con Python y comience su viaje para convertirse en un científico de datos seguro.

Instructor	IBM
Duración	1 año (3 6 horas por semana)
Certificación	Certificado profesional de ciencia de datos de IBM
Cursos	10 cursos de desarrollo de habilidades
Habilidades adquiridas	Python, SQL, portátiles Jupyter, IBM Watson Studio, R Studio, Pandas, SciPy, Scikit-Learn, Matplotlib, Seaborn y Folium

3. Certificado profesional en ciencia de datos (Harvard)

Data Science es la ciencia de extraer información de los datos. Incluye comprender, predecir y mejorar las decisiones comerciales a través de información basada en datos. El campo de la ciencia de datos ha cobrado impulso en el aprovechamiento de los datos para la toma de decisiones. El Certificado profesional en ciencia de datos garantiza que tenga en sus manos el conjunto de habilidades que necesita para sobresalir en su carrera.

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PROS

Instrucciones de una universidad que ha sido constantemente clasificada en la cima de las clasificaciones mundiales por su excelencia en educación.
Impulse su carrera con estudios de casos de ciencia de datos del mundo real.

CONTRAS

Un marco de tiempo largo de 9 cursos extendidos durante un período de un año. Aunque, todavía es posible completarlo con un horario más intenso.
R es la opción de programación menos preferida sobre Python.

CURSOS

Conceptos básicos de programación R: aprenda cómo administrar, analizar y visualizar datos de manera efectiva desde cero con el marco R.
Herramientas de gestión de datos y productividad: aprenda los métodos de gestión, investigación y análisis de datos para que pueda trabajar con ellos de manera más eficiente. Obtenga conocimientos sobre técnicas de producción que lo ayudarán a trabajar de manera efectiva.
Aprendizaje automático: estudie métodos prácticos para aplicar técnicas de aprendizaje automático a problemas del mundo real y crear soluciones escalables.
Proyecto Capstone: los estudiantes obtienen experiencia práctica y conocimientos teóricos sobre los problemas de la ciencia de datos con su propio proyecto de investigación, al mismo tiempo que completan sus requisitos de certificación.

VEREDICTO

En un mundo donde los datos se han convertido en el activo más importante, no sorprende que haya muchos profesionales en ciencia de datos. Al utilizar datos para tomar decisiones y resolver problemas, pueden ayudar a las empresas a prosperar. La Universidad de Harvard ahora ofrece un Certificado profesional en ciencia de datos, que puede ayudarlo a destacarse entre la multitud.

Instructor	Universidad Harvard
Duración	1 año y 5 meses (2-3 horas por semana)
Certificación	Certificado profesional en ciencia de datos
requisitos previos	Ninguna
Instrucción	9 cursos de desarrollo de habilidades
Habilidades adquiridas	Programación R, Estadísticas, Ggplot2, Dplyr, GitHub y RStudio

4. Científico de datos con Python (DataCamp)

Python es un lenguaje imprescindible para los científicos de datos. Y de eso se trata esta pista. Aprenderá los entresijos de Python, así como también cómo usarlo para tareas de ciencia de datos como entrenar árboles de decisión y hacer procesamiento de lenguaje natural (NLP). Con DataCamps Data Scientist con seguimiento de Python, puede obtener las habilidades de codificación esenciales que necesita para tener éxito en este campo en crecimiento.

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PROS

Trayectoria profesional concisa que ofrece una amplia variedad de cursos y proyectos en todo momento.
Grandes instructores como Hugo con varios estilos diferentes de enseñanza.
Rico en proyectos y experiencias prácticas de aprendizaje.

CONTRAS

La preparación del currículum vitae no forma parte de la carrera profesional del científico de datos.

