6 Cursos de Ciencia de Datos de la Universidad de Stanford Gratis
La ciencia de datos es un campo cada vez más vital, que ofrece numerosas oportunidades profesionales para estudiantes universitarios y recién graduados. Con la demanda de toma de decisiones basada en datos en aumento, la adquisición de habilidades en la data science puede mejorar significativamente su empleabilidad. Afortunadamente, muchas instituciones de renombre ofrecen cursos gratuitos en línea que te permiten aprender ciencia de datos sin barreras financieras. Aquí hay una guía completa de los 6 cursos de ciencia de datos de la Universidad de Stanford gratis y en línea para una carrera prometedora.
Índice del Artículo
¿Qué es la ciencia de datos?
La ciencia de datos es el estudio que extrae información relevante y desarrolla estrategias a partir de los datos para empresas e industrias. La ciencia de datos es un campo multidisciplinario que combina la programación especializada, la estadística y las matemáticas, análisis avanzados, el aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) con conocimientos específicos de la materia para descubrir ideas útiles ocultos en los datos de una organización. Estos conocimientos pueden ser utilizados para orientar la planificación estratégica y la toma de decisiones informada.
¿Qué hacen los científicos de datos?
El término «científico de datos» se acuñó en 2008, cuando las empresas se dieron cuenta de la necesidad de contar con profesionales de datos capacitados para organizar y analizar grandes cantidades de datos. Los científicos de datos recopilan, organizan, limpian y analizan datos de forma muy parecida a los analistas de datos, pero tienen más visión de futuro y están más orientados a la predicción.
Se espera que los científicos de datos ayuden a resolver problemas que pueden afectar enormemente a la trayectoria de éxito de una empresa. Los científicos de datos utilizan conocimientos analíticos, estadísticos y de programación para recopilar, analizar y obtener información de grandes conjuntos de datos. Utilizan los datos para crear modelos de aprendizaje automático y emplean la información resultante para desarrollar soluciones basadas en datos a retos difíciles en diversos sectores.
¿Por qué elegimos la ciencia de datos?
La gente elige trabajar en la ciencia de datos por varias razones, entre las que se incluyen:
1.Gran demanda
Los científicos de datos están muy solicitados en todos los sectores, y se espera que este campo crezca más rápido que la media.
2.Alto potencial de ingresos
Las carreras relacionadas con la data science tienen un alto potencial de ingresos en comparación con otras carreras.
3.Habilidades versátiles
Los conocimientos de la ciencia de datos son aplicables en muchos sectores.
4.Resolución de problemas en el mundo real
La ciencia de datos ayuda a las empresas y organizaciones a tomar mejores decisiones, mejorar el rendimiento y alcanzar objetivos más rápidamente.
5.Impacto
Los científicos de datos pueden trabajar en proyectos que ayudan a hacer del mundo un lugar mejor, como el desarrollo de nuevos fármacos, la lucha contra el hambre y la mejora del transporte público.
6.Flexibilidad
La data science es un campo versátil con muchas oportunidades para encontrar una carrera que se adapte a tus intereses y valores.
7.Experiencia práctica
Los empleadores valoran la experiencia práctica y la capacidad de aplicar los conocimientos a problemas del mundo real.
Cursos de Ciencia de Datos de la Universidad de Stanford Online Gratis
1. Curso de Introducción a la Estadística
La «Introducción a la Estadística» es uno de los cursos de ciencia de datos de la Universidad de Stanford que le enseña conceptos de pensamiento estadístico que son esenciales para aprender de los datos y comunicar ideas. Al final del curso, usted será capaz de realizar análisis de datos exploratorios, comprender los principios clave de muestreo, y seleccionar las pruebas apropiadas de significación para múltiples contextos. Usted ganará las habilidades básicas que le preparan para seguir temas más avanzados en el pensamiento estadístico y aprendizaje automático.
Los temas incluyen estadística descriptiva, muestreo y experimentos controlados aleatorios, probabilidad, distribuciones de muestreo y el teorema del límite central, regresión, pruebas comunes de significación, remuestreo, comparaciones múltiples.
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2. Curso de especialización en algoritmos
Los algoritmos son fundamentales en el ámbito de la informática y tienen un sinfín de aplicaciones prácticas, además de ofrecer una rica profundidad intelectual. Esta especialización introduce a los algoritmos para estudiantes que ya poseen algo de experiencia en programación en Cursos de Ciencias de la Información. Aunque el enfoque de la especialización es riguroso, prioriza la visión general y la comprensión conceptual en lugar de los aspectos técnicos y detalles matemáticos. Al finalizar esta especialización, estarás bien preparado para tus entrevistas técnicas y podrás conversar con soltura sobre algoritmos con otros programadores y científicos de la computación.
Sobre el instructor: Tim Roughgarden es docente desde el 2004 en el Departamento de Informática de la Universidad de Stanford. Ha enseñado y realizado publicaciones ampliamente sobre algoritmos y sus aplicaciones en cursos de data science.
