16 mejores cursos de ciencia de datos en línea en 2023 [gratis + pagados]

Ya sea principiante o experto en datos, hemos encontrado los 15 mejores cursos de ciencia de datos en 2023, con opciones gratuitas y pagas para aprender Python, R, Pandas, NumPy y más.

En este artículo, compartimos los 16 mejores cursos de ciencia de datos en 2023. Ya sea que desees conseguir un trabajo como científico de datos o quieras avanzar en tu carrera aprendiendo nuevas habilidades, hemos incluido cursos de ciencia de datos para todos los niveles de habilidad, tanto gratuitos como de pago.

En 2023 y más allá, la ciencia de datos continúa siendo esencial para las empresas modernas que desean aprovechar los conocimientos ocultos en sus datos, y tomar uno de los mejores cursos de ciencia de datos es una excelente manera de ingresar al campo.

Y teniendo en cuenta que la Oficina de Estadísticas Laborales reporta un salario promedio de más de $100,000 para los científicos de datos, tomar uno de los mejores cursos de ciencia de datos puede ser lucrativo para tus perspectivas profesionales.

Si te estás haciendo la pregunta, ¿cómo puedo aprender ciencia de datos? Uno de los mejores enfoques es tomar uno de los mejores cursos de ciencia de datos. También puedes combinar esto con la construcción de proyectos de ciencia de datos para complementar tu proceso de aprendizaje.

Tomar los mejores cursos de ciencia de datos también puede ayudar a fortalecer tus habilidades antes de realizar exámenes para obtener certificaciones en ciencia de datos.

Entonces, si estás listo, adentrémonos en los mejores cursos de ciencia de datos en 2023 para ayudarte a aprender las habilidades que necesitas para ingresar al mercado laboral de la ciencia de datos.

Cursos Destacados de Ciencia de Datos [Selección del Editor]
Curso	Resumen	Información Clave
[Udemy] The Data Science Course: Complete Data Science Bootcamp	Curso completo de ciencia de datos que cubre temas clave con casos de estudio de la vida real	Certificado: Sí Gratuito o de Pago: De pago Duración: 31 horas
[Coursera] Especialización en Ciencia de Datos	Programa de especialización en ciencia de datos de diez cursos diseñado e impartido por destacados profesores	Certificado: Sí Gratuito o de Pago: De pago Duración: 3 – 6 meses
[Turing College] Programa de Carrera en Ciencia de Datos	Este curso de 8 a 12 meses ofrece certificaciones y ayuda a los estudiantes a encontrar empleo en el campo.	Certificado: Sí Gratuito o de Pago: De pago Duración: 8-12 meses
[Udacity] Programa Nanodegree de Ciencia de Datos	Obtén experiencia real en ciencia de datos a través del aprendizaje basado en proyectos	Certificado: Sí Gratuito o de Pago: De pago Duración: 4 meses

Cómo elegir el mejor curso de ciencia de datos en 2023

Al elegir los mejores cursos para ciencia de datos, querrás encontrar uno que se ajuste a tus objetivos personales de aprendizaje, combinando teoría de ciencia de datos con habilidades prácticas.

Al revisar el mejor curso para aprender ciencia de datos, consideramos los siguientes criterios y te recomendamos que hagas lo mismo:

• Acreditación y reputación: Damos prioridad a los cursos en línea de ciencia de datos de instituciones y plataformas de aprendizaje en línea reputadas.
• Plan de estudios y temas cubiertos: Evaluamos los planes de estudio de los cursos para asegurarnos de que cubran los conceptos fundamentales de Aprendizaje Profundo.
• Ejercicios prácticos y proyectos: Buscamos cursos que incluyan experiencia práctica, ya sea a través de ejercicios prácticos o proyectos.
• Experiencia del instructor: Buscamos instructores de curso con conocimientos prácticos relevantes y experiencia en la industria.
• Opiniones y testimonios de estudiantes: Analizamos las opiniones y testimonios de estudiantes anteriores para evaluar la experiencia de aprendizaje en general.

