Tecnología

La Universidad de Harvard ofrece 3 cursos de ciencia de datos, GRATUITOS y con CERTIFICACIÓN – Enséñame de Ciencia


Créditos de imagen: Unsplash

Dentro de los requisitos en el mundo laboral, es cada vez más común que se encuentre el manejo de la tecnología, especialmente, se requiere que las personas tengan conocimientos en programación. Sin embargo, no basta con saber programar, es necesario que la persona que cuente con dichos conocimientos se actualice de manera constante para obtener mejores oportunidades laborales, ya que así estará mejor preparado para cualquier nueva tecnología que se le presente.

Y no hay una mejor opción para prepararse que tomar cursos que te permitan aprender y mantenerte actualizado en todo momento, desde la comodidad de tu casa y, sobre todo, de manera gratuita. Una de estas excelentes opciones son los cursos que te ofrece la Universidad de Harvard, una de las instituciones académicas más prestigiosas del mundo por su excelencia. Y es justamente la Universidad de Harvard la que en esta ocasión pone a tu alcance tres interesantes cursos de ciencia de datos que te permitirán mantenerte al día y aprender nuevos temas que te serán de gran utilidad para tu empleo.

Los cursos que te vamos a presentar a continuación se encuentran alojados en la plataforma edX, impartidos por la Universidad de Harvard. Se trata de cursos gratuitos que puedes tomar desde la comodidad de tu casa, en el momento en que más accesible te parezca acceder debido a su cronograma flexible. Cada uno de ellos tiene una duración distinta, que te indicaremos enseguida, así como la descripción de esta capacitación y los aprendizajes que vas a adquirir a lo largo de estos. Así que, sin más, pasemos a ver los cursos.

Créditos de imagen: Freepik

Data science: Machine Learning

Las metodologías más populares provienen del aprendizaje automático, esto debido a que este programa se distingue de los otros porque el aprendizaje automático crea algoritmos de predicción usando datos. En este curso, aprenderás algoritmos populares de aprendizaje automático, análisis de componentes principales y regularización mediante la creación de un sistema de recomendación de películas, además de que aprenderás sobre los datos de entrenamiento y cómo utilizar un conjunto de datos para descubrir relaciones potencialmente predictivas. No es necesario contar con un conocimiento previo, ya que es introductorio. El curso tiene una duración de 8 semanas, invirtiendo de 2 a 4 horas cada una y estarás bajo la instrucción del profesor de bioestadística Rafael Irizarry.

Data science: Conceptos básicos de R

En este curso, aprenderás los conceptos básicos de la programación en R y utilizarás un conjunto de datos del mundo real sobre la inseguridad en los Estados Unidos, además de que aprenderás: la sintaxis básica de R, conceptos fundamentales de programación R, como tipos de datos, aritmética de vectores e indexación; realizar operaciones en R, incluida la clasificación, la manipulación de datos usando dplyr y la creación de gráficos. Tiene una duración de 8 semanas, con 1 a 2 horas por semana y bajo la instrucción del profesor de bioestadística Rafael Irizarry.

Data science: introducción a la ciencia de datos con Python

Con cada minuto que pasa, las computadoras recopilan millones de gigabytes de datos, por lo que con este lenguaje de programación podrás analizar dichos datos. Durante esta capacitación, obtendrás experiencia práctica en el uso de Python para resolver desafíos reales de ciencia de datos, practicarás la programación y codificación de Python para modelado, estadística y narración de historias, utilizarás bibliotecas populares como Pandas, numPy, matplotlib y SKLearn, ejecutarás modelos básicos de aprendizaje automático utilizando Python y aprenderás a construir una base para el uso de Python en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Tiene una duración de 8 semanas, estudiando de 3 a 4 horas por semana y está bajo la instrucción del director de programa científico Pavlos Protopapas. El programa de estudio es el siguiente:

1.- Regresión lineal

2.- Regresión múltiple y polinómica

3.- Selección de modelos y validación cruzada

4.- Sesgo, varianza e hiperparámetros

5.- Clasificación y regresión logística

6.- Regresión multilogística y faltas

7.- Bootstrap, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis

8.- Proyecto final

Si deseas inscribirte a estos cursos, sólo debes dar clic en el nombre de cada uno de ellos y te dirigirá directamente a la capacitación. Podrás acceder a los cursos “Data science: machine learning”, “Data science: conceptos básicos de R” y Data science: introducción a la ciencia de datos con Python” por medio de los enlaces que te dejamos en cada uno de los cursos.

Comparte ciencia, comparte conocimiento.



Source link

Andres Castro

Sumergido en el abrazo apasionado de las palabras, soy Andrés Castro, un Autor Bloguero que teje historias que vibran con la esencia de la vida. Mi travesía en la Universidad Francisco de Vitoria moldeó mi pluma con una paleta de colores ecléctica. Como un cronista moderno, mis escritos surcan desde los campos deportivos hasta los motores rugientes del automovilismo, desde la vanguardia tecnológica hasta el latido constante del mundo de los negocios, y desde las raíces culturales hasta los horizontes de la creatividad. Cada palabra es un pincelazo de autenticidad, tejido con el hilo de la transparencia. Únete a mí en esta travesía donde las páginas se convierten en lienzos de emoción, donde el deporte comparte espacio con la velocidad, donde los engranajes de la tecnología se conectan con el fluir de los negocios y donde la cultura se despliega como una paleta de colores infinita.

Related Articles

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Back to top button