Acerca de este curso
El problema
El científico de datos es una de las profesiones más adecuadas para prosperar en este siglo. Es digital, orientado a la programación y analítico. Por lo tanto, no sorprende que la demanda de científicos de datos haya aumentado en el mercado laboral.
Sin embargo, la oferta ha sido muy limitada. Es difícil adquirir las habilidades necesarias para ser contratado como científico de datos.
¿Y cómo puedes hacer eso?
Las universidades han tardado en crear programas especializados en ciencia de datos. (sin mencionar que los que existen son muy costosos y consumen mucho tiempo)
La mayoría de los cursos en línea se enfocan en un tema específico y es difícil entender cómo la habilidad que enseñan encaja en el cuadro completo.
La solución
La ciencia de datos es un campo multidisciplinario. Abarca una amplia gama de temas.
Cada uno de estos temas se basa en los anteriores. Y corre el riesgo de perderse en el camino si no adquiere estas habilidades en el orden correcto. Por ejemplo, uno lucharía en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático antes de comprender las matemáticas subyacentes. O bien, puede ser abrumador estudiar el análisis de regresión en Python antes de saber qué es una regresión.
Entonces, en un esfuerzo por crear la capacitación en ciencia de datos más eficaz, eficiente en el tiempo y estructurada disponible en línea, creamos el Curso de ciencia de datos 2023.
Creemos que este es el primer programa de capacitación que resuelve el mayor desafío para ingresar al campo de la ciencia de datos : tener todos los recursos necesarios en un solo lugar.
Además, nuestro objetivo es enseñar temas que fluyan sin problemas y se complementen entre sí. El curso te enseña todo lo que necesitas saber para convertirte en un científico de datos a una fracción del costo de los programas tradicionales (sin mencionar la cantidad de tiempo que ahorrarás).
Las Habilidades
1. Introducción a los datos y la ciencia de datos
Big data, business intelligence, business analytics, machine learning e inteligencia artificial. Sabemos que estas palabras de moda pertenecen al campo de la ciencia de datos, pero ¿qué significan todas?
¿Por qué aprenderlo? Como candidato a científico de datos, debe comprender los entresijos de cada una de estas áreas y reconocer el enfoque adecuado para resolver un problema. Esta "Introducción a los datos y la ciencia de datos" le brindará una visión integral de todas estas palabras de moda y dónde encajan en el ámbito de la ciencia de datos.
2. Matemáticas
Aprender las herramientas es el primer paso para hacer ciencia de datos. Primero debe ver el panorama general para luego examinar las partes en detalle.
Echamos un vistazo detallado específicamente al cálculo y al álgebra lineal, ya que son los subcampos en los que se basa la ciencia de datos.
¿Por qué aprenderlo?
El cálculo y el álgebra lineal son esenciales para la programación en ciencia de datos. Si desea comprender los algoritmos avanzados de aprendizaje automático, entonces necesita estas habilidades en su arsenal.
3. Estadísticas
Tienes que pensar como un científico antes de convertirte en científico. La estadística entrena tu mente para formular problemas como hipótesis y te brinda técnicas para probar estas hipótesis, como un científico.