CURSOS

Python introductorio y básico: desde Python introductorio hasta intermedio, aprenda las habilidades esenciales como NumPy, Pandas y Matplotlib.
Visualización de datos: mejore su análisis de datos con una introducción práctica a la visualización de datos y Matplotlib, la biblioteca de gráficos de código abierto más popular.
Caja de herramientas de ciencia de datos de Python: siga los tutoriales interactivos y aprenda a personalizar sus propias funciones y manejar errores.
Proyectos aplicados: desde investigar películas de Netflix, Github hasta Android App Market, obtendrá experiencia práctica extrayendo información y aprendiendo a codificar en Python.

VEREDICTO

Esta pista integral de científico de datos con Python lo llevará de principiante a experto, utilizando conjuntos de datos del mundo real para aprender las técnicas estadísticas y de aprendizaje automático que necesita. Sus ejercicios interactivos le enseñarán cómo manipular y visualizar datos utilizando algunas de las bibliotecas de Python más populares, incluidas pandas, NumPy, Matplotlib y muchas más. Pero la mejor parte es que no necesita experiencia previa en codificación porque sus expertos lo guiarán en cada paso del camino. Comience su viaje de ciencia de datos hoy con DataCamp.

Instructor	Campamento de datos
Duración	88 horas
Certificación	Científico de datos con Python
requisitos previos	Ninguna
Cursos	23 cursos y 6 proyectos
Habilidades adquiridas	Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn, SQL, Seaborn, Git, procesamiento de lenguaje natural (NLP).

5. Programa MicroMasters en Ciencia de Datos (UC San Diego)

El Programa MicroMasters en Data Science de UC San Diego ofrece 4 cursos de posgrado que están diseñados pensando en los líderes de la industria. Estos cursos son impartidos por profesionales que trabajan dentro de este campo que tienen años de experiencia relevante. Los temas del curso incluyen análisis de big data, aprendizaje automático, inteligencia artificial, estadísticas, visualización de datos, algoritmos y más.

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PROS

Curso completo que cubre todo, desde big data hasta aprendizaje automático.
Introduce a los estudiantes a una amplia gama de bibliotecas de Python.

CONTRAS

Falta de preparación profesional y apoyo para el currículum vitae.
Aunque es ideal para estudiantes de posgrado, este programa tiene una curva de aprendizaje alta.

CURSOS

Python para ciencia de datos: aprenda los fundamentos de Python para manipular, analizar y visualizar conjuntos de datos complejos con Pandas, Git y Matplotlib.
Probabilidad y estadística en ciencia de datos usando Python: obtenga una comprensión firme del poder del modelado probabilístico y la capacidad de Python para obtener información para la ciencia de datos.
Aspectos básicos del aprendizaje automático: Obtenga una descripción completa del aprendizaje automático, desde los principios básicos hasta las aplicaciones prácticas.
Análisis de Big Data con Spark: Libere el poder de Big Data con este curso práctico. Este curso cubre todo lo que necesita para comenzar con el análisis de big data utilizando el cuaderno Jupyter, MapReduce y Spark como plataforma.

VEREDICTO

El programa MicroMasters en ciencia de datos de UC San Diego es una buena alternativa para aquellos que deseen obtener un título o certificado en análisis sin el compromiso de costos extensos o el requisito de seguir todos los cursos tradicionales. Con este programa, los estudiantes pueden completar sus cursos en línea y recibir un certificado de ciencia de datos al finalizar.

Instructor	Universidad de California en San Diego
Duración	4 meses (10 horas por semana)
Certificación	Programa MicroMasters en Ciencia de Datos
Habilidades adquiridas	Python, Pandas, Git, Matplotlib, Jupyter Notebooks, MapReduce y Spark

6. Científico de datos en Python (Dataquest)

Las habilidades y las herramientas necesarias para un científico de datos están cambiando, por eso Dataquest ofrece una trayectoria profesional de científico de datos en Python. El curso comienza con una descripción general de la ciencia de datos y cómo se puede aplicar en la producción. Luego explorará los conceptos básicos de la programación en Python observando funciones, bucles y objetos. A continuación, se le presentarán herramientas como Pandas, NumPy, Spark y Matplotlib para la exploración de datos. Finalmente, obtendrá un aprendizaje práctico en el que aplicará algunas de estas técnicas mediante la exploración de conjuntos de datos del mundo real mediante el aprendizaje automático.

