25/08/2020
El auge de la ciencia de datos ha generado una gran demanda de profesionales capacitados en este campo. Si estás interesado en convertirte en un experto en ciencia de datos, pero no sabes por dónde empezar, estás en el lugar correcto. Este artículo te guiará a través de las mejores opciones para estudiar ciencia de datos online, desde cursos cortos hasta programas de grado completo, investigando las plataformas más populares y respondiendo a tus preguntas más frecuentes.

¿Dónde estudiar ciencia de datos online?
Existen numerosas opciones para estudiar ciencia de datos online, cada una con sus propias ventajas y desventajas. La mejor opción dependerá de tus objetivos, tu presupuesto y tu estilo de aprendizaje. A continuación, te presentamos algunas de las alternativas más populares:
Universidades Online
Algunas universidades ofrecen programas completos de ciencia de datos en modalidad online. Estos programas suelen ser más extensos y rigurosos que los cursos individuales, y otorgan un título o certificación universitaria al finalizar. Un ejemplo es la Universidad del Valle de México, que ofrece una Ingeniería en Datos online con una duración de 3 años (9 cuatrimestres) e incluye diversas certificaciones de IBM, como Fundamentos de la Ciencia de Datos, Narrativa con Datos y Estadísticas para Negocios.
Plataformas de Aprendizaje Online (MOOCs)
Las plataformas de aprendizaje online masivo (MOOCs) ofrecen una amplia variedad de cursos de ciencia de datos, desde cursos introductorios hasta especializaciones avanzadas. Estas plataformas suelen ser más flexibles y económicas que las universidades online, pero no otorgan títulos universitarios.
Entre las plataformas más populares se encuentran:
- Coursera: Ofrece cursos de ciencia de datos de universidades de prestigio mundial, con la posibilidad de obtener certificados verificados.
- edX: Similar a Coursera, edX ofrece cursos de alta calidad de universidades líderes, incluyendo opciones de especialización.
- Udacity: Ofrece nanodegrees y cursos en ciencia de datos con un enfoque práctico y orientado al mercado laboral.
- DataCamp: Se especializa en cursos interactivos de ciencia de datos , con un énfasis en la práctica con Python y R.
- Dataquest: Ofrece cursos de ciencia de datos con un enfoque práctico y proyectos reales.
- Kaggle: Una plataforma centrada en la competencia y la colaboración, Kaggle ofrece recursos de aprendizaje, conjuntos de datos y competiciones para poner en práctica tus conocimientos.
- Udemy: Una plataforma con una gran variedad de cursos de ciencia de datos , impartidos por diferentes instructores, con precios muy variables.
- LinkedIn Learning: Ofrece cursos de ciencia de datos impartidos por profesionales de la industria, con certificados de finalización.
- Codecademy: Ofrece cursos introductorios a la programación en Python y SQL, esenciales para la ciencia de datos .
- GUVI: Ofrece un curso de ciencia de datos con certificación IITM, destacando su enfoque práctico y certificación prestigiosa.
- MIT OpenCourseWare: Ofrece acceso gratuito a materiales de cursos de ciencia de datos del MIT, ideal para aprendizaje autodidacta.
Tabla Comparativa de Plataformas
| Plataforma | Tipo de Cursos | Costo | Certificados | Nivel |
|---|---|---|---|---|
| Coursera | Cursos, Especializaciones | Variable | Sí | Principiante - Avanzado |
| edX | Cursos, Programas | Variable | Sí | Principiante - Avanzado |
| Udacity | Nanodegrees, Cursos | Alto | Sí | Intermedio - Avanzado |
| DataCamp | Cursos Interactivos | Suscripción | Sí | Principiante - Avanzado |
| Dataquest | Cursos Proyecto-basados | Suscripción | Sí | Principiante - Avanzado |
| Kaggle | Cursos, Competiciones | Gratuito/Pago | No | Principiante - Avanzado |
| Udemy | Cursos | Variable | Sí | Principiante - Avanzado |
| LinkedIn Learning | Cursos | Suscripción | Sí | Principiante - Intermedio |
| Codecademy | Cursos Interactivos | Gratuito/Pago | Sí | Principiante |
| GUVI | Curso completo | Variable | Sí | Principiante - Avanzado |
| MIT OpenCourseWare | Materiales de Curso | Gratuito | No | Intermedio - Avanzado |
¿Qué debo aprender en un curso de ciencia de datos online?
Un buen curso de ciencia de datos online debe cubrir los siguientes temas:
- Programación: Python y R son los lenguajes de programación más utilizados en ciencia de datos . Es esencial dominar al menos uno de ellos.
- Estadística: Conocimientos básicos de estadística descriptiva e inferencial son fundamentales para analizar datos.
- Visualización de datos: Aprender a crear visualizaciones efectivas es crucial para comunicar los hallazgos de un análisis de datos.
- Aprendizaje automático (Machine Learning): Es una parte esencial de la ciencia de datos , que permite construir modelos predictivos.
- Big Data: Aprender a manejar grandes conjuntos de datos es cada vez más importante en el campo de la ciencia de datos .
- Bases de datos: Es fundamental comprender cómo acceder, manipular y gestionar datos en bases de datos.
Consultas Habituales
¿Son adecuados estos cursos para principiantes? Sí, la mayoría de las plataformas ofrecen cursos introductorios para principiantes, aunque algunas especializaciones requieren conocimientos previos.

¿Ofrecen certificados? Muchas plataformas ofrecen certificados de finalización de curso o especialización, aunque la validez de estos certificados puede variar.

¿Son los cursos a tu propio ritmo? La mayoría de los cursos son auto-dirigidos, permitiendo que estudies a tu propio ritmo y horario.
¿Puedo interactuar con instructores? Muchas plataformas ofrecen foros o chats para interactuar con instructores y otros estudiantes.
¿Hay recursos gratuitos? Sí, algunas plataformas ofrecen cursos o materiales gratuitos, mientras que otras ofrecen periodos de prueba.
Conclusión
Aprender ciencia de datos online es una excelente opción para desarrollar habilidades muy demandadas en el mercado laboral. Con la gran cantidad de recursos disponibles, desde cursos cortos hasta programas de grado completo, puedes encontrar la opción que mejor se adapte a tus necesidades y objetivos. Recuerda investigar cuidadosamente las diferentes plataformas y cursos antes de tomar una decisión, considerando factores como el costo, la calidad del contenido y la flexibilidad del programa.
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