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10 Mejores Big Data Analytics Cursos en línea

Wednesday, April 01, 2020

10 big data analytics courses online

 

Hoy, data science ya no es la palabra de moda como el auge del mercado basado en datos. El IBM report estima que las ofertas de trabajo relacionadas con los datos aumentarán a 2.7 millones para 2020. Dicho esto, la demanda de habilidades profesionales relacionadas con los datos como el aprendizaje automático y la AI son imprescindibles para los talentos analíticos.

Este artículo recomienda los 10 mejores cursos en línea para principiantes, especialmente aquellos que planean hacer a participar en trabajos de análisis de datos.

 

Coursera

 

1. Análisis de datos y habilidades de presentación: the PwC Approach Specialization

ProviderPrice Waterhouse Coopers LLP

Compromiso: 21 semanas, 3-4 horas/semana

Esta especialización incluye 5 cursos, desde toma de decisiones basada en datos, resolución de problemaCompromiso: 21 semanas, 3-4 horas/semanas con funciones básicas de Excel, visualización de datos con Excel avanzado, hasta la presentación comercial con PowerPoint y un proyecto final.

  • Curso 1: Toma de Decisiones Basada en Datos
  • Curso 2: Resolución de Problemas con Excel
  • Curso 3: Visualización de Datos con Excel Avanzado
  • Curso 4: Presentaciones Comerciales Efectivas con PowerPoint
  • Curso 5: Análisis de Datos y Habilidades de Presentación: El Proyecto final de the PwC Approach 

Valoración media de 4.6

La especialización en análisis de datos está diseñada para los empleados por PWC. El enfoque de PWC está más en las aplicaciones negocios que en la teoría. Es adecuado para personas sin experiencia en programación.

 

 

 

2. Especialización en Data Science 

data science specialization

Proveedor: John Hopkins University

Compromiso: 43 semanas, 4-9 horas/semana

Compuesta por 10 cursos, esta especialización cubre los conceptos y herramientas que necesitará a lo largo de toda la línea de ciencia de datos, desde hacer el tipo correcto de preguntas hasta hacer inferencias y publicar resultados.

Valoración media 4.6

Esta es una de las especializaciones de ciencia de datos más largas en Coursera. A diferencia del PWC, se centra más en teorías relacionadas con estadísticas, algoritmos y análisis de datos. Además, estos cursos se basan en el lenguaje de programación R. Como resultado, se recomienda un conocimiento básico de programación antes de tomar los cursos.

 

 

 

3. Especialización en Big Data 

Proveedor: Universidad de California, San Diego

Compromiso: 30 semanas, 3-6 horas/semana

Con un total de 6 cursos, cubre los aspectos principales de big data, desde la introducción básica, modelado, sistemas de gestión, integración y procesamiento, hasta aprendizaje automático y análisis gráfico.

  • Curso 1: Introducción a Big Data
  • Curso 2: Modelado de Big Data y Sistemas de Gestión
  • Curso 3: Integración y Procesamiento de Big Data
  • Curso 4: Descripción General del Aprendizaje Automático
  • Curso 5: Análisis de Gráficos para Big Data
  • Curso 6: Big Data - Proyecto Final

 

Valoración media 4.3

Esta es una excelente introducción a Big Data para principiantes que no profundiza demasiado en la programación. No se necesita experiencia previa en programación. Implica varias herramientas de software de código abierto, incluido Apache Hadoop.

 

 

4. Statistics with R

Proveedor: Duke University

Compromiso: 27 semanas, 5-7 horas/semana

Con los 5 cursos en esta especialización, aprenderá a analizar y visualizar datos en R. Podrá crear informes de análisis de datos reproducibles, demostrar una comprensión conceptual de la naturaleza unificada de la inferencia estadística, realizar inferencia estadística frequentist y Bayesian, y modelado.

