Curso de ciencia de datos

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es una disciplina surgida en 2002, que tiene como finalidad extraer valor de todos los datos que posee una organización. La mayor parte de estos datos no se utilizan o en el mejor de los casos se subutilizan por lo que las nuevas tecnologías han permitido su estudio con mayor detenimiento

La ciencia de datos combina conocimientos empresariales, estadísticos e informáticos para analizar los datos recopilados por diversas fuentes, entre las cuales están: páginas web, encuestas, hábitos de compra, teléfonos, etc.

¿Para qué sirve?

La ciencia de datos permite a las empresas tomar mejores decisiones al conocer mejor el comportamiento y las tendencias de su público objetivo. Entre las mejoras que pueden realizar están:

  1. Producir, mejorar e innovar los productos de la empresa, en función de los requerimientos de los consumidores
  2. Entender los servicios más buscados por los clientes y ofrecer una segmentación de precios adecuada en función de su capacidad económica y necesidades, con lo cual se puede ampliar la base de clientes

Tal como se muestra en el artículo, una de las causas para no encontrar un empleo son la falta de demanda y los conocimientos desfasados, por lo que mantenerse actualizado y aprender conocimientos de alta demanda, mejoran tu empleabilidad laboral

¿Dónde estudiar un curso de ciencia de datos?

El mejor lugar para hacer un curso de ciencia de datos es en edX, porque ofrece una amplia variedad de cursos en diversos idiomas, niveles, proveedores y aplicaciones empresariales, que permiten seleccionar el más conveniente para lo que requiere el estudiante. Anexo algunas de las características de los cursos ofrecidos por edX:



Idiomas:

  1. 88 en inglés
  2. 5 en italiano
  3. 2 español
  4. 2 en chino mandarín
  5. 1 japonés

Nivel

  1. Introductorio: 68
  2. Intermedio: 18
  3. Avanzado: 13

Proveedores: múltiples proveedores de diferentes países, entre los cuales destacan:

  1. 11 de la Universidad de Harvard
  2. 7 del Instituto Tecnológico de Massachusetts
  3. 6 de la Universidad de Hong Kong
  4. Un curso de IBM
  5. 1 del Instituto Tecnológico de Monterrey
  6. 1 curso Universidad Carlos III de Madrid

Aplicaciones:

  1. Biología y ciencias de la vida: 23
  2. Ingeniería: 19
  3. Física: 15
  4. Ciencias de la computación: 14
  5. Estudios ambientales: 13
  6. Salud y seguridad: 12
  7. Análisis de datos y estadística: 11
  8. Humanidades: 11
  9. Gerencia y negocios: 10
  10. Energía y ciencias de la tierra: 10
  11. Medicina: 10
  12. Matemáticas: 8
  13. Química: 7



¿Qué incluyen los cursos de ciencia de datos?

Los cursos introductorios incluyen entre otros aspectos:

  1. Uso de herramientas de ciencia de datos como Jupyter notebook (https://jupyter.org/)
  2. Comprender y practicar la programación en Phyton (https://www.learnpython.org/es/) o (https://www.python.org/)., usando Jupyter notebook
  3. Modelos para procesar grandes conjuntos de datos
  4. Implementación de algoritmos de procesamiento y aprendizaje automático de datos en el mundo real
  5. Entender el proceso completo de la ciencia de datos

En el artículo anexo, puedes ver que el lenguaje de programación python es uno de los más demandados a nivel mundial para diversas tareas, por lo que se recomienda su estudio y aplicación

Requisitos para acceder a los cursos introductorios de ciencia de datos

En general, no se requieren conocimientos previos de informática o programación para poder tomar este programa. Solo se necesita alta motivación al autoaprendizaje y algunas habilidades informáticas básicas, dado que los cursos empiezan desde lo básico, desarrollando posteriormente los temas más complejos

¿Qué curso recomiendo?

Todos los cursos son de alta calidad y van dirigidos a lo que los estudiantes necesitan.

Sin embargo, para mi es especialmente interesante el certificado profesional de IBM en ciencia de datos, que tiene una duración promedio de un año con una dedicación de 3 a 5 horas a la semana. Me parece que es muy completo y lo recomiendo ampliamente





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