Curso de Ciencia de Datos sin usar código

Aprender Gratis | Curso de Ciencia de Datos sin usar código

Curso gratuito de Ciencia de Datos sin usar código con el que aprenderás nuevas habilidades esenciales para diseñar, construir, verificar y probar modelos predictivos. 

Los participantes recibirán la formación básica en enfoques analíticos predictivos eficaces que acompañan a la creciente disciplina de la Ciencia de Datos. Se presentarán métodos de Aprendizaje Automático utilizando la Plataforma Analítica KNIME para descubrir patrones y relaciones en los datos. 

La predicción de tendencias y comportamientos futuros permite tomar decisiones proactivas basadas en los datos. Durante este curso, los alumnos adquirirán nuevas habilidades para aplicar algoritmos predictivos a datos reales, evaluar, validar e interpretar los resultados sin requisitos previos de ningún tipo de programación.

Lo que aprenderás en este curso es lo siguiente:

  • Cómo diseñar flujos de trabajo de Ciencia de Datos sin necesidad de programar
  • Conocimientos esenciales de Ciencia de Datos para diseñar, construir, probar y evaluar modelos predictivos
  • Manipulación, preparación y clasificación de datos y métodos de agrupación
  • Formas de aplicar algoritmos de Ciencia de Datos a datos reales y de evaluar e interpretar los resultados

Este curso lo ofrece la Universidad de California San Diego, una universidad que es una potencia académica y un motor económico. Está reconocida como una de las 10 mejores universidades públicas por US News and World Report. 

¿A quién va dirigido este curso de Ciencia de Datos sin usar código?

El curso está diseñado para quienes buscan adquirir o ampliar sus conocimientos en el área de la ciencia de datos. Será de especial ayuda para aquellos que estudien o se dediquen de forma profesional a las áreas de análisis de datos, ingeniería, programación y también para emprendedores.

No será necesario disponer de conocimientos previos a la hora de realizar el curso, que se imparte en inglés (ver cursos gratis de inglés). Además, cuenta con la opción de seleccionar otros idiomas, incluido el español, lo que facilita el aprendizaje.

Lo que sí necesitarás es contar con un ordenador con conexión estable a Internet para poder acceder a todo el contenido del curso.

¿Qué aprenderás en este curso de Ciencia de Datos sin usar código?

El curso que imparte la instructora Natasha Balac, Ph.D. tiene una duración de aproximadamente 14 horas

Durante el mismo, tendrás acceso a todo el material necesario para que puedas realizar el curso a tu propio ritmo. No obstante, se recomienda dedicar, al menos, 4 horas a la semana hasta finalizar el contenido.

Los temas que se tratan en este curso de Ciencia de Datos sin usar código son los siguientes:

  • Bienvenido al mundo de los grandes datos.
  • Introducción a la plataforma analítica KNMINE.
  • Manipulación y visualización de datos.
  • Aprendizaje automático.

Acceso al curso de Ciencia de Datos sin usar código

Accede al curso de Ciencia de Datos sin usar código impartido por la Universidad de California San Diego. Tanto la inscripción como la participación están habilitadas de forma completamente gratuita

Puedes obtener el certificado siempre que compres el curso y superes todos los cuestionarios relacionados. El precio es de 45 € en la Universidad de California San Diego. No obstante, tienes la posibilidad de realizar este curso de forma completamente gratuita y becada. En este enlace te contamos cómo conseguirlo.  

También puedes participar en el curso y finalizarlo sin obtener ningún certificado de forma gratuita. Tendrás acceso a los materiales del curso, pero no la capacidad de obtener un certificado.

Si quieres seguir formándote, también pueden interesarte este curso para entender cómo funciona la ciencia de datos o este otro curso de limpieza de datos en Python. Ambos son completamente gratuitos.

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1 respuesta a "Curso de Ciencia de Datos sin usar código"


  • Nestor Moreno

    Me parece de gran pertinencia para avanzar y mejorar miformacion actual en ciencia y tecnologia de la informacion.