¿Puede un curso gratuito en línea llevarte realmente a entender la ciencia de datos? Esa fue mi duda antes de empezar el curso de ciencia de datos con Python de Edutin. Tenía curiosidad, pero también dudas: 180 horas, muchos temas, y todo sin pagar. Hoy puedo decir que sí vale la pena. Eso sí: hay que comprometerse.
Mucho más que programar en Python
La ciencia de datos no es solo hacer gráficas bonitas o predecir precios de casas. Es entender qué datos tienes, cómo limpiarlos, qué modelo aplicar y por qué. Este curso empieza por la base: regresión lineal, validación cruzada, clasificación, prueba de hipótesis…
Pero lo mejor es que no se queda en definiciones. Todo lo vas aplicando en Python. Y a veces también en R. Vas viendo cómo cambian los resultados según los hiperparámetros, cuándo un modelo está sobreajustado, o por qué uno simple a veces es mejor.
Un recorrido largo pero completo
Son ocho unidades que abarcan lo esencial para quien quiere empezar a fondo:
| Unidad | Tema principal |
|---|---|
| 1 | Introducción a la regresión |
| 2 | Regresión multilineal y polinómica |
| 3 | Continuación de modelos de regresión |
| 4 | Selección de modelos y validación cruzada |
| 5 | Sesgo, varianza y ajuste de hiperparámetros |
| 6 | Regresión logística y clasificación |
| 7 | Clasificación multinomial y manejo de datos faltantes |
| 8 | Bootstrap, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis |
También hay ejercicios con problemas reales, no de juguete. Ahí es donde se aprende de verdad.
Lo que de verdad te deja este curso
Yo ya había tocado algo de Python, pero no sabía por dónde empezar en ciencia de datos. Este curso me organizó las ideas. Aprendí cosas que suenan complejas pero que explicadas paso a paso no lo son tanto:
- Cuándo usar una regresión lineal y cuándo una logística
- Qué es el sobreajuste y cómo evitarlo
- Cómo elegir el mejor modelo según los datos
- Cuándo conviene usar Bootstrap o pruebas de hipótesis
Y lo mejor: todo aplicado en código real con datasets reales. Nada de teoría flotando sin contexto.
Además, no necesitas conocimientos previos en ciencia de datos. Solo algo de Python (o muchas ganas de aprender) y tiempo para practicar.
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El curso es 100% virtual, disponible 24/7. Al terminar, puedes obtener un certificado con validez internacional. Pero incluso sin eso, el conocimiento que deja vale mucho más que el papel.
