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¡Camino a una educación autodidacta en Ciencia de Datos!

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Open Source Road Map Data Science 2021

¡Camino a una educación autodidacta en Data Science!

--Contenido

--De qué trata esto

Esto es un camino sólido para aquellos que desean completar un curso de Ciencia de datos en su propio tiempo, con cursos de las mejores universidades en el mundo. En nuestro plan de estudios, damos preferencia a los cursos de estilo MOOC (Massive Open Online Course) porque estos cursos se crearon teniendo en cuenta nuestro estilo de aprendizaje.

--Conviertete en un estudiante de Data Science Research Perú

Pueden enviarnos sugerencias y unirse a nuestros grupos de WhatsApp mediante el siguiente los siguientes enlaces:

[Recomendado] Si deseas contactarte con nuestro responsable, puedes escribirle al Whatsapp.

--Motivación y Preparación

Aquí hay dos enlaces interesantes que pueden marcar toda la diferencia en su viaje.

  1. El primero es un video motivacional que muestra a un chico que pasó por el "Desafío MIT", que consiste en aprender todo el currículo MIT de 4 años para Ciencias de la Computación en 1 año.

  2. El segundo enlace es un MOOC que le enseñará técnicas de aprendizaje utilizadas por expertos en arte, música, literatura, matemáticas, ciencias, deportes y muchas otras disciplinas. Estas son habilidades fundamentales para tener éxito.

    • Curso Aprendiendo a aprender: English, Spanish
  3. El tercer enlace es un vídeo sobre 100 motivos para estudiar Informática. Repasa las razones fascinantes para aprender Ciencias de la Computación y toda lo emocionante que implica más allá de una demanda laboral en crecimiento.

¿Estás listo para empezar?

--Currícula


--Cursos de Computer Science con videos

Usamos una copia de este Repo en el cual puedes encontrar muchos videos relacionados a Inteligencia Artificial, base de datos, machine learning, matemáticas y más. Si te animas puedes dejar tu Pull Request en este link Aquí.


--Algebra Lineal

Cursos Duración Esfuerzo Plataforma
Esencia del Algebra Lineal 1 semana 4 horas/semana YouTube
Algebra Lineal - Fundamentos 15 semanas 8 horas/semana Edx
Algebra Lineal - Avanzado 15 semanas 8 horas/semana Edx
Aplicaciones de Álgebra Lineal Part 1 5 semanas 4 horas/semana Edx
Aplicaciones de Álgebra Lineal Part 2 4 semanas 5 horas/semana Edx

--Cálculo

Cursos Duración Esfuerzo Plataforma
Calculus 1A: Diferenciación 13 semanas 6-10 horas/semana Edx
Calculus 1B: Integración 13 semanas 5-10 horas/semana Edx
Calculus 1C: Sistemas de coordenadas y series infinitas 13 semanas 6-10 horas/semana Edx

--Cálculo multivariable

Cursos Duración Esfuerzo Plataforma
MIT Cálculo multivariable 15 semanas 8 horas/semana MIT

--Base de Datos

Cursos Duración Esfuerzo Plataforma
Database Management Essentials 4 semanas 8-10 horas/semana Cousera
Data Warehouse Concepts, Design, and Data Integration 3 semanas 8-10 horas/semana Cousera
Relational Database Support for Data Warehouses 3 semanas 8-10 horas/semana Cousera
Business Intelligence Concepts, Tools, and Applications 3 semanas 8-10 horas/semana Cousera
Design and Build a Data Warehouse for Business Intelligence Implementation 3 semanas 8-10 horas/semana Cousera
MongoDB for Developers Learning Path - semanas - horas/semana MongoDB

--Probabilidad y Estadística

Cursos Duración Esfuerzo Plataforma
Introducción a la Probabilidad 19 horas - horas/semana Harvard
Introducción a la Estadística Descriptiva 19 horas - horas/semana Udacity
Introducción a la Estadística Inferencial 19 horas - horas/semana Udacity
Conceptos básicos con Python 19 horas - horas/semana DataCamp