16 Mejores cursos de Ciencia de Datos en 2023

1. [Udemy] The Data Science Course: Complete Data Science Bootcamp

 

Información clave
Instructor del curso: Equipo de 365 Careers	Prerrequisitos: Ninguno
Duración: 31 horas	Gratis o de pago: De pago
Certificado: Sí	Estudiantes inscritos: 600K+
Dificultad: Principiante	Calificación: 4.6/5

Por qué elegimos este curso

Nuestros hallazgos muestran que esta clase completa de ciencia de datos comienza con una introducción exhaustiva a los datos y el campo de la ciencia de datos antes de abordar los componentes esenciales de la ciencia de datos moderna, incluyendo estadísticas, matemáticas y visualización de datos. También profundizarás en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

Este curso también incluye una sección sobre programación con Python para ayudarte a aplicar Python para regresión lineal, regresión logística, análisis de clústeres y agrupamiento k-medio.

También explorarás el rico ecosistema de bibliotecas de ciencia de datos de Python mediante el uso práctico de herramientas esenciales de ciencia de datos como Pandas, NumPy, Matplotlibs y Seaborn. También aprenderás a utilizar Scikit-learn, TensorFlow y Tableau para mejorar tus habilidades en ciencia de datos. 

También nos gusta que este curso te permita practicar los conceptos de Python que has aprendido con estudios de casos reales. En general, este es un curso de ciencia de datos ideal para principiantes, ya que los instructores te permiten comenzar desde lo básico y avanzar a medida que progresas.

Otro aspecto que realmente nos gusta de este curso es que los creadores mantienen una comunidad vibrante de estudiantes de ciencia de datos donde puedes interactuar con tus compañeros de curso. También tienen un foro de soporte de preguntas y respuestas donde los estudiantes pueden hacer preguntas.

Pros

• Adecuado para principiantes
• Incluye casos de negocio de la vida real
• Una comunidad vibrante de estudiantes
• Soporte activo de preguntas y respuestas

Contras

• Ninguno

2. [Coursera] Especialización en Ciencia de Datos

 

Información clave
Instructores del curso: Jeff Leek, Roger D. Peng, Brian Caffo	Requisitos previos: Entendimiento básico de programación
Duración: 3 – 6 meses	Gratis o pagado: Gratis
Certificado: Sí	Estudiantes inscritos: 470K+
Dificultad: Principiante	Valoración: 4.5/5

Por qué elegimos este curso

Nuestros hallazgos muestran que este entrenamiento en ciencia de datos está diseñado y enseñado por profesores reconocidos de la Universidad John Hopkins. Con más de 280 horas de contenido, esta especialización en ciencia de datos tiene un plan de estudios integral compuesto por 10 cursos.

Comenzarás aprendiendo a usar R y GitHub para gestionar tus proyectos de ciencia de datos. Y luego, profundizarás en cómo extraer datos utilizables de la web, APIs y bases de datos. También aprenderás los principios involucrados en la organización de datos para su análisis.

Otras secciones cubren diversos temas como inferencia estadística, modelos de regresión y conceptos de aprendizaje automático como sobreajuste, árboles de clasificación y funciones de predicción. Si algunas de estas áreas te resultan nuevas, considera incluir libros de ciencia de datos en tu régimen de estudio.

También nos gustó que el proyecto final te requiere usar conjuntos de datos del mundo real para construir un producto de datos utilizable. Y uno de los requisitos del proyecto es crear una presentación para mostrar tus hallazgos.

Otra característica única que descubrimos sobre el plan de estudios es que recibirás cuestionarios y tareas de ciencia de datos con calificaciones y retroalimentación de tus compañeros e instructores.

Pros

• Es un curso de ciencia de datos completo
• Impartido por instructores de la Universidad John Hopkins
• Cuestionarios/tareas de ciencia de datos con calificaciones y retroalimentación
• Proyecto final que puedes mostrar a posibles empleadores

Contras

• El proyecto final requiere habilidades que no se cubren en el curso

3. [Turing College] Programa de Carrera en Ciencia de Datos

Información clave
Instructor del curso: Varios	Requisitos previos: Inglés y 15-30 horas de trabajo dedicado cada semana
Duración: 8-12 meses	Gratis o pagado: Pagado
Certificado: Sí	Estudiantes inscritos: 500K+
Dificultad: Intermedio	Valoración: 4.7/5

Por qué elegimos este curso

A medida que evaluamos este bootcamp de ciencia de datos, nos dimos cuenta del enorme valor de trabajar con profesionales en el campo. Turing College ofrece certificaciones para sus graduados, pero el verdadero valor se encuentra en el mentorship individual, la preparación para entrevistas y la ayuda para encontrar un trabajo con tus nuevas habilidades.

