Hay miles de cursos y clases en línea que te ayudarán a mejorar tus habilidades de Ciencias De La Información y a obtener tu certificado de Ciencias De La Información.
En este artículo del blog, nuestros expertos han reunido una lista de los 10 mejores cursos, tutoriales, programas de formación, clases y certificaciones de Ciencias De La Información que están disponibles en línea ahora mismo.
Hemos incluido solo aquellos cursos que cumplen con nuestros estándares de alta calidad. Hemos dedicado mucho tiempo y esfuerzo a reunir todo esto para ti. Estos cursos son adecuados para todos los niveles: principiantes, estudiantes intermedios y expertos.
A continuación, te presentamos estos cursos y lo que pueden ofrecerte.
10 Mejores Cursos De Ciencias De La Información en Línea
Aprenda a crear algoritmos de aprendizaje automático en Python y R con dos expertos en ciencia de datos. Plantillas de código incluidas.
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Contenido del curso
¡Bienvenido al curso! Aquí te ayudaremos a empezar en las mejores condiciones. ——————– Parte 1: Preprocesamiento de datos ——————– Preprocesamiento de datos en Python Data Preprocesamiento en R ——————– Parte 2: Regresión ——————– Regresión lineal simple Regresión lineal múltiple Regresión polinomial Regresión de vector de soporte (SVR) Regresión de árbol de decisión Regresión de bosque aleatorio Evaluación de modelos de regresión Selección de modelo de regresión de rendimiento en Python Selección de modelo de regresión en R ——————- – Parte 3: Clasificación ——————– Regresión logística K-vecinos más cercanos (K-NN) Máquina de vectores de soporte (SVM) Kernel SVM Naive Bayes Árbol de decisión Clasificación Aleatoria Clasificación de bosques Selección del modelo de clasificación en Python Evaluación del rendimiento de los modelos de clasificación ——————– Parte 4: Agrupación en clústeres ————— —– Agrupamiento de K-Means Agrupamiento jerárquico ——————– Parte 5: Aprendizaje de reglas de asociación ————- ——- A priori Eclat ——————– Parte 6: Refuerzo Learni ng ——————– Límite de confianza superior (UCB) Muestreo de Thompson ——————– Parte 7: Procesamiento del lenguaje natural ——————– ——————– Parte 8: Aprendizaje profundo ——————– Redes Neuronales Artificiales Redes Neuronales Convolucionales ——————– Parte 9: Dimensionalidad Reducción ——————– Análisis de componentes principales (PCA) Análisis discriminante lineal (LDA) Kernel PCA ————— —– Parte 10: Selección de modelos y potenciación ——————– Selección de modelos Clases adicionales de XGBoost
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“¡Aprenda a usar NumPy, Pandas, Seaborn, Matplotlib, Plotly, Scikit-Learn, Machine Learning, Tensorflow y más!”
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Contenido del curso
Introducción al curso Configuración del entorno Descripción general de Jupyter Curso acelerado de Python Python para análisis de datos – NumPy Python para análisis de datos – Pandas Python para análisis de datos – Ejercicios de Pandas Python para visualización de datos – Matplotlib Python para visualización de datos – Seaborn Python para visualización de datos – Pandas Built- en visualización de datos Python para visualización de datos – Plotly y Cufflinks Python para visualización de datos – Trazado geográfico Proyecto Capstone de datos Introducción al aprendizaje automático Regresión lineal Validación cruzada y compensación de sesgo y varianza Regresión logística K Vecinos más cercanos Árboles de decisión y bosques aleatorios Máquinas vectoriales compatibles K Agrupación de medios Análisis de componentes principales Sistemas de recomendación Procesamiento de lenguaje natural Redes neuronales y aprendizaje profundo Big Data y Spark con Python SECCIÓN ADICIONAL: ¡GRACIAS!