--Python

Cursos Duración Esfuerzo Plataforma
Introducción a Computer Science y Programación usando Python 9 semanas 15 horas/semana Edx
Introducción al Pensamiento Computacional y Ciencia de Datos 10 semanas 15 horas/semana Edx

--R

Cursos Duración Esfuerzo Plataforma
Programa especializado Data Science: Foundations using R 4 meses 6 horas/semana Coursera
Programación R 2 semanas 10 horas/semana Coursera
Programa especializado Statistics with R 7 meses 5 horas/semana Coursera
Introducción a Data Science: Programación Estadística con R 4 semanas 3-5 horas/semana Coursera

--Introducción a la Ciencia de Datos (Data Science)

Cursos Duración Esfuerzo Plataforma
¿Qué es Ciencia de Datos (DataScience)? 1 semanas 8-10 horas/semana Coursera
Introducción a la Ciencia de Datos 8 semanas 10-12 horas/semana Coursera

--Introducción a la Ciencia de la Computación (Computer Science)

Estudiantes que saben programar en Python o R pueden omitir este inciso.

Cursos Duración Esfuerzo Plataforma
Introduction to Computer Science and Programming Using Python 9 semanas 14-16 horas/semana EdX
Introduction to Computational Thinking and Data Science 9 semanas 14-16 horas/semana EdX

--Aprendizaje de Máquina y Minería de Datos (Machine Learning & Data Mining)

Cursos Duración Esfuerzo Plataforma
Machine Learning 6 semanas 8-10 horas/semana Coursera
Intro to Machine Learning 10 semanas 8-10 horas/semana Udacity
Mining Massive Datasets 7 semanas 5-10 horas/semana Edx
Process Mining 3 semanas 5-10 horas/semana Coursera

--Manipulación y recuperación de datos

Cursos Duración Esfuerzo Plataforma
Manipulación y recuperación de datos con MongoDB 8 semanas 10 horas/semana Udacity

--Data Science Tools & Methods

Cursos Duración Esfuerzo Plataforma
Tools for Data Science - semanas - horas/semana Coursera
Data Science Methodology - semanas - horas/semana Coursera
Data Science: Wrangling - semanas - horas/semana EdX

--Especialización

¿Big Data?¿Deep Learning?¿NLP?¿Computer Vision?

Después de terminar los cursos anteriores, comience sus especializaciones en los temas que le interesan más. Puede ver una lista de especializaciones disponibles. Aquí.

keep learning


--Cómo usar está guía

Orden de las clases

Esta guía fue desarrollada para ser consumida en un enfoque lineal. ¿Qué significa esto? Que debes completar un curso a la vez.

Los cursos ya están en el orden en que debe completarse. Simplemente comience en la sección Álgebra lineal y después de terminar el primer curso, comience el siguiente.

Si el curso no está abierto, hágalo de todos modos con los recursos de la clase anterior.

¿Debo tomar todos los cursos?

Si! ¡La intención es concluir todos los cursos listados aquí!

Duración

¡Puede llevar más tiempo completar todas las clases en comparación con un curso regular de Ciencias de Datos, pero podemos garantizar que su recompensa será proporcional a su motivación / dedicación!

Debes concentrarte en tu hábito y olvidarte de los objetivos. Intenta invertir 1 ~ 2 horas todos los días estudiando este plan de estudios. Si haces esto, inevitablemente terminarás este plan de estudios.

--Cómo contribuir

El objetivo de este repositorio es contribuir a la formación de los profesionales interesados en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial. Esto ayudará a incrementar los profesionales peruanos e hispanohablantes y así tener más Data Scientist, Data Engineer, Machine Learning Engineer, Data Architects y demás perfiles existentes. Puede hacer un Pull Request y agregar más contenido que crea necesario. Aquí un Tutorial

Créditos

El repositorio que nos sirvió de inspiración: OSSU