¿Cuáles son los mejores cursos en línea para tomar como científico de datos?

Entonces, eso depende mucho del lugar en el que se encuentre en su carrera y de lo que espera aprender y del camino que cree que seguirá.

Si eres un novato absoluto, mi sugerencia sería elegir R o Python, después de investigar trabajos en una subdisciplina de la ciencia de datos, crees que querrás estar por un tiempo (2 a 5 años).

Luego, vaya a Data Camp y comience a trabajar con sus tutoriales en ese idioma. Aprendería el lenguaje relativo a cómo lo usaría un analista (que no es lo mismo que un desarrollador en la mayoría de los casos). Mantente en uno u otro durante al menos un año para que lo aprendas lo suficientemente bien como para poder concentrarte en el trabajo que estás haciendo en lugar de la gramática y demás cuando estás programando.

Aparte de eso, aprenda algo de SQL, también hay un curso en Datacamp para eso. Y pasar un tiempo analizando datos.

Existen varios MOOC en Coursera destinados a preparar a las personas para las carreras de ciencias de la información. Comencé personalmente con Johns Hopkins Data Science Specialty en Coursera, antes de que existiera Datacamp, y pude obtener un trabajo de analista con las habilidades, avanzando desde allí. También hay una gran serie de la Universidad de Washington que utiliza Python.

El primer paso es volverse sólido en un entorno, luego aprender las matemáticas y luego la máquina. Si ya tienes las matemáticas, la vida se vuelve más fácil. A pesar de que pude ingresar con un BFA y algunos cursos en línea, eventualmente creo que es importante tener un título de posgrado. Sin embargo, es probable que pueda obtener una posición de nivel de entrada en algún lugar mientras está trabajando en el grado. Ese fue mi camino.

No me inscribí en el que Curtis sugirió en Illinois. Tomé un MOOC de esa serie y carecía de rigor, así que encontré otro programa que se adaptaba mejor a mis objetivos. Hay MUCHOS por ahí, a pesar de que solo hay unos pocos. Incluso hay algunos programas de economía sólidos con un profundo trabajo de econometría que sería bueno si estuviera buscando ingresar a las finanzas.

La clave es obtener los tres conjuntos de habilidades básicas y luego encontrar un lugar para comenzar. Creo que puedes hacer eso con Datacamp y Coursera.

Hay muchos cursos sobre los diversos dominios de la ciencia de datos; a continuación, algunos cursos que me parecen útiles:

  1. La ventaja analítica del MIT (15.071x): La ventaja analítica es un curso bien enseñado en R y muy divertido para la ciencia de datos. Hay varios conjuntos de datos interesantes que enseñan los fundamentos de las técnicas de aprendizaje automático, como la regresión, la clasificación, el agrupamiento, la visualización, etc. No enseña nada sobre el aprendizaje profundo y las redes neuronales. Hay una competencia de Kaggle al final que es una ventaja. Para una revisión más exhaustiva, consulte el siguiente https: //www.linkedin.com/pulse/m…
  2. Introducción del MIT a python y programación (6.00.1x): este curso realmente enseña muchos conceptos de programación sólidos utilizando python. No es un curso para principiantes de ninguna manera y recomendaría tomar un curso de programación introductorio antes de tomar este. Sin embargo, es muy minucioso y bien enseñado. Hay un curso que sigue de este también por MIT (6.00.2x-Introducción al pensamiento computacional y ciencia de datos-Introducción al Pensamiento computacional y ciencia de datos). Aquí hay un enlace al curso 6.00.1x: Introducción a la informática y la programación con Python
  3. Aprendizaje automático realizado por Andrew Ng: este es uno de los cursos más populares sobre aprendizaje automático realizado por un académico clave en este campo. Habla por sí mismo. Se enseña en octava (versión de código abierto de matlab) -Machine Learning | Coursera
  4. Udemy: hay varios buenos cursos en Udemy que puede navegar en su tiempo libre. Cursos en línea: en cualquier momento, en cualquier lugar | Udemy

Es importante tener en cuenta que lleva tiempo aprender las habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos competente; va más allá de la simple toma de MOOC. Trate de trabajar en algún proyecto de ciencia de datos y responda preguntas interesantes utilizando datos.

Por último, hay otras respuestas excelentes sobre este tema: ¿Cuáles son los mejores MOOC de ciencia de datos?