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“Capacitación completa en ciencia de datos: matemáticas, estadísticas, Python, estadísticas avanzadas en Python, aprendizaje automático y profundo”
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Contenido del curso
Parte 1: Introducción El campo de la ciencia de datos: las diversas disciplinas de la ciencia de datos El campo de la ciencia de datos: conexión de las disciplinas de la ciencia de datos El campo de la ciencia de datos: los beneficios de cada disciplina El campo de la ciencia de datos: técnicas populares de ciencia de datos El campo de Ciencia de datos: herramientas populares de ciencia de datos El campo de la ciencia de datos: carreras en ciencia de datos El campo de la ciencia de datos: desacreditar conceptos erróneos comunes Parte 2: probabilidad Probabilidad: combinatoria Probabilidad: inferencia bayesiana Probabilidad: distribuciones Probabilidad: probabilidad en otros campos Parte 3: estadísticas Estadística – Estadística descriptiva Estadística – Ejemplo práctico: Estadística descriptiva Estadística – Fundamentos de la estadística inferencial Estadística – Estadística inferencial: Intervalos de confianza Estadística – Ejemplo práctico: Estadística inferencial Estadística – Prueba de hipótesis Estadística – Ejemplo práctico: Prueba de hipótesis Parte 4: Introducción a Python Python – Variables y Tipos de datos Python – Sintaxis básica de Python Python – Otros operadores de Python Python – Declaraciones condicionales Python – Funciones de Python Python – Secuencias Python – Iteraciones Python – Herramientas avanzadas de Python Parte 5: Métodos estadísticos avanzados en Python Métodos estadísticos avanzados – Regresión lineal con StatsModels Métodos estadísticos avanzados – Regresión lineal múltiple con StatsModels Métodos estadísticos avanzados – Regresión lineal con sklearn Métodos estadísticos avanzados – Ejemplo práctico: Regresión lineal Métodos estadísticos avanzados – Regresión logística Métodos estadísticos avanzados – Análisis de conglomerados Métodos estadísticos avanzados – Clúster de K-Means Métodos estadísticos avanzados – Otros tipos de Agrupación Parte 6: Matemáticas Parte 7: Aprendizaje profundo Aprendizaje profundo – Introducción a las redes neuronales Aprendizaje profundo – Cómo construir una red neuronal desde cero con NumPy Aprendizaje profundo – TensorFlow 2.0: Introducción Aprendizaje profundo – Profundizando en las redes neuronales: Introducción a las redes neuronales profundas rks Aprendizaje profundo – Sobreajuste Aprendizaje profundo – Inicialización Aprendizaje profundo – Indagación en el descenso del gradiente y los cronogramas de tasa de aprendizaje Aprendizaje profundo – Preprocesamiento Aprendizaje profundo – Clasificación en el conjunto de datos MNIST Aprendizaje profundo – Ejemplo de caso de negocios Aprendizaje profundo – Conclusión Apéndice: Aprendizaje profundo – TensorFlow 1: Apéndice de introducción: aprendizaje profundo: TensorFlow 1: clasificación en el conjunto de datos MNIST Apéndice: aprendizaje profundo: TensorFlow 1: estudio de caso de integración de software de caso comercial: ¿qué sigue en el curso? Estudio de caso: preprocesamiento de ‘Absenteeism_data’ Estudio de caso: aplicación de aprendizaje automático para crear el ‘absenteeism_module’ Estudio de caso: carga de ‘absenteeism_module’ Caso de estudio: análisis de los resultados previstos en Tableau Apéndice: herramientas adicionales de Python Apéndice: pandas Apéndice básico: trabajo con Archivos de texto en la conferencia adicional de Python
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“Aprenda programación en R y R Studio. Análisis de datos, ciencia de datos, análisis estadístico, paquetes, funciones, GGPlot2”
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Contenido del curso
Ponerse en marcha Principios básicos de programación Fundamentos de R Matrices Marcos de datos Visualización avanzada con GGPlot2 Soluciones para la tarea Tutoriales adicionales
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“Aprende Data Science paso a paso a través de ejemplos reales de Analytics. Minería de datos, modelado, visualización de Tableau y más.”
En el momento de escribir este artículo más de 204905+ personas han realizado este curso y han dejado más de 32095+ comentarios.
Contenido del curso
Entusiásmese ¿Qué es la ciencia de datos? ————————— Parte 1: Visualización ——————- ——– Introducción a Tableau Cómo usar Tableau para la minería de datos Minería de datos avanzada con Tableau ————————— Parte 2: Modelado ————————— Actualización de estadísticas Regresión lineal simple Regresión lineal múltiple Regresión logística Construcción de un modelo sólido de segmentación geodemográfica Evaluación de su modelo Obtener información de su modelo Mantenimiento del modelo ————————— Parte 3: Preparación de datos ———– —————- Herramientas de Business Intelligence (BI) ETL Fase 1: Gestión de datos antes de cargar ETL Fase 2: Guía paso a paso para cargar datos usando SSIS Manejo de errores durante ETL (Fases 1 y 2) Programación SQL para Data Science ETL Fase 3: Manejo de datos después de la carga Manejo de errores durante ETL (Fase 3) ———————- —– Parte 4: Comunicación ————————— Trabajar con personas Presentar para científicos de datos Soluciones de tareas Conferencias adicionales
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“Complete el tutorial práctico de aprendizaje automático con ciencia de datos, Tensorflow, inteligencia artificial y redes neuronales”
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Contenido del curso
“Primeros pasos Actualización de estadísticas y probabilidades, y práctica de Python Modelos predictivos Aprendizaje automático con sistemas de recomendación de Python Más técnicas de minería de datos y aprendizaje automático Manejo de datos del mundo real Apache Spark: aprendizaje automático en Big Data Diseño experimental/ML en el mundo real Aprendizaje profundo y Proyecto Final de Modelos Generativos de Redes Neuronales ¡Lo lograste!”
