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Curso completo de Ciencia de Datos para principiantes - Aprende desde cero
CanalfreeCodeCamp.orgEn 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
- Aprender a obtener datos desde APIs, encuestas, experimentos o conjuntos de datos ya existentes
- Practicar programación con herramientas como Python, R, SQL y hojas de cálculo para análisis
- Estudiar matemáticas (álgebra, cálculo, probabilidad) y estadística (exploratoria e inferencial)
- 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
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.
- Canal
- freeCodeCamp.org
- Categoría
- Educación
- Duración
- 5:52:09
- Publicado
- 12 de noviembre de 2019
- Visualizaciones
- 4.578.238
- Me gusta
- 92.174
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