Este bootcamp de aprendizaje profundo es completamente en línea y ofrece beneficios del mundo real después de que te gradúes. Rara vez vemos un programa de ciencia de datos que presumas de este tipo de tasas de contratación. Se encuentra en la cima de nuestra lista de cursos recomendados de aprendizaje profundo.

Pros

• Más del 96% de los graduados de Turing College consiguen un trabajo en los 6 meses siguientes a la graduación
• Incluye un enfoque especial en el aprendizaje profundo
• Ayuda a los estudiantes a preparar un portafolio de su propio trabajo
• Mentoría de profesionales de la industria
• Ayuda con la preparación de entrevistas y negociación de salarios

Cons

• Por ser un bootcamp de ciencia de datos, tiene un costo más alto que otros de los que hablamos

4. [StackSocial] The A to Z Data Science & Machine Learning Bundle

Información clave
Instructor del curso: Varios instructores	Requisitos previos: Ninguno
Duración: 55.5 horas	Gratuito o de pago: De pago
Certificado: Sí	Estudiantes inscritos: N/A
Dificultad: Principiante	Calificación: N/A

Por qué elegimos este curso

Con este paquete de ciencia de datos, obtienes 7 cursos separados, lo que te permite crear tu propio camino de aprendizaje en ciencia de datos. También nos gusta que la plataforma StackSocial incluye un área para tomar notas debajo de los videos para ayudarte a realizar un seguimiento de los aspectos importantes de temas nuevos o desafiantes.

Si eres completamente nuevo en la ciencia de datos y la programación, hay dos cursos que se centran en los fundamentos de Python y R. Si comienzas con Python, obtienes una introducción de 6 horas a los fundamentos de Python antes de cubrir lo básico de NumPy, adentrarte en Pandas y cubrir brevemente la visualización con Maptlotlib.

Alternativamente, hay un completo y práctico curso de 22 horas sobre el lado práctico de la limpieza, procesamiento, manipulación y visualización de datos con R. También abordarás temas como coerción de vectores, marcos de datos, R markdown y más.

Si ya tienes experiencia con Python, hay un curso de 1 hora sobre habilidades en NumPy para científicos de datos y un curso de casi 10 horas sobre cómo utilizar la biblioteca Streamlit para crear aplicaciones de ciencia de datos y aprendizaje automático. Aquí aprenderás a integrar con Matplotlib y Plotly y crear una aplicación de procesamiento de lenguaje natural con transformers de hugging face.

Algo que nos gusta mucho es las 15 horas de material de curso sobre probabilidad y estadística aplicadas a la ciencia de datos, ya que estas son habilidades esenciales para seguir una carrera en ciencia de datos.

Se utiliza un enfoque orientado a código con Python y NumPy para enseñar los fundamentos de estadísticas y probabilidad, como valores aleatorios, dispersión, tendencia central, codificación one-hot, inferencia bayesiana, regresión y más.

Para culminar, hay un curso de 5 horas sobre Aprendizaje Profundo con Keras, una biblioteca de redes neuronales de alto nivel que se ejecuta en TensorFlow. Espera aprender sobre neuronas artificiales, funciones de activación, optimización y funciones de pérdida, clasificación y más.

Pros

• Adecuado para principiantes sin experiencia en programación o ciencia de datos
• Cubre los dos lenguajes dominantes para la ciencia de datos, Python y R
• Áreas para tomar notas debajo de cada video para realizar un seguimiento de áreas desafiantes
• Incluye material de curso sobre conceptos de estadísticas y probabilidad

Cons

• Falta de ejercicios de prueba en comparación con otros en nuestra lista

5. [Coursera] Fundamentos de Ciencia de Datos con Python/SQL

 

Información clave
Instructores del curso: Aije Egwaikhide, Svetlana Levitan, Romeo Kienzler, Joseph Santarcangelo, Azim Hirjani, Murtaza Haider, Rav Ahuja, Hima Vasudevan	Requisitos previos: Ninguno
Duración: 48 horas	Gratis o de pago: Gratis
Certificado: Sí	Estudiantes inscritos: 34K+
Dificultad: Principiante	Valoración: 4.6/5

Por qué elegimos este curso

Nuestro análisis de este entrenamiento en línea de ciencia de datos reveló que está diseñado para equiparte con las habilidades necesarias para abordar proyectos avanzados de ciencia de datos. A través de nuestra investigación, descubrimos que este curso es impartido por científicos de datos senior de IBM.

