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
Learn to create Machine Learning Algorithms in Python and R from two Data Science experts. Code templates included.
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Contenido del curso
Welcome to the course! Here we will help you get started in the best conditions.
——————– Part 1: Data Preprocessing ——————–
Data Preprocessing in Python
Data Preprocessing in R
——————– Part 2: Regression ——————–
Simple Linear Regression
Multiple Linear Regression
Polynomial Regression
Support Vector Regression (SVR)
Decision Tree Regression
Random Forest Regression
Evaluating Regression Models Performance
Regression Model Selection in Python
Regression Model Selection in R
——————– Part 3: Classification ——————–
Logistic Regression
K-Nearest Neighbors (K-NN)
Support Vector Machine (SVM)
Kernel SVM
Naive Bayes
Decision Tree Classification
Random Forest Classification
Classification Model Selection in Python
Evaluating Classification Models Performance
——————– Part 4: Clustering ——————–
K-Means Clustering
Hierarchical Clustering
——————– Part 5: Association Rule Learning ——————–
Apriori
Eclat
——————– Part 6: Reinforcement Learning ——————–
Upper Confidence Bound (UCB)
Thompson Sampling
——————– Part 7: Natural Language Processing ——————–
——————– Part 8: Deep Learning ——————–
Artificial Neural Networks
Convolutional Neural Networks
——————– Part 9: Dimensionality Reduction ——————–
Principal Component Analysis (PCA)
Linear Discriminant Analysis (LDA)
Kernel PCA
——————– Part 10: Model Selection & Boosting ——————–
Model Selection
XGBoost
Bonus Lectures
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“Learn how to use NumPy, Pandas, Seaborn , Matplotlib , Plotly , Scikit-Learn , Machine Learning, Tensorflow , and more!”
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Contenido del curso
Course Introduction
Environment Set-Up
Jupyter Overview
Python Crash Course
Python for Data Analysis – NumPy
Python for Data Analysis – Pandas
Python for Data Analysis – Pandas Exercises
Python for Data Visualization – Matplotlib
Python for Data Visualization – Seaborn
Python for Data Visualization – Pandas Built-in Data Visualization
Python for Data Visualization – Plotly and Cufflinks
Python for Data Visualization – Geographical Plotting
Data Capstone Project
Introduction to Machine Learning
Linear Regression
Cross Validation and Bias-Variance Trade-Off
Logistic Regression
K Nearest Neighbors
Decision Trees and Random Forests
Support Vector Machines
K Means Clustering
Principal Component Analysis
Recommender Systems
Natural Language Processing
Neural Nets and Deep Learning
Big Data and Spark with Python
BONUS SECTION: THANK YOU!
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“Complete Data Science Training: Mathematics, Statistics, Python, Advanced Statistics in Python, Machine & Deep Learning”
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Contenido del curso
Part 1: Introduction
The Field of Data Science – The Various Data Science Disciplines
The Field of Data Science – Connecting the Data Science Disciplines
The Field of Data Science – The Benefits of Each Discipline
The Field of Data Science – Popular Data Science Techniques
The Field of Data Science – Popular Data Science Tools
The Field of Data Science – Careers in Data Science
The Field of Data Science – Debunking Common Misconceptions
Part 2: Probability
Probability – Combinatorics
Probability – Bayesian Inference
Probability – Distributions
Probability – Probability in Other Fields
Part 3: Statistics
Statistics – Descriptive Statistics
Statistics – Practical Example: Descriptive Statistics
Statistics – Inferential Statistics Fundamentals
Statistics – Inferential Statistics: Confidence Intervals
Statistics – Practical Example: Inferential Statistics
Statistics – Hypothesis Testing
Statistics – Practical Example: Hypothesis Testing
Part 4: Introduction to Python
Python – Variables and Data Types
Python – Basic Python Syntax
Python – Other Python Operators
Python – Conditional Statements
Python – Python Functions
Python – Sequences
Python – Iterations
Python – Advanced Python Tools
Part 5: Advanced Statistical Methods in Python
Advanced Statistical Methods – Linear Regression with StatsModels
Advanced Statistical Methods – Multiple Linear Regression with StatsModels
Advanced Statistical Methods – Linear Regression with sklearn
Advanced Statistical Methods – Practical Example: Linear Regression
Advanced Statistical Methods – Logistic Regression
Advanced Statistical Methods – Cluster Analysis
Advanced Statistical Methods – K-Means Clustering
Advanced Statistical Methods – Other Types of Clustering
Part 6: Mathematics
Part 7: Deep Learning
Deep Learning – Introduction to Neural Networks
Deep Learning – How to Build a Neural Network from Scratch with NumPy
Deep Learning – TensorFlow 2.0: Introduction
Deep Learning – Digging Deeper into NNs: Introducing Deep Neural Networks
Deep Learning – Overfitting
Deep Learning – Initialization
Deep Learning – Digging into Gradient Descent and Learning Rate Schedules
Deep Learning – Preprocessing
Deep Learning – Classifying on the MNIST Dataset
Deep Learning – Business Case Example
Deep Learning – Conclusion
Appendix: Deep Learning – TensorFlow 1: Introduction
Appendix: Deep Learning – TensorFlow 1: Classifying on the MNIST Dataset
Appendix: Deep Learning – TensorFlow 1: Business Case
Software Integration
Case Study – What’s Next in the Course?
Case Study – Preprocessing the ‘Absenteeism_data’
Case Study – Applying Machine Learning to Create the ‘absenteeism_module’
Case Study – Loading the ‘absenteeism_module’
Case Study – Analyzing the Predicted Outputs in Tableau
Appendix – Additional Python Tools
Appendix – pandas Fundamentals
Appendix – Working with Text Files in Python
Bonus Lecture
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“Learn Programming In R And R Studio. Data Analytics, Data Science, Statistical Analysis, Packages, Functions, GGPlot2”
En el momento de escribir este artículo más de 237716+ personas han realizado este curso y han dejado más de 47229+ comentarios.
