Ruta de Aprendizaje

¿Quieres ser un Data Scientist?

Sigue estos pasos y conviértete en un experto del análisis de datos a través de esta ruta de aprendizaje​

Paso 1

Antes de iniciarte debes tener una base fuerte de Estadística y Probabilidades.

Curso completo de Estadística
a nivel universitario

 

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Paso 2

Consolida tus conocimientos con más de 100 ejercicios resueltos.

Curso práctico de Estadística y Probabilidades

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Paso 3

Consolida tus conocimientos con más de 7 horas de ejercicios resueltos.

Estadistica inferencial

Curso práctico de Estadística Inferencial

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Paso 4

Aprender los fundamentos de los dos lenguajes de programación más importantes en Ciencia de Datos: R y Python.

Curso de R y Python para Data Science y Análisis de Datos

  

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Paso 5

Aprender qué hacer cuando no se cumplen los supuestos que asumen la mayoría de métodos clásicos de Estadística.

Curso avanzado de estadística no paramétrica con R y Python

 .

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Paso 6

Comenzar con el análisis de datos multivariantes, los que más nos encontraremos en la práctica.

Curso avanzado de Estadística multivariante
con R y Python

 

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Paso 7

Continuar con el análisis de datos atípicos o anómalos, que pueden estropear nuestras estimaciones y métodos.

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Curso avanzado de datos atípicos y outliers
con R y Matlab​

 

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Paso 8

Seguir con el análisis de datos que dependen del tiempo, otro tipo de datos muy común en la práctica.

Curso avanzado de series temporales con R y Python

 

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Paso 9

Aprende a analizar múltiples series temporales a la vez y con un mismo modelo, a través de más de 10 casos de estudio reales.

Curso de series temporales multivariantes con R y Python

 

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Paso 10

Aprende a hacer tus análisis de datos desde el enfoque bayesiano, con métodos como los que utiliza Facebook, Google o incluso la NASA.

Curso estadistica bayesiana 2

Curso avanzado de estadística bayesiana con Python

 

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