Contenido
- Programa de MicroMasters de Estadística y Ciencia de Datos del MIT
- Certificado profesional de ciencia de datos de Harvard
- Programa profesional de Microsoft en ciencia de datos
- Lo que vas a aprender:
- Conclusión
Fuente: Bplanet / iStockphoto
Para llevar:
Ya sea que desee comenzar una nueva carrera en ciencia de datos o simplemente mejorar su conjunto de habilidades actual, estos cursos pueden ayudarlo a obtener la experiencia que necesita.
La principal ventaja de asistir a un prestigioso programa de certificación de ciencia de datos de marca es la reputación de esa estimada organización que lleva consigo. Además de proporcionar a los estudiantes de tecnología y novatos mejores oportunidades para encontrar un trabajo de nivel de entrada en esa empresa (como Microsoft), también es una gran insignia para los profesionales más experimentados.
Sin embargo, hay varios cursos de alto nivel disponibles, como los de edX en IBM, Microsoft, MIT, UC San Diego y Harvard. Cada uno es diferente y está diseñado para satisfacer las necesidades de una variedad de profesionales diferentes en muchos niveles. En este artículo, veremos estos diferentes programas, resumiremos sus características más importantes, las habilidades que adquirirá (así como las que necesita antes de tomar el curso) y por qué debería elegir uno de ellos. otro.
- Programa de MicroMasters de Estadística y Ciencia de Datos del MIT
- Programa Data Science MicroMasters de UC San Diego
- Certificado profesional de ciencia de datos de Harvard
- Certificado profesional de Python Data Science de IBM
- Programa profesional de Microsoft en ciencia de datos
Programa de MicroMasters de Estadística y Ciencia de Datos del MIT
Este programa consta de un total de cinco cursos de nivel de maestría para aprender los fundamentos del aprendizaje automático, la ciencia de datos y las estadísticas. El alumno aprenderá a usar modelos probabilísticos e inferencia estadística para analizar grandes datos y hacer predicciones basadas en datos. Dado que está diseñado para enseñar habilidades prácticas, el estudiante comprenderá cómo extraer información significativa de los datos que podrían usarse en la toma de decisiones, una de las habilidades más buscadas que buscan muchas organizaciones. (Para obtener más información sobre big data, consulte 5 cursos útiles de Big Data que puede tomar en línea).
Además de eso, una sólida comprensión de los algoritmos de aprendizaje automático, las redes neuronales profundas y otros métodos supervisados permitirán al científico de datos novato dar sentido a datos aparentemente no estructurados. Ningún conjunto de datos será demasiado grande para analizarlo más. El dominio de Python es un requisito previo, ya que el curso enseñará cómo usarlo junto con R para dar sentido incluso al conjunto de datos más complicado.
Este programa del MIT es “a ritmo de instructor”, lo que significa que los instructores imparten los cursos en momentos específicos del año, en lugar de estar constantemente disponibles. El programa consta de 4 cursos de 13-16 semanas (cada semana debe dedicar 10-14 horas al curso), más un examen final de dos semanas.
- Python para ciencia de datos
- Probabilidad y estadística en ciencia de datos usando Python
- Fundamentos de aprendizaje automático
- Análisis de Big Data con Spark
Certificado profesional de ciencia de datos de Harvard
Para las personas que no poseen experiencia en programación, el programa Harvard es la oportunidad perfecta para aprender ciencia de datos. En lugar de Python, el curso enseñará al alumno cómo construir una base en el lenguaje de programación R para discutir, analizar y visualizar datos, utilizando estudios de casos del mundo real. Se cubrirán todas las bases, desde aprender los conceptos estadísticos básicos como probabilidad, inferencia y modelado, hasta cómo usar el tidyverse, ggplot2 para la visualización de datos y dplyr. A lo largo del curso, el alumno se familiarizará con las herramientas esenciales que utilizan los científicos de datos en ejercicio, como Unix / Linux, Git y GitHub y RStudio, así como con muchos algoritmos de aprendizaje automático. (Si desea aprender sobre informática, consulte 10 cursos esenciales de informática que puede tomar en línea).
El programa de Harvard consta de 9 cursos, incluido el examen final, pero es mucho más rápido que los anteriores. De hecho, todos los cursos requieren solo 1-2 horas por semana durante 8 semanas, pero dado que es autodidacta (no se requieren instructores), puede ir tan rápido como desee. El examen final al final es una oportunidad para aplicar los conocimientos y habilidades en el análisis de datos R que ha obtenido a lo largo de la serie y requiere un estimado de 15-20 horas por semana durante 2 semanas.
- Conceptos básicos de Python para la ciencia de datos
- Analizando datos con Python
- Visualizando datos con Python
- Aprendizaje automático con Python: una introducción práctica
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Programa profesional de Microsoft en ciencia de datos
El programa de Microsoft es un programa profesional sólido que se adapta a todas las necesidades debido a su gran flexibilidad. Aprenderá a usar una amplia gama de productos de Microsoft como Transact-SQL, Excel y Azure para explorar temas como consultas de datos, análisis de datos, visualización de datos y cómo las estadísticas informan las prácticas de ciencia de datos. Su gran énfasis tanto en la teoría como en la práctica lo convierte en el curso ideal para los profesionales de la tecnología que desean profundizar en un subcampo específico de la ciencia de datos, así como para los novatos que desean construir una base sólida en los métodos de investigación de la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
Este programa profesional de Microsoft es altamente flexible y modular, por lo que puede optar por tomar el programa completo o cualquiera de los 10 cursos individuales, a su propio ritmo, de solo 16-32 horas por curso. También puede elegir si desea, por ejemplo, completar un curso en R o Python, dependiendo de su familiaridad con cada lenguaje de programación. El programa incluye un examen final, y está dividido en 3 módulos: Fundamentos, Ciencia de datos básicos y Ciencia de datos aplicados.
Lo que vas a aprender:
- Fundamentos: aprenda los fundamentos de la ciencia de datos.
- Core Data Science: aprenda lenguajes de programación esenciales para manipular datos y descubrir los fundamentos del aprendizaje automático.
- Ciencia de datos aplicada: profundice en los lenguajes de programación de ciencia de datos y comience a aprovechar los datos para desarrollar soluciones inteligentes.
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Conclusión
Todos los cursos de edX son extremadamente simples de seguir ya que las conferencias son cortas, comprensibles y excepcionalmente al punto. Obtendrá toda la información que necesita para perfeccionar sus habilidades o aprender nuevas técnicas, así como obtener toda la experiencia necesaria para sentirse cómodo con su nuevo rol.
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