El curso está compuesto por cinco mini-cursos. Al finalizar este primer curso, tendrás un conocimiento práctico de herramientas de ciencia de datos como Jupyter Notebooks, R Studio y Watson Studio.

El segundo curso te enseñará a usar Python para la ciencia de datos. Cubre estructuras de datos, llamada a APIs y uso de bibliotecas como Pandas y NumPy. Luego trabajarás en un proyecto de ciencia de datos en el tercer curso, donde se te pedirá que identifiques patrones y tendencias en un conjunto de datos del mundo real.

Los cuartos y quintos mini-cursos cubren técnicas de análisis estadístico y SQL para la ciencia de datos. Algunos de los temas que aprenderás son pruebas de hipótesis, estadísticas descriptivas, distribución de probabilidad, regresiones y visualización de datos.

Pros

• Impartido por científicos de datos senior de IBM
• Ejercicios prácticos con conjuntos de datos del mundo real
• Obtener un conocimiento práctico de diversas herramientas de ciencia de datos

Contras

• Algunos slides contienen errores ortográficos

6. [edX] Certificado Profesional de Harvard en Ciencia de Datos

 

Información clave
Instructor del curso: Rafael Irizarry	Requisitos previos: Ninguno
Duración: 1 año 5 meses	Gratis o de pago: Gratis
Certificado: Sí	Estudiantes inscritos: N/A
Dificultad: Principiante	Valoración: N/A

Por qué elegimos este curso

Este certificado profesional en Ciencia de Datos es ofrecido por la facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad de Harvard en edX. Comienza con una introducción a los fundamentos de la programación en R e incluye lecciones sobre visualización de datos, estadísticas bayesianas, probabilidad, manejo de datos, regresión lineal, inferencia y modelado predictivo.

Después de completar este curso, sabrás cómo usar herramientas de ciencia de datos como Tidyverse y ggplot2. Los ejercicios también te darán experiencia práctica utilizando Unix/Linux, RStudio, Git y GitHub.

También nos gusta que este curso incluye una sección sobre aprendizaje automático donde utilizarás las técnicas de ciencia de datos que has aprendido en secciones anteriores para construir un sistema de recomendación de películas.

También hay un proyecto final en el que deberás construir un producto de datos que puedes incluir en tu portafolio para demostrar tus habilidades a posibles empleadores.

Este curso no requiere conocimientos previos de ciencia de datos o programación, lo que lo hace ideal para principiantes. Además, hay una comunidad activa de estudiantes de todo el mundo con quienes puedes establecer contactos. Y también es fácil obtener ayuda cuando te atasques con algo.

Pros

• Impartido por instructores de la Universidad de Harvard
• Una comunidad activa de estudiantes
• Construye proyectos para tu portafolio

Contras

• La duración del curso puede ser demasiado larga para algunos

7. [Udacity] Programa Nanodegree de Ciencia de Datos

 

Información clave
Instructores del curso: Josh Bernhard, Juno Lee, Luis Serrano, Andrew Paster, Mike Yi, David Drummond, Judit Lantos	Requisitos previos: Familiaridad con Python
Duración: 4 meses	Gratuito o de pago: De pago
Certificado: Sí	Estudiantes inscritos: N/A
Dificultad: Intermedia	Valoración: 4,7/5

Por qué elegimos este curso

El programa Nanodegree de Ciencia de Datos de Udacity ofrece un enfoque práctico para aprender ciencia de datos. Este programa te ayudará a dominar temas como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la ejecución de pipelines, la transformación de datos, la construcción de modelos, el diseño de experimentos y la implementación.

Algunos de los proyectos que construirás en este curso incluyen un motor de recomendaciones, un pipeline de respuesta a desastres y un proyecto final de capitulación de tu elección. 

Además, como parte del plan de estudios, se te requerirá publicar una entrada de blog sobre ciencia de datos para practicar tus habilidades de comunicación y visualización de datos.

También completarás varias lecciones diseñadas para ayudarte a desarrollar habilidades de ingeniería de software que son esenciales para los científicos de datos, como la creación de pruebas unitarias, la revisión de código, la construcción y el uso de clases. 