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“Estadísticas que necesita en la oficina: estadísticas descriptivas e inferenciales, prueba de hipótesis, análisis de regresión”
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Contenido del curso
“Introducción ¿Datos de muestra o de población? Los fundamentos de la estadística descriptiva Medidas de tendencia central, asimetría y variabilidad Ejemplo práctico: estadística descriptiva Distribuciones Estimadores y estimaciones Intervalos de confianza: temas avanzados Ejemplo práctico: estadística inferencial Prueba de hipótesis: Introducción Prueba de hipótesis: ¡Comencemos a probar! Ejemplo práctico: prueba de hipótesis Los fundamentos del análisis de regresión Sutilezas del análisis de regresión Supuestos para el análisis de regresión lineal Manejo de datos categóricos Ejemplo práctico: análisis de regresión Conferencia extra”
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“Programación en Python para Data Analytics y Data Science. Aprenda análisis estadístico, minería de datos y visualización”
En el momento de escribir este artículo más de 146076+ personas han realizado este curso y han dejado más de 24563+ comentarios.
Contenido del curso
Bienvenido al curso Principios básicos de programación Fundamentos de Python Matrices Marcos de datos Visualización avanzada Soluciones para tareas Conferencias adicionales
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“¡Aprenda a usar el lenguaje de programación R para la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la visualización de datos!”
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Contenido del curso
Introducción al curso Prácticas recomendadas del curso Configuración de la instalación de Windows Configuración de la instalación de Mac OS Instalación de Linux Descripción general del entorno de desarrollo Introducción a los conceptos básicos de R R Matrices R Data Frames R Listas Entrada y salida de datos con RR Conceptos básicos de programación Programación avanzada de R Manipulación de datos con R Visualización de datos con Proyecto de visualización de datos R Visualizaciones interactivas con Plotly Proyecto de datos Capstone Introducción al aprendizaje automático con R Aprendizaje automático con R – Proyecto de aprendizaje automático de regresión lineal – Aprendizaje automático de regresión lineal con R – Proyecto de aprendizaje automático de regresión logística – Aprendizaje automático de regresión logística con R – K Nearest Proyecto de aprendizaje automático de vecinos – K Aprendizaje automático de vecinos más cercanos con R – Árboles de decisión y bosques aleatorios Proyecto de aprendizaje automático – Árboles de decisión y bosques aleatorios Aprendizaje automático con R – Máquinas de vectores de soporte Proyecto de aprendizaje automático – Máquinas de vectores de soporte Aprendizaje automático con R – K-means Agrupación Proyecto de aprendizaje automático: agrupamiento de K-means Aprendizaje automático con R: procesamiento de lenguaje natural Aprendizaje automático con R: redes neuronales Proyecto de aprendizaje automático: sección de bonificación de redes neuronales
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“¡Aprende ciencia de datos, análisis de datos, aprendizaje automático (inteligencia artificial) y Python con Tensorflow, Pandas y más!”
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Contenido del curso
“Introducción Aprendizaje automático 101 Marco de aprendizaje automático y ciencia de datos Los 2 caminos Configuración del entorno de ciencia de datos Pandas: análisis de datos NumPy Matplotlib: representación gráfica y visualización de datos Scikit-learn: creación de modelos de aprendizaje automático Aprendizaje supervisado: clasificación + regresión Milestone Project 1: aprendizaje supervisado (clasificación ) Milestone Project 2: aprendizaje supervisado (datos de series temporales) Ingeniería de datos Redes neuronales: aprendizaje profundo, aprendizaje por transferencia y TensorFlow 2 Narración + comunicación: cómo presentar su trabajo Consejos profesionales + Bits adicionales Aprenda Python Aprenda Python Parte 2 Extra: Aprenda estadísticas avanzadas y Matemáticas GRATIS! ¿A dónde ir desde aquí? SECCIÓN DE BONIFICACIÓN”
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Estas son algunas de las preguntas más frecuentes sobre el aprendizaje de Ciencias De La Información
¿Cuánto tiempo se tarda en aprender Ciencias De La Información?
La respuesta a la pregunta «¿cuánto tiempo se tarda en aprender Ciencias De La Información?» es… depende. Cada persona tiene unas necesidades diferentes y cada una tiene un contexto determinado, por lo que depende de cada persona.
Piensa en estas preguntas: ¿Para qué quieres aprender Ciencias De La Información? ¿Cuál es tu punto de partida? ¿Eres principiante o tienes experiencia en Ciencias De La Información? ¿Cuánto puedes practicar? ¿1 hora al día? ¿40 horas a la semana? Echa un vistazo a este curso sobre Ciencias De La Información.
¿Es fácil o difícil aprender Ciencias De La Información?
Aprender Ciencias De La Información no es difícil para la mayoría de las personas. ¡Echa un vistazo a este curso sobre cómo aprender Ciencias De La Información en poco tiempo!
¿Cómo puedo aprender Ciencias De La Información rápidamente?
La forma más rápida de aprender Ciencias De La Información es adquirir primero este curso de Ciencias De La Información y luego practicar lo aprendido siempre que puedas. Incluso si solo practicas 15 minutos al día. La constancia es la clave.
¿Dónde puedo aprender Ciencias De La Información?
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