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PROS

Curso extremadamente completo que cubre los temas fundamentales de la ciencia de datos.
Fácil de aprender con su plataforma en línea que pone a los estudiantes primero en el asiento del conductor.

CONTRAS

No hay un proyecto final para resumir sus habilidades y todo lo que aprendió a lo largo de su trayectoria profesional.

CURSOS

Python y SQL: estos cursos le enseñarán los fundamentos de cómo escribir código de Python, cómo usar SQL y combinar los dos. Aprenderás de todo, desde bucles, condicionales, diccionarios hasta Pandas y NumPy.
Estadística y aprendizaje automático: para aquellos interesados en aprender sobre estadísticas, probabilidades y aprendizaje automático, estos cursos están diseñados para ayudarlo a comprender rápidamente los conceptos y la práctica a través de Dataquest.
Aprendizaje profundo: repase los fundamentos del aprendizaje profundo y Apache Spark con este curso, que comienza con árboles de decisión y una comprensión básica de las redes neuronales.

VEREDICTO

La pista Científico de datos en Python de Dataquest es un programa en línea que cubre los aspectos esenciales del campo de la ciencia de datos. La pista está diseñada para llevarlo desde un nivel principiante hasta un nivel intermedio y brindarle un certificado al finalizar para exhibir en su CV/currículum vitae. Este programa está diseñado específicamente para personas interesadas en aprender más sobre ciencia de datos pero que no saben por dónde empezar.

Instructor	búsqueda de datos
Duración	34 Módulos
Certificación	Científico de datos en Python
requisitos previos	Pitón principiante
Habilidades adquiridas	Python, SQL, Apache Spark, NumPy, Pandas, Matplotlib, Kaggle, Jupyter Notebooks, Git y Map Reduce

7. Ciencia de datos aplicada con especialización en Python (Universidad de Michigan)

Minería de texto, estadísticas inferenciales, aprendizaje automático: el futuro es ahora para la ciencia de datos. Los datos se han convertido en una fuerza impulsora en nuestra economía y sociedad debido a su inmenso potencial para permitirnos descubrir conocimientos que de otro modo serían imposibles. Los cinco cursos de ciencia de datos aplicada con especialización en Python de la Universidad de Michigan le enseñarán cómo usar Python como una puerta de entrada al mundo de la ciencia de datos.

Tome un curso con la Universidad de Michigan

PROS

Aprenda una amplia gama de temas de ciencia de datos, como visualización de datos, aprendizaje automático y minería de texto.
Reciba instrucciones de la Universidad de Michigan.

CONTRAS

El programa no proporciona preparación profesional ni CV/currículum vitae.

CURSOS

Introducción a la ciencia de datos en Python: aprenda los conceptos básicos de manipulación de datos y técnicas de limpieza con la popular biblioteca Python pandas y cómo utilizar de manera efectiva funciones como tablas de agrupación, combinación y pivote.
Gráficos, trazados y visualización de datos: obtenga una introducción completa sobre cómo visualizar información. Aprenda a trazar, graficar y visualizar información con Matplotlib.
Aprendizaje automático aplicado en Python: comprenda la diferencia entre los métodos de aprendizaje supervisados y no supervisados e identifique las técnicas de aprendizaje automático.
Proyectos en Python: realice una serie de proyectos con Python, incluida la minería de texto y el análisis de redes sociales.

VEREDICTO

La especialización en ciencia de datos aplicada con Python de la Universidad de Michigan analiza cómo aplicar sus habilidades a la ciencia de datos aplicada con Python. Esta especialización ayudará a los estudiantes a aprender cómo funciona el aprendizaje automático con Python y las estadísticas para construir modelos predictivos que sean adecuados para resolver problemas del mundo real.

