Algunos de los cursos gratuitos del MIT (Instituto de Tecnología de Massachusetts) sobre informática y programación puedes consultaros totalmente en línea.
El MIT en colaboración con la universidad de Harvard crearon en 2012 la edX, una plataforma de cursos masivos que ha continuado creciendo con ayuda de ambas instituciones.
Aquí te mostramos algunos cursos que puedes tomar gratis y certificar tus conocimientos en áreas de tecnología.
En Hireline también puedes encontrar beneficios para aprender programación desde cero, con el Hireline Developer Pack.
Introducción a la informática y la programación con Python
Duración: 9 semanas (14–16 horas por semana).
Curso inicial de la secuencia de dos cursos diseñados para ayudar a las personas sin experiencia en la informática a aprender la lógica computacional y hacer programas que resuelvan problemas.
Prerrequisitos: Álgebra de secundaria y una aptitud razonable para las matemáticas. Los estudiantes sin experiencia previa en programación encontrarán que hay una curva de aprendizaje empinada y es posible que tengan que dedicar más esfuerzo del tiempo estimado.
Temas: computación, Python, algoritmos simples, prueba y depuración, introducción informal a la complejidad algorítmica, estructuras de datos.
*El curso es gratuito y quienes lo aprueben con un 65% o más pueden ser elegidos para recibir crédito de Charter Oak State College.
*Clases en inglés con transcripción en inglés.
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Introducción al pensamiento computacional y la ciencia de datos
Duración: 16 semanas (10–14 horas por semana).
Curso introductorio a los modelos probabilísticos, incluidos los procesos aleatorios y los elementos básicos de la inferencia estadística, parte del programa MITx MicroMasters en Estadística y Ciencia de Datos.
Prerrequisitos: conocimientos universitarios en cálculo, matemáticas, secuencias, límites, series infinitas, regla de la cadena e integrales ordinarias o múltiples.
Temas: la estructura básica y los elementos de los modelos probabilísticos, variables aleatorias, sus distribuciones, medias y varianzas, cálculos probabilísticos, métodos de inferencia, leyes de los grandes números y sus aplicaciones y procesos aleatorios.
Profesores: John Tsitsiklis, Patrick Jaillet, Dimitri Bertsekas, Karene Chu y más.
*Clases en inglés con transcripción en inglés.
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Probabilidad: la ciencia de la incertidumbre y los datos
Duración: 15 semanas (10–14 horas por semana).
Curso para aprender a diseñar y comprender programas informáticos que aprenden de la experiencia con el fin de predecir o controlar. Aprenderás sobre los principios y algoritmos para convertir datos entrenados en predicciones automatizadas.
Prerrequisitos: Introducción a la informática y la programación con Python; Probabilidad: la ciencia de la incertidumbre y los datos; cálculo; vectores y matrices.
Temas: implementación de y análisis de modelos lineales, máquinas kernel, redes neuronales y modelos gráficos. Implementación y organización de proyectos de aprendizaje automático, desde capacitación, validación, ajuste de parámetros hasta ingeniería de características.
Profesores: Regina Barzilay, Tommy Jaakkola y Karene Chu.
*Clases en inglés con transcripción en inglés.
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Machine Learning con Python: modelos lineales de aprendizaje profundo
Duración: 15 semanas (10–14 horas por semana).
Curso para aprender a diseñar y comprender programas informáticos que aprenden de la experiencia con el fin de predecir o controlar. Aprenderás sobre los principios y algoritmos para convertir datos entrenados en predicciones automatizadas.
Prerrequisitos: Introducción a la informática y la programación con Python; Probabilidad: la ciencia de la incertidumbre y los datos; cálculo; vectores y matrices.
Temas: implementación de y análisis de modelos lineales, máquinas kernel, redes neuronales y modelos gráficos. Implementación y organización de proyectos de aprendizaje automático, desde capacitación, validación, ajuste de parámetros hasta ingeniería de características.
Profesores: Regina Barzilay, Tommy Jaakkola y Karene Chu.
*Clases en inglés con transcripción en inglés.
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Introducción al diseño de juegos
Duración: 7 semanas (8–10 horas por semana).
Curso introductorio a la práctica de diseño de juegos y conceptos de diseño de juegos, con herramientas de: creación de prototipos en papel y digitales, iteración de diseño y pruebas de usuario.
Prerrequisitos: familiaridad con el mundo de los videojuegos y lenguajes de programación.
Temas: análisis de mecánicas de los juegos en papel y digitales y su efecto en las experiencias de los jugadores; diseño, prototipado y desarrollo de juegos en papel y digitales, utilizando procesos de diseño iterativo.
Profesores: Eric Klopfer, Philip Tan y Sara Verrilli
*Clases en inglés con transcripción en inglés.
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