Proyecto de aprendizaje aplicado
Los estudiantes al terminar la especialización con los cursos de ciencia de datos de la Universidad de Stanford practicarán y dominarán los principios de los algoritmos a través de diversas evaluaciones. Cada semana, se realizará un cuestionario de opción múltiple para evaluar su comprensión de los conceptos clave.
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3. Curso de Análisis Organizativo
En este es uno de los cursos de ciencia de datos de la Universidad de Stanford, que puedes realizar a tu propio ritmo, explorarás diversas teorías del comportamiento organizativo y los podrás aplicar en casos prácticos de transformación dentro de las organizaciones.
Las organizaciones son grupos en los que los miembros coordinan sus acciones para lograr un el mismo fin compartido. Se encuentran en prácticamente todos los ámbitos de la sociedad actual: desde universidades y startups hasta aulas, hospitales, ONG, oficinas gubernamentales, corporaciones, restaurantes, supermercados y asociaciones profesionales, entre muchos otros ejemplos.
En este curso, utilizaremos teorías organizativas para examinar de manera sistemática cómo funcionan las organizaciones y cuál es la mejor manera de gestionarlas. Con un conjunto de herramientas teóricas, podrás identificar sistemáticamente las características clave de una organización y los eventos que la transforman; seleccionar el marco teórico más pertinente para la organización que estudias; y utilizar esa teoría para decidir qué acciones pueden guiar mejor a la organización hacia los resultados deseados.
En resumen, el curso tiene tres objetivos: familiarizarte con fenómenos organizativos del mundo real, aprender distintas perspectivas teóricas que aclaran estos fenómenos y aplicar estas diferentes formas de entender y gestionar organizaciones a casos concretos. Así, el curso está diseñado para vincular activamente teoría y práctica,
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4. Curso de Introducción al Pensamiento Matemático
Aprenda a pensar como lo hacen los matemáticos, un poderoso proceso cognitivo desarrollado a lo largo de miles de años.
El pensamiento matemático no es lo mismo que hacer matemáticas, al menos no como se presentan habitualmente en nuestro sistema escolar. Las matemáticas escolares suelen centrarse en el aprendizaje de procedimientos para resolver problemas muy estereotipados. Los matemáticos profesionales piensan de una determinada manera para resolver problemas reales, problemas que pueden surgir del mundo cotidiano de los cursos de Data Science, de la ciencia o de las propias matemáticas. La clave del éxito en matemáticas en la escuela es aprender a pensar dentro de la caja. Por el contrario, una característica clave del pensamiento matemático es pensar fuera de la caja, una capacidad muy valiosa en el mundo actual. Este curso ayuda a desarrollar esa forma crucial de pensar
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5. Curso de Aprendizaje Automático Supervisado: Regresión y Clasificación
En el primer módulo de la Especialización en Aprendizaje Automático, usted:
- Creará modelos de aprendizaje automático en Python utilizando las bibliotecas más utilizadas como NumPy y scikit-learn.
- Desarrollará y entrenará modelos supervisados para tareas de predicción y clasificación binaria, abarcando regresión lineal y regresión logística.
Esta especialización en línea, diseñada para principiantes, ha sido elaborada en colaboración entre DeepLearning.AI y Stanford Online. En estos cursos de ciencia de datos de la Universidad de Stanford aprenderá los conceptos fundamentales del aprendizaje automático y cómo aplicar estas técnicas para desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial en contextos reales. El programa es dirigido por Andrew Ng, conocido por su investigación en la Universidad de Stanford y su trabajo innovador en Google Brain, Baidu y Landing.AI.
Consta de tres cursos que son una versión actualizada y ampliada del curso inaugural de Andrew, que cuenta con una calificación de 4.9 sobre 5 y ha sido completado por más de 4.8 millones de estudiantes desde su lanzamiento en 2012. Proporciona una introducción extensa al aprendizaje automático contemporáneo, abarcando tanto el aprendizaje supervisado (regresión lineal múltiple, regresión logística, redes neuronales y árboles de decisión) como el no supervisado (agrupamiento, reducción de dimensionalidad, sistemas de recomendación), además de incluir las mejores prácticas utilizadas en Silicon Valley para la inteligencia artificial y la innovación en aprendizaje automático (evaluación y optimización de modelos, enfoque centrado en datos, etc.).
Al concluir esta especialización, dominará los conceptos esenciales y adquirirá habilidades prácticas para aplicar rápidamente el aprendizaje automático a desafíos del mundo real.
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6. Curso de Introducción a la Lógica
El último de la lista de los cursos de ciencia de datos de la Universidad de Stanford, ofrece una introducción a la Lógica desde un enfoque computacional. Enseña cómo representar información mediante sentencias lógicas, cómo razonar con dicha información y ofrece un panorama de la tecnología lógica y sus diversas aplicaciones en campos como matemáticas, ciencia, ingeniería, negocios y derecho.
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