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Curso completo de Ciencia de Datos para principiantes - Aprende desde cero

4.578.238 visualizaciones 12 de noviembre de 2019 5:52:09

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CanalfreeCodeCamp.org

En resumen

Este curso de Barton Poulson, de datalab.cc, sienta las bases de la ciencia de datos, cubriendo principios esenciales, herramientas y técnicas clave para quienes empiezan. Explorarás cómo obtener datos desde APIs, encuestas, experimentos o conjuntos de datos existentes, practicarás programación con Python, R y SQL, y profundizarás en matemáticas y estadística —elementos clave para extraer insights útiles en negocios o investigación. Ideal para quienes parten de cero y buscan aplicar la ciencia de datos de forma práctica.

Pasos clave

  1. Aprender a obtener datos desde APIs, encuestas, experimentos o conjuntos de datos ya existentes
  2. Practicar programación con herramientas como Python, R, SQL y hojas de cálculo para análisis
  3. Estudiar matemáticas (álgebra, cálculo, probabilidad) y estadística (exploratoria e inferencial)
  4. Aplicar métodos para validar modelos, seleccionar características y obtener conclusiones aplicables

Preguntas y respuestas

¿Qué lenguajes de programación se cubren?

Python, R, SQL, y nociones básicas de HTML, XML, JSON, Bash y expresiones regulares (regex).

¿Cómo se explica la obtención de datos?

Mediante métodos como APIs, web scraping, encuestas, entrevistas y diseños experimentales.

Descripción del autor

Aprende Ciencia de Datos con este curso completo diseñado para principiantes absolutos. Considerado el *« trabajo más sexy del siglo XXI »*, la Ciencia de Datos es una disciplina clave en la actualidad. Aquí descubrirás los elementos esenciales: principios, prácticas y herramientas que la convierten en un medio poderoso para obtener insights críticos en negocios e investigación. Obtendrás una base sólida para seguir aprendiendo y aplicar estos conocimientos en tu trabajo.

Con la Ciencia de Datos, podrás hacer lo que quieras, y hacerlo mejor. Este curso abarca los fundamentos de la Ciencia de Datos, la obtención de datos, programación, matemáticas y estadística.

💻 Curso creado por Barton Poulson de datalab.cc.

⭐️ Contenidos del curso ⭐️
⌨️ Parte 1: Introducción a la Ciencia de Datos – Fundamentos
- Bienvenida (1.1)
- La demanda de Ciencia de Datos (2.1)
- El diagrama de Venn de la Ciencia de Datos (2.2)
- El camino en la Ciencia de Datos (2.3)
- Roles en Ciencia de Datos (2.4)
- Equipos en Ciencia de Datos (2.5)
- Big Data (3.1)
- Programación (3.2)
- Estadística (3.3)
- Inteligencia de Negocios (3.4)
- « No hacer daño » (4.1)
- Resumen de métodos (5.1)
- Resumen de obtención de datos (5.2)
- Resumen de programación (5.3)
- Resumen de matemáticas (5.4)
- Resumen de estadística (5.5)
- Resumen de Machine Learning (5.6)
- Interpretabilidad (6.1)
- Insights accionables (6.2)
- Gráficos de presentación (6.3)
- Investigación reproducible (6.4)
- Próximos pasos (7.1)

⌨️ Parte 2: Obtención de datos – Fundamentos de la Ciencia de Datos (1:39:46)
- Bienvenida (1.1)
- Métricas (2.1)
- Precisión (2.2)
- Contexto social de la medición (2.3)
- Datos existentes (3.1)
- APIs (3.2)…

Sobre este tutorial

freeCodeCamp.org publicó este tutorial en vídeo de 5:52:09 el 12 de noviembre de 2019. Se ha visto 4.578.238 veces en YouTube.

Categoría
Educación
Duración
5:52:09
Publicado
12 de noviembre de 2019
Visualizaciones
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