Nuestra investigación reveló que los instructores de este curso incluyen a ingenieros de datos senior de importantes empresas tecnológicas como Google y Netflix. También tendrás acceso a servicios de carrera, incluida la revisión de tu portafolio de GitHub y la optimización de tu perfil de LinkedIn, para ayudarte a conseguir un trabajo en ciencia de datos y prepararte para preguntas de entrevista de ciencia de datos.

Pros

• Enfoque práctico para aprender ciencia de datos
• Creado por ingenieros de datos senior de Google y Netflix
• Adecuado para estudiantes intermedios y avanzados
• Construye proyectos para tu portafolio
• Acceso a servicios de carrera

Contras

• Ninguno

8. [DataCamp] Introducción a la Ciencia de Datos en Python 

 

Información clave
Instructor del curso: Hillary Green-Lerman	Requisitos previos: Ninguno
Duración: 4 horas	Gratuito o de pago: De pago
Certificado: Sí	Estudiantes inscritos: 430K+
Dificultad: Principiante	Valoración: 4,6/5

Por qué elegimos este curso

Este será el curso ideal para ti si tienes curiosidad por la ciencia de datos pero aún no estás listo para invertir mucho tiempo y esfuerzo en estudiar. Con apenas 4 horas de contenido, todo el plan de estudios se puede completar en uno o dos días. Y te brindará suficiente información para decidir si tomar un curso más profundo.

Nuestros hallazgos revelaron que el instructor del curso es un gerente de ingeniería en Google. Además, si te consideras un aprendiz visual, este curso será aún más útil, ya que las lecciones en video incluyen muchas imágenes e ilustraciones coloridas.

El curso ofrece una introducción concisa a la ciencia de datos en Python. Comienza con lecciones sobre los conceptos básicos de Python. Y luego, aprenderás cómo cargar datos en pandas y representar datos con matplotlib. En la sección final, practicarás creando tres tipos de gráficos: gráficos de dispersión, gráficos de barras e histogramas.

Pros

• Ideal para principiantes completos
• Las lecciones en video incluyen muchas imágenes e ilustraciones
• Curso muy corto (unas 4 horas)

Contras

• El curso es bastante breve, por lo que no entra en tanto detalle como otros de nuestra lista

9. [Udemy] Data Science A-Z: Ejercicios prácticos y bonificación ChatGPT

 

Información clave
Instructor del curso: Kirill Eremenko	Requisitos previos: Ninguno
Duración: 21 horas	Gratuito o de pago: De pago
Certificado: Sí	Estudiantes inscritos: 210K+
Dificultad: Principiante	Valoración: 4,5/5

Por qué elegimos este curso

Según nuestras observaciones, este es uno de los mejores programas de ciencia de datos en línea. El curso fue creado por Kirill Eremenko y su equipo. Kirill trabajó anteriormente en Deloitte y ha enseñado a más de 2 millones de estudiantes en Udemy.

Nos gusta que el contenido se divida en cuatro secciones para cubrir visualización de datos, modelado, preparación de datos y comunicación. Siguiendo las secciones del curso en secuencia, aprenderás las habilidades fundamentales de la ciencia de datos, como limpiar y preparar tus datos para el análisis, crear visualizaciones básicas, modelar tus datos y ajustar curvas.

También profundizarás en la minería de datos con Tableau, junto con cómo construir modelos con regresión lineal y logística. También aprenderás a utilizar un Perfil de Exactitud Acumulativa (CAP) para evaluar tu modelo. También apreciamos que el instructor simula escenarios empresariales reales al enseñarte sobre la preparación de datos.

Otras áreas clave cubiertas en este curso incluyen programación SQL para ciencia de datos, herramientas de inteligencia empresarial y la importancia de las tuberías ETL para la ciencia de datos, tanto antes como después de la transformación.

Al final de este curso, también te beneficiarás de lecciones detalladas sobre comunicación, que incluyen consejos y trucos sobre presentación y narración en la ciencia de datos. Realmente nos gusta esto, ya que en el fondo, los científicos de datos son narradores, lo que convierte estas habilidades en esenciales.

