En este curso de ciencia de datos con Python gratis de introducción aprenderás qué es la ciencia de datos y cuáles son los diferentes perfiles de los científicos y científicas de datos.
También aprenderás las bases del lenguaje de programación en Python para poder aplicar las estrategias mostradas en este curso.
¿Te interesa?
Seguramente hayas escuchado en más de una ocasión términos como: data science, inteligencia artificial, big data o redes neuronales; y es que vivimos en una época en la que todo está conectado a internet, lo cual genera una gran cantidad de datos.
Además, cuando realizamos una compra por internet, compartimos un archivo o una foto por redes sociales y solicitamos una cita previa en cualquier administración pública o privada estamos compartiendo una gran cantidad de datos.
Lo interesante de este curso es que, aun tratándose de un curso de introducción, es que no se trata de un curso puramente teórico, sino que podrás poner en práctica los conceptos que vayas aprendiendo.
¿Te animas a comenzar hoy mismo tu formación en ciencia de datos?
¿Qué aprenderás en este curso de introducción a la ciencia de datos con Python?
A pesar de que se trata de un curso de introducción, verás que este curso es bastante completo.
Algunos de los conceptos y lecciones que aprenderás en este curso son los siguientes:
- La relación de la ciencia de datos con el mundo que nos rodea
- Desarrollar código en Python utilizando herramientas específicas
- La importancia de saber recolectar datos para el estudio de la ciencia de datos
- Las herramientas para recolectar y analizar datos desde la web
- La importancia de la visualización de datos
- Cómo visualizar de manera distinta un mismo conjunto de datos
- Familiarizarte con los conceptos y los principales gestores de las bases de datos
¿Para quién está pensado este curso?
Se trata de un curso muy interesante para cualquier persona que tenga interés en el mundo de la ciencia de datos, el big data o la inteligencia artificial, ya que de un modo u otro todos estos términos, que aun siendo distintos, están relacionados.
También es un curso muy interesante para estudiantes de informática o ramas afines y profesionales que, aun no teniendo un perfil de carácter puramente informático, está interesado en aprender sobre la ciencia de datos.
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En definitiva, se trata de un curso muy recomendado para cualquier persona que tenga interés en adentrarse en este mundillo pero que todavía no ha tenido el tiempo necesario para realizar una formación más extensa del tema o no ha sabido por dónde empezar.
¿Se necesita tener conocimientos previos?
Al tratarse de un curso de introducción no es necesario tener muchos conocimientos del tema en cuestión, aunque sería recomendable tener nociones básicas de programación.
También es necesario tener una cuenta como estudiante en la página web de cursos edX, que es el sitio desde donde se realiza esta formación. No te preocupes si todavía no tienes un perfil registrado, podrás hacerlo gratuitamente y en tan solo unos pasos.
Plan de estudios del curso de ciencia de datos con Python gratis
En este curso gratuito de introducción a la ciencia de datos con Python aprenderás a hacer web scraping, visualizar y manejar bases de datos principalmente.
Se trata de un curso muy interesante para introducirse en el mundo de la ciencia de datos y está organizado por la Universidad de Anáhuac, una de las mejores universidades de México abalado por el QS World University Rankings 2020.
Este curso está pensado para que le dediques entre 6 y 8 horas semanales, y tiene una duración estimada de 4 semanas. Sin embargo, si no tienes tanto tiempo a la semana para dedicarle al curso o te gustaría dedicarle menos horas, no debes de preocuparte ya que tienes total libertad para realizar el curso sin tener que cumplir con ninguna fecha límite.
El curso es totalmente gratis, aunque si lo deseas y una vez completados todos los módulos del mismo podrás solicitar un certificado de finalización abonando una pequeña tasa.
La distribución de los módulos del curso es la siguiente:
- Módulo 1. Introducción
- Módulo 2. Recolección y preparación de datos
- Módulo 3. Visualización de datos
- Módulo 4. Manejo de bases de datos