GitHub - DataScienceResearchPeru/OpenSource-RoadMap-DataScience: ¡Camino a una e...
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Open Source Road Map Data Science
📊 ¡Camino a una educación autodidacta en Data Science!
⭐️ Contenido
- Cómo contribuir
- De qué trata esto
- Conviertete en un estudiante de Data Science Research Perú
- Motivación y Preparación
- Currícula
- Cómo usar está guía
⭐️ 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 mas 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
⭐️ 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 link.
[Pendiente] Para inscribirse oficialmente en este curso, debe crear un perfil en nuestra web.
⭐️ Motivación y Preparación
Aquí hay dos enlaces interesantes que pueden marcar toda la diferencia en su viaje.
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.
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.
¿Estas listo para empezar?
⭐️ Currícula
- Algebra Lineal
- Cálculo
- Cálculo multivariable
- Base de Datos
- Probabilidad y Estadística
- Python
- Introducción a la Ciencia de Datos
- Machine Learning
- Optimización Convexa
- Manipulación y recuperación de datos
- Big Data
- Natural Language Processing
- Deep Learning
- Especialización
⭐️ Algebra Lineal
Cursos Duración Esfuerzo Plataforma 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 Curso Base de Datos de Stanford - semanas 8-12 horas/semana Stanford⭐️ Probabilidad y Estadística
Cursos Duración Esfuerzo Plataforma Introducción a la Probabilidad 16 semanas 12 horas/semana Edx Razonamiento Estadístico - semanas - horas/semana Standford Introducción a la Estadística: Descriptiva 5 semanas - horas/semana Edx Introducción a la Estadística: Probabilística 5 semanas - horas/semana Edx Introducción a la Estadística: Inferencia 5 semanas - horas/semana Edx⭐️ 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 Introducción a Python para Ciencia 6 semanas 2-4 horas/semana Edx Programación con Python para Ciencia de Datos 6 semanas 3-4 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
Cursos Duración Esfuerzo Plataforma Introducción a la Ciencia de Datos 8 semanas 10-12 horas/semana Coursera Ciencia de Datos - CS109 de Harvard 12 semanas 5-6 horas/semana Harvard La Ventaja de Analítica 12 semanas 10-15 horas/semana Edx⭐️ Machine Learning
Cursos Duración Esfuerzo Plataforma Introducción a Machine Learning 10 semanas 10-20 horas/semana Edx Aprendiendo de los Datos 10 semanas 10-20 horas/semana California Institute of Technology Aprendizaje estadístico - semanas 3 horas/semana Standford Curso Machine Learning de Stanford - semanas 8-12 horas/semana Coursera⭐️ Optimización Convexa
Cursos Duración Esfuerzo Plataforma Optimización Convexa 9 semanas 10 horas/semana Standford⭐️ Manipulación y recuperación de datos
Cursos Duración Esfuerzo Plataforma Manipulación y recuperación de datos con MongoDB 8 semanas 10 horas/semana Udacity⭐️ Big Data
Cursos Duración Esfuerzo Plataforma Introducción a Hadoop y MapReduce 4 semanas 6 horas/semana Udacity Despliegue a Hadoop Cluster 3 semanas 6 horas/semana Udacity⭐️ Natural Language Processing
Cursos Duración Esfuerzo Plataforma Deep Learning for Natural Language Processing - semanas - horas/semana Stanford⭐️ Deep Learning
Cursos Duración Esfuerzo Plataforma Deep Learning 12 semanas 8-12 horas/semana Udacity⭐️ Especialización
Después de terminar los cursos anteriores, comience sus especializaciones en los temas que le interesan más. Puede ver una lista de especializaciones disponibles. Aquí.
⭐️ 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.
Créditos
El repositorio que nos sirvió de inspiración: OSSU
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