¿Cómo convertirte en Científico de Datos?
por Elisa Cabana Garceran del Vall, Academia Aprende con Eli
Guía orientativa para iniciarse en Ciencia de Datos: pilares, habilidades demandadas, ruta de aprendizaje, herramientas y dónde encontrar material gratuito.
Recomendado, valoración editorial 3 de 5
verificado 2026-10-01 — sigue siendo gratis en Udemy
Empezar en UdemyRespuesta rápida
Curso gratis de Datos e IA en Udemy impartido por Elisa Cabana Garceran del Vall, Academia Aprende con Eli (1 h 17 min). Nuestra valoración: 3/5, recomendado. Comprobamos que sigue siendo gratis el 1 de octubre de 2026.
- Veredicto
- 3/5 · Recomendado
- Para quién
- Personas que se plantean dedicarse a la Ciencia de Datos y no saben por dónde empezar ni cuánto tiempo puede llevar.
- Duración
- 1 h 17 min · 15 lecciones
- Precio
- Gratis en Udemy
- Autor
- Elisa Cabana Garceran del Vall, Academia Aprende con Eli
- Plan sugerido
- 1 sem. · 2 h/sem.
- Verificado
- el 1 de octubre de 2026
Nuestro veredicto
Recomendado, valoración editorial 3 de 5Es una introducción orientativa y breve, útil para situarte en la Ciencia de Datos y planificar tu aprendizaje. No enseña técnicas, así que funciona mejor como punto de partida antes de un curso técnico.
Puntos fuertes
- Duración breve (77 minutos) y estructura clara en cinco bloques.
- Aborda dudas habituales de quien empieza: qué aprender, cuánto tarda y dónde formarse.
- Incluye un libro resumen descargable, según la descripción.
A tener en cuenta
- Es orientación general: no hay práctica técnica ni proyecto mencionados.
- No consta el año de publicación; las recomendaciones de herramientas y recursos pueden haber cambiado.
- Los capítulos no indican tiempos y la descripción da pocos detalles de cada bloque.
De qué trata
Curso gratuito de Udemy, de 77 minutos y 15 lecciones, pensado para quien quiere orientarse en el camino hacia la Ciencia de Datos. No enseña una técnica concreta, sino que ofrece una visión general del campo.
Se organiza en cinco bloques: introducción, lo que necesitas aprender, ruta de aprendizaje, dónde aprender y un cierre. Según la descripción, repasa los pilares de la disciplina, las habilidades complementarias, las herramientas habituales, la diferencia entre la educación universitaria y la online o autodidacta, y consejos para el primer empleo. Incluye un pequeño libro resumen descargable dentro del curso.
- Pilares de la Ciencia de Datos
- Habilidades más demandadas
- Herramientas habituales
- Educación universitaria frente a online
- Tips para el primer empleo
Para quién es este curso
- Personas que se plantean dedicarse a la Ciencia de Datos y no saben por dónde empezar ni cuánto tiempo puede llevar.
- Quienes dudan entre formación universitaria y aprendizaje online o autodidacta en Data Science.
Mejor busca otro si…
- Quien busca aprender técnicas concretas (programación, estadística, modelos): es un curso de orientación, no técnico.
- Quien ya tiene claro su plan de aprendizaje y las herramientas que necesita.
Antes de empezar
La información publicada del curso no detalla requisitos previos.
Qué sabrás hacer al terminar
- Entender cuáles son los pilares de la Ciencia de Datos y qué habilidades complementarias se necesitan.
- Identificar qué temas conviene aprender y en qué orden, siguiendo la ruta propuesta.
- Conocer las herramientas que se suelen utilizar en Data Science.
- Localizar fuentes de contenido gratuito para seguir formándote.
Estructura del curso
- 01
Introducción
Presentación del curso y de los pilares más importantes de la Ciencia de Datos.
- 02
Lo que necesitas aprender
Los temas y habilidades que se consideran necesarios, incluidas las complementarias a los pilares.
- 03
Ruta de Aprendizaje
Propuesta de pasos a seguir en el camino hacia la Ciencia de Datos.
- 04
Dónde aprender
Dónde encontrar material gratuito y contenido útil, y la comparación entre educación universitaria y online.
- 05
Cierre del curso
Despedida y felicitación por completar el curso.
Capítulos del vídeo
- 01Introducción
- 02Lo que necesitas aprender
- 03Ruta de Aprendizaje
- 04Dónde aprender
- 05¡Enhorabuena por completar el curso!
Plan de estudio sugerido
1 semana · unas 2 h por semana
- 1.Sesión 1: Introducción y 'Lo que necesitas aprender'; anota las habilidades que ya tienes y las que te faltan.
- 2.Sesión 2: 'Ruta de Aprendizaje' y 'Dónde aprender'; elabora tu propio plan con recursos concretos.
- 3.Después: repasa el libro resumen descargable y fija un primer objetivo de estudio.
El plan cuenta con tiempo para pausar y practicar, no solo con la duración del vídeo. Si quieres adaptarlo a tu semana, lee cómo montar tu plan de estudio semanal.
Consejos para seguirlo
- Toma notas de las habilidades que se mencionan y conviértelas en una lista de tareas con prioridades.
- Tras 'Dónde aprender', elige uno o dos recursos gratuitos y empieza con ellos en lugar de acumular enlaces.
- Usa el libro resumen como referencia rápida cuando revises tu plan.
Antes y después de este curso
- Después de este cursoAprende Ciencia de datos - Curso completo para principiantes [Tutorial]Curso completo de Ciencia de Datos para principiantes, para pasar de la orientación a la práctica.
- Después de este cursoLearn Data Analysis with Python - Full CoursePrimer paso técnico con análisis de datos en Python, en inglés.
- Después de este cursoCURSO de MACHINE LEARNING desde CERO | (COMPLETO)Continuación natural para introducirse en Machine Learning desde cero.
Cómo lo presenta Elisa Cabana Garceran del Vall, Academia Aprende con Eli
Tips y recomendaciones en tu camino hacia la Ciencia de Datos
El curso "¿Cómo convertirte en Científico de Datos?" es totalmente gratuito. En él encontrarás información eficaz y efectiva sobre lo más importante en Data Science (Ciencia de Datos). Para que lo tengas accesible en todo momento y en un formato diferente, he creado un pequeño libro resumen de todo el contenido del curso, que podrás…
Extracto de la descripción original en Udemy.
Preguntas frecuentes
+¿Cuánto dura el curso?
77 minutos repartidos en 15 lecciones, así que se puede completar en una o dos sesiones.
+¿Enseña a programar o a hacer modelos?
No según la descripción: se centra en pilares, habilidades, herramientas, ruta de aprendizaje y recursos, no en enseñar técnicas concretas.
+¿Qué hago después?
Elige un curso técnico del catálogo, como uno de Ciencia de Datos para principiantes, y aplica la ruta que hayas definido.
+¿Hay material descargable?
La descripción menciona un pequeño libro resumen del contenido, descargable dentro del curso.
Análisis editorial elaborado con ayuda de IA a partir de la descripción, los capítulos y la duración publicados en Udemy, y revisado según nuestro método. El contenido del curso es obra de Elisa Cabana Garceran del Vall, Academia Aprende con Eli; si ves algún error, avísanos.
Guías para sacarle partido
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