  • Curso 1: Introducción a la Probabilidad y los Datos
  • Curso 2: Datos Numéricos y Categóricos
  • Curso 3: Regresión Lineal y Modelado
  • Curso 4: Estadísticas Bayesianas
  • Curso 5: Estadísticas con R Capstone

Valoración media  4.5

El curso tiene que ver con la programación de R. Asegúrese de estar completamente preparado con habilidades de programación.

 

 

EDX

5. Programa Profesional de Microsoft en Data Science

Microsoft Professional Program in Data Science

Proveedor: Microsoft

Compromiso: 56-58 semanas, 2-4 horas/semana

Compuesto por 4 unidades (10 cursos en total) y un Proyecto Final. Esta especialización cubre la introducción básica de la ciencia de datos, lenguajes de programación esenciales y lenguajes de programación avanzados en ciencia de datos aplicada.

  • Unidad 1 - Fundamentos
  • Unidad 2 - Ciencia de Datos Centrales
  • Unidad 3 - Ciencia de Datos Aplicados
  • Unidad 4 - Proyecto Capstone

 

Valoración media N/A

Como era de esperar, tiene una alta conexión con el software de Microsoft, incluidos los servidores Excel, Power BI, Azure y R. Estos cursos también incluyen R y Python.

 

 

6. Análisis de Marketing

Proveedor: University of California, Berkeley

Commitment: 16 semanas, 5-7 horas por semana.

Con los 5 cursos en esta especialización, puede obtener un certificado y un programa de crédito después de la graduación. El programa está diseñado y enseñado por el experto de la industria Stephan Sorger, quien desempeñó un papel de liderazgo en marketing y desarrollo de productos en organizaciones como Oracle, 3Com y NASA. 

  • Curso 1: Programa de MicroMasters® de Marketing Analytics de BerkeleyX
  • Curso 2: Análisis de Marketing: Estrategia de Medición de Marketing
  • Curso 3: Análisis de Marketing: Análisis de Precios y Promociones
  • Curso 4: Análisis de Marketing: Análisis Competitivo y Segmentación del Mercado
  • Curso 5: Análisis de Marketing: Productos, Distribución y Ventas

 

Valoración media  N/A

Este programa se centra más en la utilización de datos sobre planificación y decisión de marketing, incluida la estrategia de medición de marketing, análisis de precios y promociones, análisis competitivo y segmentación de mercado, distribución de productos y ventas. Hablando personalmente, es un buen curso para un vendedor digital que quiere mejorar su habilidad numérica.

 



Clase cognitiva

7. Fundamentos de Big DataIBM Big Data Fundamentals

Proveedor: IBM

Compromiso: 13 hours

Solo consta de 3 cursos. Estos cursos ofrecen una breve introducción a Big Data, Hadoop y Spark. El curso cognitiva se conoce antes como Big Data University. Ahora lo rebautizaron como proveedor MOOC respaldado por IBM.

  • Curso 1: Big Data 101
  • Curso 2: Hadoop 101
  • Curso 3: Fundamentos de Spark 1

Valoración media  N/A

Como un programa Big Data 101, estos cursos presentan conceptos básicos sobre big data y cómo integrarse en nuestra vida diaria y trabajo. Mientras tanto, se presentan muchas herramientas de big data para mostrar cómo se capturan, procesan y visualizan los datos.

 

 

Curso alternativo: Master of Science en Data Science
Este programa es 100% en línea, un programa de ciencia de datos de 36 créditos diseñado para permitirle desarrollar habilidades, conocimiento y experiencia para tener éxito en el campo de la ciencia de datos. Los cursos profundizan en aprendizaje automático, minería de datos, big data y aprendizaje profundo, así como habilidades de codificación en Python, SQL, R, y SAS

 

 

 

MIT Open Courseware 

8. Estructuras de Datos Avanzados

Instructor:  Prof. Erik Demaine+

Compromiso: 22 sesiones, 90 minutos/sesión

Este curso sirve como una visión general de los diferentes tipos de estructuras de datos, incluidas las estructuras de datos geométricos (como un mapa), y las estructuras de datos temporales (como en el almacenamiento que ocurre en una serie de tiempo). Cubre las principales direcciones de investigación para una amplia variedad de tales estructuras de datos.

