¿Cuál es el mejor sitio en línea para aprender ciencia de datos: EdX, DataCamp o Coursera?

Answer 1

Tomé cursos de las 3 plataformas. Puedo decirles que una combinación de los tres le brindará muchos beneficios.

Campamento de datos: esta es la plataforma que le brinda cursos interactivos de ciencia de datos, R y Python. Tienen la mayor cantidad de R ejercicios de programación. R es un software estadístico gratuito de código abierto que es cada vez más popular en el campo de análisis y gestión de datos. Sin duda, al tomar cursos en esta plataforma, aprenderá muchas habilidades prácticas de datos como extracción, visualización, estadísticas, manipulación de datos y elaboración de informes. Sin embargo, IMO, DataCamp no es un lugar para aprender conceptos teóricos.

Coursera: Hay tantos cursos de ciencia de datos en Coursera que a veces ni siquiera sabemos qué cursos son buenos y qué cursos no valen la pena probar. En mi opinión, los buenos cursos deben venir con ejercicios rigurosos y desafiantes, ya sean prácticos o teóricos. Desde estas perspectivas, muchas de las tareas de Coursera son demasiado fáciles. Por lo general, prueban el contenido tomado directamente de sus conferencias, y no realmente en su comprensión. Luego, para las partes prácticas, la mayoría de las tareas de coursera se revisan por pares, lo que no es tan creíble como comentarios de aprendizaje. Sin embargo, hay algunas gemas. Creo que el Aprendizaje de máquinas de Andrew Ng es realmente bueno. A partir de 2016, también pusieron algunos cursos de ciencia de datos impresionantes: ciencia de datos genómicos, bioinformática (serie UCSD), Aprendizaje automático de UWashington. Recomiendo encarecidamente el segundo 2.

edX: Soy un ávido fanático de edX. Su contenido no tiene sentido. Tomé Data Analysis for Life Sciences 1,2,3 (4 por venir) y todos son muy rigurosos. Esos cursos me enseñaron una gran cantidad de conceptos estadísticos que son esenciales en el análisis de datos, además de proporcionar toneladas de ejercicios prácticos de R para que pueda perfeccionar mis habilidades de análisis de datos. Por cierto, esos cursos son de Harvard. Luego está también el curso de Data Science de Microsoft, bastante bueno también, todavía lo estoy completando. Ahora está el próximo análisis de Inferencia Estadística y Datos de ColumbiaX. Lo que separa a edX de Coursera y pone a edX en un nivel mucho más alto es que el contenido de edX tiene un control de calidad mucho más estricto. Los cursos son siempre ricos en contenido. Los contenidos son siempre exigentes y por lo tanto ofrecen muchas oportunidades de aprendizaje.

Answer 2

Creo que los tres sitios que mencionas son muy buenos para aprender ciencia de datos, pero hay mucho más que considerar:

• Para matemáticas, estadísticas y aprendizaje automático, creo que Khan Academy, materiales de cursos en línea gratuitos (MIT Open Courseware), Udacity – Clases gratuitas en línea y nanocampos, OpenIntro, Stanford Online, Coursera | Cursos online de las mejores universidades. Únase gratis y DataCamp: Learn R, Python y Data Science Online ofrecen muy buen material.
• Para la codificación, recomendaría de nuevo DataCamp: Learn R, Python & Data Science Online, pero también edX. Ofrecen excelentes cursos introductorios e intermedios para Python y R.
• Si está programando en R, debe ir a RDocumentation para obtener documentación sobre los paquetes de R. Definitivamente será útil.
• Para las bases de datos, definitivamente debe consultar MongoDB University, Stanford Online, DataStax y Tutorialspoint.
• Para las clases de big data, recomendaría altamente edX. Tienen clases increíbles en Spark.
• Si está interesado en realizar proyectos de ciencia de datos y obtener alguna experiencia práctica con la ciencia de datos, debería echar un vistazo a DrivenData y Your Home for Data Science.
• Si desea seguir los bootcamps, visite Galvanize | Aprender código, análisis, ciencia de datos | Startup Space y Metis.
• Creo que también debe considerar podcasts, seminarios web, asistir a eventos Meetup, etc. Como mantenerse en contacto con la comunidad es muy importante si desea aprender ciencia de datos. ¡Personalmente me pareció muy motivador e interesante!
• Para otros sitios que lo ayudarán a aprender ciencia de datos, debe ir a Learn Data Science – Resources for Python & R. Proporciona una lista completa con recursos que aún no ha considerado.

Para esta descripción general, me baso en una infografía que enumera los 8 pasos que debe seguir para aprender ciencia de datos:

Answer 3

Ninguno y todos ellos, más otros!

