Si alguna vez has abierto un Excel heredado de otra persona, con columnas mezcladas y fechas escritas de cinco formas distintas, ya sabes de qué va este curso. La Universidad de Harvard ofrece un curso online gratis de ciencia de datos para aprender justo eso: limpiar y preparar datos para analizarlos, una de las tareas más demandadas del sector. Se llama Data Science: Wrangling, dura ocho semanas, pide una o dos horas a la semana y se hace a tu ritmo en edX.
Qué vas a aprender
El curso lo imparte Rafael Irizarry, catedrático de Bioestadística de la Escuela de Salud Pública T.H. Chan de Harvard, y se trabaja con el lenguaje R:
- Importar datos en R desde distintos formatos de archivo.
- Ordenar datos con tidyverse y transformarlos con dplyr.
- Procesar texto con expresiones regulares.
- Extraer datos de páginas web (HTML), trabajar con fechas y horas y hacer minería de texto.
Es lo que en el sector se conoce como data wrangling: el paso previo imprescindible antes de hacer gráficos, informes o modelos.
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Datos clave del curso
| Universidad | Harvard (HarvardX) |
| Plataforma | edX |
| Duración | 8 semanas, de 1 a 2 horas por semana |
| Ritmo | A tu ritmo, sin fechas fijas |
| Precio | Gratis en modo oyente, con acceso limitado |
| Certificado | 149 dólares, opcional |
| Idioma | Inglés |
¿Necesito saber programar?
No se exigen requisitos previos, pero el curso forma parte del Certificado Profesional en Ciencia de Datos de HarvardX, un programa de ocho cursos, y da por hecho lo que se ve en los anteriores. Si partes de cero, lo ideal es empezar por el primero de la serie, dedicado a los fundamentos de R.
Cómo apuntarse gratis
- Entra en la ficha del curso en edX y busca «Data Science: Wrangling».
- Crea tu cuenta gratuita.
- Elige la opción gratuita (auditar) en lugar del certificado de pago.
- Empieza cuando quieras: el curso está siempre disponible.
Con la opción gratuita ves los contenidos, pero no tienes acceso a todas las evaluaciones ni al certificado. Si lo quieres para el currículum, puedes pasarte al de pago en cualquier momento.
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