Contenido del curso
Hit The Ground Running
Core Programming Principles
Fundamentals Of R
Matrices
Data Frames
Advanced Visualization With GGPlot2
Homework Solutions
Bonus Tutorials
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“Learn Data Science step by step through real Analytics examples. Data Mining, Modeling, Tableau Visualization and more!”
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
Get Excited
What is Data Science?
————————— Part 1: Visualisation —————————
Introduction to Tableau
How to use Tableau for Data Mining
Advanced Data Mining With Tableau
————————— Part 2: Modelling —————————
Stats Refresher
Simple Linear Regression
Multiple Linear Regression
Logistic Regression
Building a robust geodemographic segmentation model
Assessing your model
Drawing insights from your model
Model maintenance
————————— Part 3: Data Preparation —————————
Business Intelligence (BI) Tools
ETL Phase 1: Data Wrangling before the Load
ETL Phase 2: Step-by-step guide to uploading data using SSIS
Handling errors during ETL (Phases 1 & 2)
SQL Programming for Data Science
ETL Phase 3: Data Wrangling after the load
Handling errors during ETL (Phase 3)
————————— Part 4: Communication —————————
Working with people
Presenting for Data Scientists
Homework Solutions
Bonus Lectures
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“Complete hands-on machine learning tutorial with data science, Tensorflow, artificial intelligence, and neural networks”
En el momento de escribir este artículo más de 166859+ personas han realizado este curso y han dejado más de 27669+ comentarios.
Contenido del curso
“Getting Started
Statistics and Probability Refresher, and Python Practice
Predictive Models
Machine Learning with Python
Recommender Systems
More Data Mining and Machine Learning Techniques
Dealing with Real-World Data
Apache Spark: Machine Learning on Big Data
Experimental Design / ML in the Real World
Deep Learning and Neural Networks
Generative Models
Final Project
You made it!”
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“Statistics you need in the office: Descriptive & Inferential statistics, Hypothesis testing, Regression analysis”
En el momento de escribir este artículo más de 150018+ personas han realizado este curso y han dejado más de 32673+ comentarios.
Contenido del curso
“Introduction
Sample or population data?
The fundamentals of descriptive statistics
Measures of central tendency, asymmetry, and variability
Practical example: descriptive statistics
Distributions
Estimators and estimates
Confidence intervals: advanced topics
Practical example: inferential statistics
Hypothesis testing: Introduction
Hypothesis testing: Let’s start testing!
Practical example: hypothesis testing
The fundamentals of regression analysis
Subtleties of regression analysis
Assumptions for linear regression analysis
Dealing with categorical data
Practical example: regression analysis
Bonus lecture”
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“Programming In Python For Data Analytics And Data Science. Learn Statistical Analysis, Data Mining And Visualization”
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
Welcome To The Course
Core Programming Principles
Fundamentals Of Python
Matrices
Data Frames
Advanced Visualization
Homework Solutions
Bonus Lectures
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Learn how to use the R programming language for data science and machine learning and data visualization!
En el momento de escribir este artículo más de 83152+ personas han realizado este curso y han dejado más de 15164+ comentarios.
Contenido del curso
Course Introduction
Course Best Practices
Windows Installation Set-Up
Mac OS Installation Set-Up
Linux Installation
Development Environment Overview
Introduction to R Basics
R Matrices
R Data Frames
R Lists
Data Input and Output with R
R Programming Basics
Advanced R Programming
Data Manipulation with R
Data Visualization with R
Data Visualization Project
Interactive Visualizations with Plotly
Capstone Data Project
Introduction to Machine Learning with R
Machine Learning with R – Linear Regression
Machine Learning Project – Linear Regression
Machine Learning with R – Logistic Regression
Machine Learning Project – Logistic Regression
Machine Learning with R – K Nearest Neighbors
Machine Learning Project – K Nearest Neighbors
Machine Learning with R – Decision Trees and Random Forests
Machine Learning Project – Decision Trees and Random Forests
Machine Learning with R – Support Vector Machines
Machine Learning Project – Support Vector Machines
Machine Learning with R – K-means Clustering
Machine Learning Project – K-means Clustering
Machine Learning with R – Natural Language Processing
Machine Learning with R – Neural Nets
Machine Learning Project – Neural Nets
Bonus Section
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“Learn Data Science, Data Analysis, Machine Learning (Artificial Intelligence) and Python with Tensorflow, Pandas & more!”
En el momento de escribir este artículo más de 72562+ personas han realizado este curso y han dejado más de 11987+ comentarios.
Contenido del curso
“Introduction
Machine Learning 101
Machine Learning and Data Science Framework
The 2 Paths
Data Science Environment Setup
Pandas: Data Analysis
NumPy
Matplotlib: Plotting and Data Visualization
Scikit-learn: Creating Machine Learning Models
Supervised Learning: Classification + Regression
Milestone Project 1: Supervised Learning (Classification)
Milestone Project 2: Supervised Learning (Time Series Data)
Data Engineering
Neural Networks: Deep Learning, Transfer Learning and TensorFlow 2
Storytelling + Communication: How To Present Your Work
Career Advice + Extra Bits
Learn Python
Learn Python Part 2
Extra: Learn Advanced Statistics and Mathematics for FREE!
Where To Go From Here?
BONUS SECTION”
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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?
Si quieres descubrir y aprender Ciencias De La Información, Udemy te ofrece la mejor plataforma para aprender Ciencias De La Información. ¡Consulta este curso sobre cómo aprender Ciencias De La Información en poco tiempo