Pros

• Incluye tareas de ciencia de datos con soluciones
• Adecuado tanto para principiantes como para estudiantes avanzados
• Aprende habilidades de presentación en ciencia de datos
• Utiliza conjuntos de datos del mundo real

Contras

• Ninguno

10. [Educative] Grokking Data Science

 

Información clave
Instructor del curso: Samia Khalid	Prerrequisitos: Ninguno
Duración: 10 Horas	Gratis o Pago: Pago
Certificado: Sí	Estudiantes inscritos: N/D
Dificultad: Principiante	Calificación: N/D

Por qué elegimos este curso

Basado en nuestra experiencia con otros cursos educativos, sabemos que este curso de ciencia de datos es 100% basado en texto. Esto lo convierte en una opción ideal para aquellos que prefieren aprender leyendo. Nuestra investigación también reveló que el creador de este curso es un ingeniero de software senior en Microsoft.

En este curso, aprenderás Python para la ciencia de datos, la visualización de datos y los fundamentos de la estadística con temas como probabilidad, estadísticas bayesianas y algoritmos de aprendizaje automático. También aprenderás a utilizar bibliotecas populares de Python como Pandas, Numpy y Matplotlib.

El curso también incluye secciones sobre aprendizaje automático en las que aprenderás sobre algoritmos de aprendizaje automático y cómo evaluar un modelo. También hay un proyecto completo de aprendizaje automático en el que aprenderás técnicas de análisis exploratorio de datos, procesamiento de datos y ajuste de parámetros, entre otros.

Cada sección de este curso incluye cuestionarios con respuestas y desafíos para ayudarte a practicar los conceptos que aprendes. La parte final del curso ofrece consejos para conseguir un trabajo bien remunerado en ciencia de datos y superar el síndrome del impostor.

Pros

• Ideal para aquellos que prefieren aprender leyendo
• Creado por un ingeniero senior en Microsoft
• No se requiere configuración de IDE para practicar la codificación
• Cada sección incluye cuestionarios con respuestas

Contras

• No es ideal si prefieres lecciones en video

11. [LinkedIn Learning] Fundamentos de la Ciencia de Datos

 

Información clave
Instructor del curso: Barton Poulson	Prerrequisitos: Ninguno
Duración: 5 Horas	Gratis o Pago: Pago
Certificado: Sí	Estudiantes inscritos: 48K+
Dificultad: Principiante	Calificación: 4.7/5

Por qué elegimos este curso

Este entrenamiento en ciencia de datos comienza con una visión general de qué es la ciencia de datos, antes de explorar el lugar de la ciencia de datos en la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Nuestra investigación también descubrió que el instructor es el fundador de DataLab.

Algunos de los temas que aprenderás en este curso incluyen el teorema de Bayes, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje supervisado, las matemáticas para la ciencia de datos y los métodos de interpretación. También obtendrás una visión general de los métodos generativos en ciencia de datos como las redes generativas adversarias (GAN) y el aprendizaje por refuerzo.

No solo profundizarás en los aspectos técnicos de la ciencia de datos, sino que este curso también te enseñará sobre el uso ético y responsable de los datos. Explorarás conceptos como el sesgo, la IA explicativa, la seguridad y las consideraciones legales en la ciencia de datos.

Al final de cada capítulo, hay un cuestionario para ayudarte a evaluar tu nivel de comprensión de la lección presentada en ese capítulo. Este curso es adecuado para principiantes, ya que el instructor no asume ningún conocimiento previo en ciencia de datos.

Pros

• Adecuado para principiantes
• Videos concisos con explicaciones claras
• Incluye cuestionarios para cada capítulo

Cons

• Falta de comunidad

12. [Simplilearn] Programa de Científico de Datos de IBM 

 

Información clave
Instructor del curso: Instructores de Simplilearn	Prerrequisitos: Conocimientos básicos de programación
Duración: 12 horas	Gratuito o de pago: De pago
Certificado: Sí	Estudiantes inscritos: N/A
Dificultad: Principiante	Valoración: 4.5/5

Por qué elegimos este curso

Nuestra investigación reveló que este programa en colaboración con IBM ofrece un paquete de aprendizaje integral que incluye clases en línea en vivo, hackathons, webinars y sesiones de preguntas y respuestas. 

Nos gusta que las clases en vivo te den acceso directo a los instructores, algunos de los cuales son científicos de datos e ingenieros seniors de IBM. Esto también te brinda una oportunidad única de interactuar con otros estudiantes.

El curso está diseñado para ayudarte a dominar habilidades críticas para el trabajo, como el aprendizaje supervisado y no supervisado, las pruebas de hipótesis, la minería de datos, la agrupación, las regresiones lineales y logísticas, la manipulación de datos, la visualización de datos y más. 

