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La Universidad de Harvard, considerada como la cuarta mejor institución academica del mundo, lanzó un nuevo curso para las personas interesadas en aprender sobre la ciencia de datos desde cero y en línea.
El programa completo será distribuido de forma gratuita a través de edX, una plataforma de educación virtual diseñada por Harvard y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) para acercar “la mejor educación” a estudiantes de todo el mundo con acceso a internet.
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¿Cómo inscribirse al curso de ciencia de datos de la Universidad de Harvard?
La inscripción al curso se realiza a través de la página oficial de edX o en este enlace, sólo se requiere que los aspirantes completen un formulario en línea con nombre, apellido, correo electrónico, contraseña y país de residencia.
A pesar de que el temario completo se ofrecerá gratis, las personas que busquen adquirir una constancia de acreditación de conocimientos deberán pagar $299 dólares o cerca de $6,000 pesos mexicanos, que además les dará acceso al material complementario.
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Además, la institución señala como indispensable que se tengan conocimientos básicos de programación con Python, estadística e inglés, pero en caso de no poseer el dominio del idioma, podrán activar los subtítulos en español, francés, alemán y portugués.
¿Cuál es el horario del curso de ciencia de datos de la Universidad de Harvard?
Con el objetivo de que los estudiantes puedan aprender a su propio ritmo, el curso ‘Introducción a la ciencia de datos con Python’ se ofrece en horarios abiertos, es decir, las clases se podrán tomar durante las 24 horas del día.
Sin embargo, la institución recomienda que cada alumno destine de 3 a 4 horas de aprendizaje durante un periodo de 8 semanas a través de la plataforma de educación virtual.
¿Cuál es el temario del curso de ciencia de datos de la Universidad de Harvard?
El curso busca que los estudiantes conozcan los principios básicos e intermedios de la ciencia de datos, mediante actividades teórico-prácticas de programación, codificación y modelos de aprendizaje automático con Python.
- Regresión lineal
- Regresión múltiple y polinómica
- Selección de modelos y validación cruzada
- Sesgo, varianza e hiperparámetros
- Clasificación y regresión logística
- Regresión multilogística y valores faltantes
- Bootstrap, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis
- Proyecto final
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