1. Curso de Harvard Data Science
Este curso, principalmente, examina el aprendizaje de los datos para obtener predicciones e ideas útiles. Se espera que las personas que toman este curso tengan experiencias previas de programación y una comprensión básica de las estadísticas. El objetivo principal de este curso es enseñar a los estudiantes a manejar datos (recopilarlos y prepararlos), analizar los datos recopilados y hacer predicciones útiles.
Las 5 áreas de enfoque de este curso son:
- ¿Qué tipos específicos de aprendizaje automático beneficiarán el análisis de datos para la fabricación y cómo?
- ¿Cómo las empresas que realizan aprendizaje automático obtienen datos etiquetados de manera confiable?
- ¿Qué lenguaje de programación debo aprender para comenzar primero con mi ruta autodidacta de Data Scientist: R o Python?
- ¿Cuáles son las diferencias entre el científico de datos, el ingeniero de datos y el ingeniero de aprendizaje automático?
- ¿Cuál es la proporción de creatividad vs trabajo de rutina en ciencia de datos?
- Disposición de datos, limpieza y muestreo para obtener un conjunto de datos adecuado
- Gestión de datos para poder acceder a big data de forma rápida y confiable
- Análisis exploratorio de datos para generar hipótesis e intuición.
- Predicciones basadas en métodos estadísticos como regresión y clasificación.
- Comunicación de resultados mediante visualización, historias y resúmenes interpretables.
2. UC Berkeley: Máster en Ciencias de la Información y los Datos (MIDS)
La Escuela de Información de UC Berkeley ofrece el único Master profesional de Ciencias de la Información y Datos (MIDS) entregado completamente en línea. A través de este programa, puede obtener el Máster en línea en Análisis de datos [MS]. Esto puede ayudarlo a comprender los fenómenos del mundo real y las actividades cotidianas al sintetizar y extraer grandes datos con la intención de descubrir patrones, relaciones y tendencias.
Este curso presenta a los estudiantes los conceptos de los sistemas de información y el papel de los sistemas de información dentro de una organización. Los temas cubiertos incluirán:
- Estructura organizacional y comportamiento
- Tipos de problemas de sistemas de información, hardware y software
- Herramientas y técnicas de recopilación de datos, problemas de complejidad y la relevancia de los sistemas de información para cuestiones sociales más amplias como la sostenibilidad.
3. Universidad de Stanford: Master of Science in Statistics: Data Science
Este programa es una colaboración entre el Departamento de Estadística de Stanford y el Instituto de Ingeniería Computacional y Matemática. El plan de estudios principal es, como se puede imaginar, pesado en matemáticas y programación de computadoras. Este curso de ciencia de datos está diseñado para atraer tanto a estudiantes de ingeniería o ciencias como a estudiantes con orientación matemática. Estos estudiantes están interesados en una mejor comprensión de los fundamentos matemáticos y estadísticos de la ciencia de datos. Buscan adquirir experiencia en ciencia de datos y sus aplicaciones.
4. Carnegie Mellon University: Master of Information Systems Management
Con el programa MISM, los estudiantes recibirán capacitación en análisis y optimización de procesos de negocios, y serán educados en almacenamiento de datos, minería de datos, modelado predictivo, mapeo SIG, informes analíticos, análisis de segmentación y visualización de datos. Este programa tiene un componente importante del aprendizaje experimental. Los estudiantes están capacitados para adquirir las habilidades para las prácticas de tecnología analítica con métodos comerciales aplicados.
El MISM de Carnegie Mellon se centra en tres áreas centrales:
- Inteligencia de Negocio
- Análisis de datos
- Tecnologías de la información
5. Universidad Estatal de Carolina del Norte: Master of Science in Analytics (MSA)
La Harvard Business Review identificó recientemente este Instituto entre los mejores. Fue identificado como una de las pocas fuentes de talento con fortalezas comprobadas en ciencia de datos junto con Stanford, Berkeley, Harvard y Carnegie Mellon. El plan de estudios está cuidadosamente calibrado y es una combinación de matemática aplicada, estadística, informática y disciplinas comerciales.