Algunos proyectos emocionantes que desarrollarás para tu portafolio son un modelo para predecir pacientes diabéticos, un módulo de rendimiento de ventas y un modelo de recomendación basado en usuarios, entre otros.

Al final del curso, estarás familiarizado con lenguajes de programación como Python, R y Scala, y también tendrás conocimientos prácticos de herramientas de ciencia de datos como Apache, Tableau, Spark, HBase, Sqoop, Hadoop y Flume.

Pros

• Acceso en vivo a los instructores
• Participación en hackathons de IBM
• Una comunidad activa de estudiantes
• Aprende Python, R y Scala

Cons

• El horario basado en cohortes puede no ser flexible para algunos

13. [Simplilearn] Curso Completo de Ciencia de Datos 2023

 

Información clave
Instructor del curso: Instructores de Simplilearn	Prerrequisitos: Ninguno
Duración: 11 horas	Gratuito o de pago: Gratuito
Certificado: No	Estudiantes inscritos: 25K+ vistas
Dificultad: Principiante	Valoración: N/A

Por qué elegimos este curso

En este curso, aprenderás qué es la ciencia de datos, qué hacen los científicos de datos y una guía paso a paso sobre cómo convertirte en un científico de datos.

Los instructores también proporcionan explicaciones detalladas de varios términos como inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, y las diferencias entre ellos.

Nuestros hallazgos también muestran que este curso cubre temas esenciales como construcción de modelos, distribución en estadística, teorema de Bayes, algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales de aprendizaje profundo y distribución binomial.

También obtendrás una visión general de bibliotecas útiles como TensorFlow, Numpy, Scipy, Pandas y Matplotlib.

Este curso es una excelente opción para principiantes y aquellos que desean mejorar sus conocimientos en ciencia de datos para una próxima entrevista. Incluso hay una sección dedicada a ayudarte a prepararte para preguntas comunes de entrevistas en ciencia de datos junto con un tutorial sobre cómo crear un currículum.

Pros

• Ideal para principiantes completos
• Incluye una sección sobre preparación para entrevistas en ciencia de datos
• Explicación detallada de términos clave
• Gratis y de fácil acceso en YouTube

Cons

• No hay certificado de finalización

14. [Springboard] Curso preparatorio de ciencia de datos

Información clave
Instructores del curso: Alex Chao, Ike Okonkwo, Mitul Tiwari, Sameera Poduri	Prerrequisitos: Ninguno
Duración: 4 – 6 semanas	Gratis o pago: Pago
Certificado: Sí	Estudiantes inscritos: N/D
Dificultad: Principiante	Calificación: N/D

Por qué elegimos este curso

Nuestros hallazgos revelaron que este curso es un curso preparatorio de ciencia de datos para aspirantes a científicos de datos. No se requiere conocimiento previo de ciencia de datos o programación, y al tomar este curso adquirirás los conocimientos y habilidades que necesitas para enfrentar cursos de ciencia de datos más avanzados.

Está compuesto por ocho partes que te guiarán a través de conceptos fundamentales de ciencia de datos, incluyendo la programación y su importancia en ciencia de datos, el teorema de Bayes y la probabilidad condicional.

Al final del curso, también tendrás un conocimiento práctico de herramientas de ciencia de datos como Numpy, Pandas, Anaconda, Jupyter Notebooks, Git y GitHub.

Como parte del curso, los estudiantes también trabajarán en un proyecto de aplicación para resolver un problema comercial real utilizando datos de Google y Apple.

Otra ventaja de tomar este curso es la mentoría individualizada con mentores de reconocidas empresas de tecnología como Uber. También tendrás acceso al programa de coaching profesional en ciencia de datos y a una comunidad de compañeros vibrante.

Pros

• Crear una aplicación para resolver problemas comerciales reales
• Acceso a una comunidad de compañeros vibrante
• Soporte de mentoría individualizada

Cons

• Ninguno

15. [Edureka!] Ciencia de datos para principiantes 

 

Información clave
Instructor del curso: Instructores de Edureka!	Prerrequisitos: Ninguno
Duración: 11 horas	Gratis o pago: Gratis
Certificado: No	Estudiantes inscritos: más de 125,000 visualizaciones
Dificultad: Principiante	Calificación: N/D

Por qué elegimos este curso

Esta será una excelente opción para principiantes que buscan un curso gratuito para comenzar su viaje en ciencia de datos. Después de explicar la ciencia de datos, el instructor proporciona una guía completa para aspirantes a científicos de datos.