Instructor	Universidad de Michigan
Duración	5 meses (7 horas por semana)
Certificación	Ciencia de datos aplicada con especialización en Python
Nivel	Intermedio
Habilidades adquiridas	Python, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, kit de herramientas de lenguaje natural (NLTK) y NetworkX

8. Nanogrado de ciencia de datos para líderes empresariales (Udacity)

No existen atajos para dominar la ciencia de datos, pero existen algunos trucos que pueden ayudarlo a acelerar el proceso de aprendizaje. Tanto si es un líder empresarial como si no, es importante comprender cómo la ciencia de datos puede afectar a su empresa. El nanogrado de Data Science for Business Leaders ofrece numerosos beneficios para los líderes empresariales. Si desea aprender sobre la importancia de la ciencia de datos para los líderes empresariales y cómo puede afectar a cualquier empresa, este nanotítulo es el paso correcto.

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PROS

Comprenda cómo aprovechar la ciencia de datos en cualquier negocio para ayudar a impulsar las decisiones y los conocimientos comerciales estratégicos.
Apoyo y tutoría de Udacity para ayudar a poner en práctica su plan de ciencia de datos.
Proyecto final para delinear la transformación de un negocio en un objetivo impulsado por la ciencia de datos.
Incorpora estrategias de iniciativas de aprendizaje automático.

CONTRAS

Para aquellos que estén interesados en el aspecto comercial, este curso puede ayudar a los líderes en la implementación. Sin embargo, aquellos que quieran aprender los detalles finos de la ciencia de datos deben buscar otro curso o certificación.

CURSOS

Introducción a la ciencia de datos: aprenderá cómo los científicos de datos crean información y abren puertas para su negocio.
Business Case for Data Science: este curso le enseñará cómo desarrollar una estrategia de ciencia de datos que se alinee con los objetivos estratégicos más amplios de una empresa e identifique oportunidades para la transformación basada en la ciencia de datos.
Capital humano de la ciencia de datos: la ciencia de datos es el futuro de la era de la información y se está convirtiendo en una función empresarial estratégica cada vez más importante. Descubra por qué la ciencia de datos agrega valor a la organización al mejorar la toma de decisiones y aprovechar los datos para ayudar a las personas a tomar mejores decisiones basadas en datos.
Estrategia de infraestructura de datos y aprendizaje automático: la ciencia de datos y el aprendizaje automático están redefiniendo el papel de la inteligencia empresarial y el análisis. Cree una infraestructura de datos que respalde mejor la iniciativa general de ciencia de datos y la estrategia de aprendizaje automático.
Proyecto final: aprenda a crear un plan de datos desde el primer día que impulse la transformación de su negocio hasta el día 100. Este proyecto final lo ayudará a ver el impacto de sus estrategias y el potencial de sus datos.

VEREDICTO

La ciencia de datos no es solo una palabra de moda; Es una poderosa herramienta para resolver los desafíos comerciales. Si está buscando formas de utilizar la ciencia de datos para mejorar sus procesos actuales y hacer crecer su negocio, el nanogrado de ciencia de datos para líderes empresariales le abrirá los ojos sobre cómo la ciencia de datos puede marcar la diferencia. Aprenderá estrategias para implementar la ciencia de datos en su plan estratégico bajo el ala de la instrucción de Udacity, líder mundial en educación e instrucción.

Instructor	audacia
Duración	4 8 semanas (5 horas por semana)
Certificación	Ciencia de datos para líderes empresariales Nanodegree
requisitos previos	Estadística, probabilidad y experiencia empresarial
Habilidades adquiridas	Implementación de ciencia de datos, planificación estratégica, proyecto Capstone

9. Especialización en ciencia de datos (Johns Hopkins)

La especialización en ciencia de datos de Johns Hopkins lo lleva desde cero al mundo de la ciencia de datos. Aprenderá los conceptos básicos, como cómo leer y escribir código de programación R, y prácticas de codificación efectivas, como cuándo y dónde usar bucles, condicionales, funciones y módulos. Finalmente, lo culminará con un proyecto final de ciencia de datos extraído de una situación del mundo real.

