Mooc en big data

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Ciencia de datos edx

Este curso es para aquellos que se inician en la ciencia de los datos. No se necesita experiencia previa en programación, aunque la capacidad de instalar aplicaciones y utilizar una máquina virtual es necesaria para completar las tareas prácticas.

(A) Procesador de cuatro núcleos (se recomienda que sea compatible con VT-x o AMD-V), de 64 bits; (B) 8 GB de RAM; (C) 20 GB de disco libre. Cómo encontrar la información de su hardware: (Windows): Abra Sistema haciendo clic en el botón Inicio, haciendo clic con el botón derecho del ratón en Equipo y, a continuación, en Propiedades; (Mac): Abra Visión general haciendo clic en el menú Apple y en “Acerca de este Mac”. La mayoría de los ordenadores con 8 GB de RAM adquiridos en los últimos 3 años cumplirán los requisitos mínimos.Necesitará una conexión a Internet de alta velocidad porque descargará archivos de hasta 4 Gb de tamaño.

Este curso es para aquellos que son nuevos en la ciencia de los datos. Se recomienda haber completado Intro to Big Data. No se necesita experiencia previa en programación, aunque la capacidad de instalar aplicaciones y utilizar una máquina virtual es necesaria para completar las tareas prácticas. Consulte los requisitos técnicos de la especialización para conocer las especificaciones completas de hardware y software.

Ciencia de datos mooc gratuita

Debe tener unos objetivos de aprendizaje que los alumnos deben alcanzar tras realizar ciertas actividades en un periodo de tiempo determinado (por tanto, debe tener un principio y un final). Además, debe tener algunas pruebas y exámenes para evaluar los conocimientos adquiridos por los estudiantes. Y debe haber algún tipo de interacción entre alumnos y profesores en todos los sentidos posibles (alumno-alumno y alumno-profesor).

El curso se realiza a distancia a través de Internet y no requiere la asistencia física a un aula. Esta característica es esencial para que cualquier persona de cualquier parte del mundo con una conexión a Internet pueda participar en estos cursos.

Debe permitir el acceso a un número muy elevado de estudiantes, mucho mayor que el de una clase presencial o un curso tradicional en línea. Además, el curso debe estar preparado para aceptar cambios en el número de estudiantes en varios órdenes de magnitud, por ejemplo, pasar de 1.000 a 100.000 estudiantes, sin mayor problema de funcionamiento.

Micromaster de la ciencia de los datos

La mayoría de los cursos abiertos masivos en línea son demasiado superficiales porque ofrecen cursos de nivel introductorio. Para profundizar en el conocimiento, se necesita más para aumentar su conocimiento y experiencia después de establecer una base.

La ciencia de los datos, el aprendizaje automático y la analítica se consideran unas de las trayectorias profesionales más atractivas. La demanda de profesionales cualificados en ciencia de datos en la industria, el mundo académico y la administración pública está creciendo rápidamente. Por lo tanto, la actual “fiebre de los datos” está atrayendo a muchos profesionales con diversas formaciones, como la física, las matemáticas, la estadística, la economía y la ingeniería. Las perspectivas laborales para los científicos de datos son muy positivas.  IBM predice que la demanda de científicos de datos se disparará un 28% en 2020.

La mayoría de los MOOC de ciencia de datos son cursos de nivel introductorio. Estos cursos son buenos para las personas que ya tienen una sólida formación en una disciplina complementaria (física, informática, matemáticas, ingeniería, contabilidad) y que intentan introducirse en el campo de la ciencia de datos. En mi viaje a la ciencia de los datos, encontré las siguientes 3 especializaciones en ciencia de los datos entre las mejores en términos de calidad y rigor.

Mi mooc

Los MOOCs o Cursos Online Masivos y Abiertos para la ciencia de los datos son una de las opciones preferidas para actualizarse y aprender nuevas tecnologías en esta industria que evoluciona rápidamente. No hay que confundirlos con los cursos online, los MOOCs están más orientados al contexto, y su construcción dinámica del mismo en torno al contenido los hace únicos. Suelen estar orientados al microaprendizaje y son útiles cuando el objetivo principal no es profundizar en el tema.

Aunque dan la libertad de aprender a su propio ritmo, también existe la opinión generalizada de que los MOOC no son más que contenidos superficiales, y no pueden ayudar a establecer una carrera en la ciencia de los datos.

El científico de datos, influenciador y bloguero, Rahul Agrawal, de Walmart Labs, en una entrevista con la revista Analytics India Magazine, dijo que había confiado totalmente en los MOOC para aprender y dominar las técnicas de la ciencia de datos. Hizo hincapié en el hecho de que permite aprender sin estar en el aula, y que sigue siendo una parte esencial de su estrategia de aprendizaje. Con más de 30 certificaciones, sigue buscando cursos que pueda aprender y que le resulten útiles en su trabajo.

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