Una de las cosas que defiendo es que el aprendizaje de la ciencia de datos es una tarea interminable. Diferentes cursos te dan diferentes perspectivas. Por ejemplo, ahora mismo estoy tomando el curso de introducción al aprendizaje automático en Udacity. He visto a Naive Bayes, SVMs y árboles de decisión muchas veces, pero allí había información que me resultó útil.

Dicho esto, el truco es obtener el primer curso, luego decidir el siguiente, luego el siguiente, luego el siguiente. Nada te impide probar un curso y luego dejarlo para elegir otro.

Tomé cursos en Coursera, Stanford Online, Udacity. Actualmente estoy haciendo dos cursos, uno en Coursera y uno en Udacity. Estoy hecho para uno en edX y tengo un backlog que incluye DataCamp, Coursera y Udacity.

No hay razón para elegir un “mejor”. Lo que es mejor para una persona en un momento particular de su carrera es probable que no sea la elección correcta para otra persona al mismo tiempo.

No escojas el “mejor” sitio para siempre. Elige el curso correcto para ti ahora.

Answer 4

Yo también estoy de acuerdo con Erik, el buen aprendizaje viene con entrenamiento práctico. Dado que la ciencia de los datos tiene que ver con adquirir habilidades en la práctica, sugeriría elegir un curso en el que pueda aprender prácticamente resolviendo muchos proyectos y tareas.

Los análisis de datos tienen un amplio conjunto de herramientas y tecnologías que se utilizan en la industria. Nuestros cursos están diseñados de tal manera que permiten a los aspirantes a profesionales comprender todas las habilidades para hacer análisis en profundidad.

Veamos las ofertas de Data Analytics de Digital Vidya:

i) Técnicas analíticas utilizando Excel, PowerBI

ii) Análisis de datos utilizando SAS

iii) Análisis de datos utilizando R

iv) Análisis de datos utilizando Python

Si bien este curso le presenta Excel, Python, R y SAS , le ofrece la flexibilidad de dominar cualquiera de las 4 rutas más populares: Python, R o SAS, Excel

Leer más: ¿Qué es mejor para el análisis de datos: R o Python?

¿Cuál es la demanda actual de los científicos de datos?

Pon en práctica tu aprendizaje practicamente.

Proyecto en el que estarás trabajando en este curso:

• Proyecto 1: Proyecto de manipulación de datos (5 días): corte y corte el conjunto de datos relacionado con el fraude de tarjetas de crédito para obtener información valiosa
• Proyecto 2: Proyecto de visualización de datos (5 días) – Tableau a “Python”
• Proyecto 3: Proyecto de minería de datos (5 días): use la técnica de minería de datos para realizar análisis predictivos en un conjunto de datos de hipotecas.

Leer más: ¿Cómo aprendo la ciencia de datos “haciéndolo”?

¿Quieres saber más sobre el análisis de datos? Asista a una sesión de demostración gratuita en la carrera de análisis de datos donde aprenderá cómo convertirse en analista de datos.

Espero verte en el seminario.

Answer 5

Para aprender la teoría detrás de la ciencia de datos, sugeriría ir a los cursos de análisis de datos y estadística en EDX, Coursera y Udacity.

El curso de introducción a la estadística en Udacity es bastante bueno.

Para la implementación de sus conceptos de Analytics, estaría usando lenguajes de programación como R y Python, para aprenderlos, DataCamp es el mejor en el negocio.

Espero eso ayude. 🙂

Answer 6

Lamentablemente no hay una bala de plata, un curso no ofrece todo lo que desea. Sería mejor acercarse a esto dividiendo las cosas en partes constituyentes. por ejemplo, si estuvieras en el nivel de principiante absoluto, podría comenzar algo como esto:

• Necesita una buena comprensión de las estadísticas básicas. Elige un buen curso para estadísticas descriptivas e inferenciales
• Necesitas poder codificar. Comienza con SQL y luego observa Python o R
• Mira para aprender probabilidad a continuación.
• Visualización de datos y narración de historias / periodismo de datos (Knight Uni / Alberto Cairo es bueno)
• ¿Estás ganas de trabajar con datos de geolocalización? ¿Necesita alguna habilidad GIS?

Dependiendo de su punto de partida, la combinación de cursos / medios será diferente, pero planifique una combinación de fuentes que sea adecuada para usted.

Hay muchos recursos disponibles, creo que la clave es elaborar un programa de desarrollo y luego, como una de las otras respuestas mencionadas, seguir trabajando en ello.

Answer 7

Nunca usé DataCamp, así que no puedo comentar sobre eso. Tanto EdX como Coursera tienen un buen número de cursos sobre diversos aspectos de la ciencia de datos, pero en ambos la calidad de los cursos varía considerablemente.