Tome un curso con Johns Hopkins hoy

PROS

Especialización versátil de 10 cursos con instrucción experta de Johns Hopkins.
Cubre áreas de estudio como aprendizaje automático y RStudio.
Proyecto final final con la industria, el gobierno y socios académicos.

CONTRAS

El enfoque principal está en la programación R sin mucha instrucción para Python.
El punto central de las instrucciones está en estadísticas como la regresión, la inferencia estadística y el análisis exploratorio.
Extrañamente, Python es un requisito previo, a pesar de que solo enseña Programación R durante la especialización.

CURSOS

Programación R: aprenda los aspectos clave de la programación en R y cómo implementar habilidades de programación estadística en R mientras se familiariza con las partes más importantes del paquete, incluida la lectura, la manipulación de datos y la exploración.
Estadísticas con R: obtenga una introducción a la programación R para el análisis y la comprensión de datos antes de sumergirse en métodos estadísticos más avanzados. Por ejemplo, realice análisis exploratorios, construya modelos de regresión y aprenda inferencias estadísticas.
Aprendizaje automático: este curso le enseñará los conceptos básicos de la aplicación del aprendizaje automático para crear modelos predictivos potentes. Al final de este curso, tendrá una mejor comprensión de los desafíos prácticos de construir modelos predictivos y el conocimiento para enfrentarlos.
Proyecto Capstone: obtenga práctica aplicando sus habilidades de ciencia de datos a problemas del mundo real. Utilice las habilidades y el conocimiento que ha adquirido a lo largo de sus cursos para crear un producto de datos final impactante.

VEREDICTO

Si está buscando una especialización que le brinde una ventaja en el campo de las estadísticas, la minería de datos y el modelado predictivo, la especialización en ciencia de datos de la Universidad Johns Hopkins puede ser la opción perfecta para usted. Aunque tiene mucha programación R, le enseñará cómo extraer información de los datos y hacer predicciones usando métodos estadísticos.

Instructor	Universidad Johns Hopkins
Duración	11 meses (7 horas por semana)
Certificación	Especialización en ciencia de datos
Nivel	Principiante
Habilidades adquiridas	Programación R, RStudio, Regresión, Aprendizaje automático, RegEx y ANOVA

10. Trayectoria profesional de científico de datos (Codecademy)

Si desea incursionar en el campo de la ciencia de datos, obtener la certificación en Codecademys Data Scientist Career Path es un buen lugar para comenzar. La trayectoria profesional de científico de datos de Codecademy es un curso en línea en el que aprende los fundamentos de las estadísticas, los macrodatos y el aprendizaje automático con ejemplos interactivos de código de Python. A lo largo del curso, lo desafía con proyectos interactivos para poner a prueba sus habilidades.

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PROS

Sobresalga en ciencia de datos a través de una plataforma en línea versátil que lo ayuda a aprender a codificar mejor.
Pase de la disputa de datos y la visualización al aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en esta carrera integral.
Muestre lo que ha aprendido en un proyecto de cartera final de científico de datos con cualquier tema que elija.
Rico en proyectos aplicados a lo largo de la preparación de la entrevista.

CONTRAS

Aunque Codecademy le proporciona proyectos para ayudarlo a pensar fuera de la caja, algunos graduados tienen dificultades para traducir estas habilidades a su empleo.
Falta de servicios profesionales, apoyo para currículum vitae y asistencia de mentores.

