By Hoy en día, nunca ha sido tan fácil acceder a tanta información y formación. Solo necesitas una conexión a internet, tiempo y concentración. Hay cursos de todo tipo, no solo de aprendizaje automático o inteligencia artificial.
Te presento seis cursos gratuitos de la Universidad de Harvard, conocida por su calidad y prestigio.
Cursos GRATIS de la Universidad de Harvard
Te animo a inscribirte en los que más te gusten o sean de tu interés.
Aprende Data Science sin gastar una fortuna
Un título de Data Science de 4 años en Harvard cuesta más de $330,000. ¿Quieres aprender sobre Data Science sin gastar tanto? Aquí tienes 6 cursos de Data Science de Harvard que no te costarán nada. Sí, lo has leído bien; son GRATIS.
1. Programación (Python)
Introducción a la programación con Python de CS50 ↗
- Para principiantes
- Aprende lo básico de la programación (variables, funciones, condicionales y bucles)
- Herramientas y técnicas de software (bibliotecas y pruebas unitarias)
- Algunos conceptos avanzados (excepciones, expresiones regulares y programación orientada a objetos)
- 10 semanas, 3-9 horas por semana, a tu ritmo
2. Visualización de datos (usando R)
- Aprende los principios básicos de visualización de datos y cómo aplicarlos con ggplot2
- Creación y personalización de gráficos
- Evaluación y selección de gráficos
- 8 semanas, 1-2 horas por semana, a tu ritmo
3. Probabilidad (usando R)
- Fundamentos de la teoría de la probabilidad
- Simulaciones de Monte Carlo
- Significado de valores esperados y errores estándar y cómo calcularlos
- Medidas estadísticas y teorema del límite central
- 8 semanas, 1-2 horas por semana, a tu ritmo
4. Manipulación de datos (en R)
- Importación y extracción de datos (importación de datos, web scraping)
- Preparación y transformación de datos (ordenar datos con Tidyverse, procesamiento de cadenas con expresiones regulares)
- Manipulación y análisis de datos (dplyr, fecha/hora, minería de texto)
- Aprende a procesar y convertir datos brutos en formatos necesarios para el análisis
5. Regresión lineal (usando R)
Data Science: Regresión lineal ↗
- Aprende a usar R para implementar la regresión lineal, uno de los enfoques de modelado estadístico más comunes en Data Science
6. Aprendizaje automático
Data Science: Aprendizaje automático ↗
- Conceptos básicos de aprendizaje automático
- Validación cruzada: evaluar el rendimiento, prevenir el sobreajuste
- Algoritmos de aprendizaje automático: árboles de decisión, bosques, SVM, etc.
- Sistemas de recomendación: sugerencias personalizadas
- Regularización: controla la complejidad, previene el sobreajuste
- Construye un sistema de recomendación de películas y aprende la ciencia detrás de una de las técnicas de Data Science más populares y exitosas
¡Eso es todo!
Espero que encuentres esto valioso (y que te animes a probarlos, ¿por qué no? ¡Son gratis!)
Si te gusta este tipo de contenido, no dudes en seguirnos en Twitter: Dimension_ia ↗
Comentarios