Probablemente hayas pensado en cambiar de empleo por uno que esté mejor remunerado. Sin embargo, la meta puede ser complicada si no se cuenta con un extra de conocimientos específicos. Hacerse hueco en ciertos mercados que ya se hallan saturados de demandas, pero no tanto de ofertas puede ser misión imposible. Una solución puede ser buscar ofertas en distintos sectores a los que estamos acostumbrados. Es bien sabido que el área de la Inteligencia Artificial, la programación o el análisis de datos tienen una alta demanda que no para de crecer considerando la creación de nuevos software digitales a los que las empresas deben adaptarse. Por eso, concentrar nuestros esfuerzos en torno a este sector sería lo ideal. ¿Cómo podemos buscar trabajo en el análisis de datos sin contar con la formación pero tampoco tenemos el presupuesto para pagar un curso que nos informe?
Curso virtual gratis de 180 horas de Edutin Academy
Sabemos que muchos bolsillos no pueden permitirse el elevado coste que supone inscribirse en algunos de los cursos que dan conocimiento sobre el área digital. Por eso mismo este curso de análisis de datos de la Edutin Academy resulta ideal, puesto que es completamente gratuito. Esta formación es 100% online por lo que puede hacerse desde cualquier parte del mundo y el contenido está disponible las 24 horas del día, garantizando así que aprendas a tu propio ritmo y horario. La duración estimada es de 8 semanas, dedicando de 1 a 2 horas por semana para cubrir las 180 horas en total. Esta formación en remoto frece certificado con validez internacional, pero para ello será necesario el pago de una tarifa que se ajuste a la economía del país donde residamos. En España el precio máximo de expedición del título será de 42 euros y como mínimo de 19 euros.
¿Cuánto puedo ganar con los conocimientos de este curso?
En España, el salario de un analista de datos o 'data analyst' puede ascender hasta los 61.000 euros anuales, como es en el caso de la empresa Revolut de acuerdo con los datos recogido por Glassdoor. En este mismo sector, la empresa de seguros Zurich ofrece a sus empleados una remuneración de entre 37.000 a 50.000 euros. Por su parte, Amazon paga alrededor de 28.000 euros y Vueling puede llegar a pagar poco más de 30.000 euros. Allianz ofrece a sus data analysts un sueldo de 32.100 euros.
Este curso va dirigido hacia estudiantes y profesionales que se dediquen a la computación, la estadística, ingeniería o sectores similares que busquen aplicar el análisis de datos, modelado y machine learning. El curso está diseñado usando problemas reales para brindarle al estudiante actividades prácticas a resolver en las que tendrá que usar recolección, análisis de datos y desarrollo de modelos predictivos.
Materias que incluye la formación
La formación está dividida en 8 unidades. La primera es la de introducción a la regresión, seguida de la regresión multilineal y polinómica que trata estos métodos y fundamentos de regresión junto con su aplicación, la tercera se titula igual que la anterior pero trata sobre los fundamentos de selección de modelado y la 'cross validation' que introduce la unidad 4 de selección de modelos y validación cruzada basada en los fundamentos de sesgo y varianza junto con los de regularización: Ridge y Lasso.
Por otra parte, la quinta titulada sesgo, varianza e hiperparámetros se centra en la regresión logística mientras que la sexta de clasificación y logística de regresión indica el análisis de falta de datos junto con la regresión logística multinomial. La séptima trata sobre la inferencia en la regresión lineal, bootstrap, y la predicción de intervalos. Así, la última de intervalos de confianza y comprobación de hipótesis cubre los conocimientos acerca de el umbral de Bayes, el mejor modelo para cada caso y algunos vídeos de repaso.
Los objetivos del curso online
Este curso le brinda la oportunidad a sus estudiantes de que desarrollen las habilidades que les permitirán comprender los conceptos y técnicas para analizar, visualizar e interpretar datos. Contando los objetivos que pone de manifiesto la empresa, los estudiantes comprenderán los fundamentos de la ciencia de datos, capturarán relaciones entre variables mediante Python, aprenderán a seleccionar los modelos apropiados para los datos a mostrar usando la validación cruzada, entenderán y manejarán el equilibrio existente entre sesgo y varianza, reajustando los parámetros siempre que sea necesario para lograr optimizar el rendimiento, entre otros conocimientos fundamentales en el área.
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