CURSOS

Fundamentos y proyecto de Python: comience a aprender los fundamentos de Python y use su comprensión de la sintaxis de Python para clasificar y analizar datos. Aprenderá sobre diferentes tipos de datos y terminará con un proyecto de Python que analiza los costos del seguro médico.
Gestión y manipulación de datos con pandas: aprenderá los conceptos básicos de pandas, incluido cómo importar, limpiar, remodelar y agregar datos. Una vez que haya aprendido esto, estará listo para comenzar a usar pandas para la manipulación y disputa de datos.
Visualización de datos y proyecto de cartera: este curso presenta habilidades avanzadas de visualización de datos y proyecto de cartera necesarias para los profesionales en el campo. Aprenderá técnicas de visualización de datos para comprender, analizar y visualizar mejor sus datos. También comprenderá el poder de usar su comprensión de la visualización de datos para crear visualizaciones dinámicas con un proyecto sobre el PIB y la esperanza de vida.
Proyecto de aprendizaje automático y aprendizaje profundo: obtenga una base sólida en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Al final de este curso, tendrá una comprensión sólida del aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y las técnicas de agrupación.

VEREDICTO

No hay mejor momento para ser un científico de datos que ahora. La carrera profesional de científico de datos abarca una amplia gama de material del curso, como la manipulación de datos, la visualización y el aprendizaje automático en Python. Te desafiará continuamente a través de proyectos para reforzar lo que has aprendido. Las habilidades y herramientas que necesita para sobresalir en este campo están disponibles si está dispuesto a esforzarse. Da el primer paso a través de la plataforma online de Codecademy.

Instructor	codecademia
Duración	35 semanas
Certificación	Trayectoria profesional de científico de datos
Material del curso	21 lecciones
Habilidades adquiridas	SQL, Python 3, NumPy, Pandas, Matplotlib y Scikit-learn

Los mejores cursos de certificación de ciencia de datos

Los científicos de datos son uno de los profesionales tecnológicos mejor pagados que están creciendo rápidamente en popularidad. No solo sus altos salarios y crecimiento son exclusivos de la ciencia de datos, sino que también tiene oportunidades en muchas industrias diferentes.

Los datos de LinkedIn han mostrado una tasa de crecimiento de +650 % desde 2012, y el salario anual promedio para trabajos con un científico de datos en su título alcanzó los $120,000+ el año pasado.

Si desea participar en esta lucrativa oportunidad profesional, aquí hay una lista de los mejores cursos de ciencia de datos y opciones de certificación para ayudarlo a comenzar su viaje.

Considere inscribirse en uno de los cursos de capacitación en ciencia de datos hoy y podrá conseguir un trabajo como científico de datos o simplemente comprender mejor cómo funciona todo. De lo contrario, aquí hay algunos otros cursos de certificación para consultar:

10 Certificación y cursos de visualización de datos
Certificación de analista de datos para principiantes
Cursos de Certificación R para Cómputo Estadístico
10 cursos y programas de certificación de Python
Cursos de certificación SQL Lenguaje de consulta estructurado
Cursos de Inteligencia Artificial Learn AI

¿Cuál es el mejor curso para la ciencia de datos?

10 mejores cursos y certificación de ciencia de datos

Programa de nanogrado de científico de datos (Udacity)
Certificado profesional de ciencia de datos de IBM (IBM)
Certificado profesional en ciencia de datos (Harvard)
Científico de datos con Python (DataCamp)
Programa MicroMasters® en ciencia de datos (UC San Diego)
Científico de datos en Python (Dataquest)

¿Qué curso es mejor para principiantes en ciencia de datos?

Las 8 mejores clases de ciencia de datos en línea para tomar en 2022

Introducción a la ciencia de datos usando Python, Udemy.
Aprende SQL, Codecademy.
Álgebra lineal para principiantes: puertas abiertas a grandes carreras, Skillshare.
Introducción al aprendizaje automático para la ciencia de datos, Udemy.
Aprendizaje automático supervisado: regresión y clasificación, Coursera.

¿Cuál es el mejor curso de ciencia de datos con ubicación?

Los mejores cursos de ciencia de datos con 100% de colocación.
Programa de Maestría en Ciencia de Datos en Simplilearn.
Ciencia de datos aplicada con R de IBM en DataTrained.
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