Esta capacitación cuenta con más de 11 horas de contenido, que cubren temas importantes como la matriz de confusión, el teorema de Bayes, la ecuación de Bellman y estadísticas inferenciales.

También aprenderás temas avanzados de ML y DL como regresión, algoritmos KNN, algoritmos de árboles de decisión, aprendizaje por refuerzo y conceptos básicos de código de TensorFlow.

Nuestra investigación también reveló que el plan de estudios incluye muchas secciones de casos de uso, que te brindan la oportunidad de poner en práctica los conceptos. También obtienes preparación para entrevistas y ayuda para crear un currículum de ciencia de datos.

Pros

• Adecuado para principiantes completos
• Incluye una sección de preparación para entrevistas de ciencia de datos
• Incluye una guía completa para convertirse en científico de datos
• Gratis y de fácil acceso en YouTube

Contras

• No hay certificado de finalización

16. [Codecademy] Fundamentos de Ciencia de Datos

 

Información clave
Instructor del curso: Instructores de Codecademy	Requisitos previos: Ninguno
Duración: 16 semanas	Gratis o de pago: Gratis
Certificado: Sí	Estudiantes inscritos: 16K+
Dificultad: Principiante	Calificación: N/A

Por qué elegimos este curso

El curso de fundamentos de ciencia de datos de Codecademy comienza enseñándote los principios de la alfabetización de datos antes de pasar a temas como los fundamentos de estadísticas para ciencia de datos y la comunicación de los resultados de la ciencia de datos.

Según nuestras observaciones, este curso también te enseña técnicas de análisis exploratorio de datos (EDA) y manipulación de datos, culminando con lecciones sobre herramientas populares de Python como Pandas y Matplotlib.

Nos gusta que el plan de estudios tome un enfoque basado en proyectos, ya que construirás 34 mini-proyectos para ayudarte a practicar la teoría que estás aprendiendo.

También trabajarás en dos proyectos importantes para incluir en tu portafolio, que incluyen un proyecto para ordenar y analizar los costos de los seguros médicos de EE. UU. y otro para interpretar datos sobre animales en peligro de extinción. Estas son excelentes formas de familiarizarte con problemas de datos del mundo real.

Pros

• Construye proyectos para tu portafolio de ciencia de datos
• Ideal para principiantes completos
• Aprende buenas prácticas para comunicar los resultados de la ciencia de datos
• Incluye cuestionarios al final de cada unidad

Contras

• No se puede acceder a los instructores para hacer preguntas

Conclusiones finales

Y ahí lo tienes, los 15 mejores cursos de ciencia de datos en 2023, incluyendo una variedad de cursos para principiantes y profesionales experimentados por igual.

¡Feliz aprendizaje!

¿Quieres mejorar tus habilidades en ciencia de datos con Deep Learning? Echa un vistazo a:

Preguntas frecuentes

1. ¿Cuál es el mejor curso para ciencia de datos?

Los mejores cursos de ciencia de datos en línea dependen de varios factores como tus objetivos, nivel de habilidad y estilo de aprendizaje preferido. Recomendaríamos revisar cada uno de los cursos de ciencia de datos en nuestra lista, pero si eres un principiante, tal vez comienza con el curso de capacitación en ciencia de datos de Udemy, y si tienes más experiencia, el nanodegree de ciencia de datos de Udacity es una opción sólida.

2. ¿Cuál es el mejor curso para principiantes en Ciencia de Datos?

No es posible seleccionar un solo curso de los mejores cursos de ciencia de datos para principiantes, ya que esto depende de tu experiencia previa, estilo de aprendizaje preferido y objetivos profesionales. Dicho esto, hemos incluido una variedad de excelentes cursos para principiantes, incluyendo opciones destacadas como Fundamentos de Ciencia de Datos de Coursera.

3. ¿Es necesario saber programación para la Ciencia de Datos?

Sí. La Ciencia de Datos requiere que tengas conocimientos de lenguajes de programación como Python y R para manipular y analizar conjuntos de datos, construir modelos y crear algoritmos de aprendizaje automático.

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