  • Sesión 1: Estructuras de Datos Persistentes
  • Sesión 2: Estructuras de Datos Retroactivas
  • Sesión 3 ~ 4: Estructuras Geométricas I ~ II
  • Sesión 5 ~ 6: Optimidad Dinámica I ~ II
  • Sesión 7: Modelos de Jerarquía de Memoria
  • Sesión 8 ~ 9: Cache-Oblivious Structures I ~ II
  • Sesión 10: Diccionarios
  • Sesión 11: Modelos Enteros
  • Sesión 12: Fusion Trees 
  • Sesión 13: Límites Inferiores Enteros
  • Sesión 14: Ordenar en Tiempo Lineal
  • Sesión 15: Árboles Estáticos
  • Sesión 16: Cuerdas
  • Sesión 17 ~ 18: Estructuras Succinct I ~ II
  • Sesión 19 ~ 20: Gráficos Dinámicos I ~ II
  • Sesión 21: Dynamic Connectivity Lower Bound
  • Sesión 22: Historia de los Modelos de Memoria

 

Valoración media N/A

Este es un curso avanzado sobre la explicación de las diferentes estructuras de datos. Para ayudar a cada alumno a dominar la lección más fácilmente, se proporciona una tarea de una página semanalmente para ayudar a deshacerse de las dificultades durante todo el proceso de aprendizaje.

 

 

9. Python

Python Online Course

Instructors: Austin Bingham, Robert Smallshire, Terry Toy, Bo Milanovich, Emily Bache, Reindert-Jan Ekker

Compromiso: 3 sesiones, 28 horas totalmente

Esta ruta lo llevará desde los conceptos básicos del lenguaje Python hasta el trabajo con marcos web y programación.

Python es un lenguaje de programación orientado a objetos interpretado. Es de código abierto, por lo que el intérprete y el código fuente se proporcionan de forma gratuitay se pueden distribuir en forma binaria. Esto contribuye a que Python se convierta en un lenguaje de programación popular en el análisis de datos.

Valoración media  N/A

Hay 3 sesiones para principiantes, intermedios y avanzados por separado. Puedes elegir uno de los cursos adecuados o terminar todos los cursos.

 

 

 

Udemy

10. Tutorial de Java para Principiantes Completos

Instructor: John Purcell

Compromiso: 75 conferencias, 16 horas totalmente

Un curso para principiantes para aprender el lenguaje de programación Java. No se requieren conocimientos de programación. La razón clave para recomendar este curso: Hadoop está basado en Java, que es una de las mejores utilidades de software de código abierto que prepara el terreno para el análisis de big data.

 

 

 

Octoparse

Octoparse

Los enfoques tradicionales para extraer datos en línea manualmente ya no se utilizan. Necesita una herramienta de web scraping mucho más eficiente para extraer información en Internet.

Octoparse es una herramienta automática de web scraping recomendada por muchos expertos en datos. Es fácil de usar, rápido de aprender y no requiere conocimientos previos de programación. Millones de datos en línea se convertirán en una hoja de datos estructurada (Excel, CSV, SQL, API) a su alcance en segundos.

Se pueden encontrar abundantes tutoriales en Octoparse website, como scraping leads de directorios (Yellowpages) y scrape información de productos de un mercado en línea (Amazon).

 

El mayor desafío para usted no es lo difícil que serían los cursos, sino llevar su carrera al siguiente nivel.

¡Feliz aprendizaje!

¡Descargue Octoparse para iniciar el web scraping o contáctenos para cualquier pregunta sobre el extracción de datos!

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