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Description: Recurso educativo, concretamente una página web con un plan de estudios y enseñanza para aquellos que estén interesados en aprender sobre la ciencia de datos, dónde se suben a ella misma contenidos sobre este mismo tema. Esto es una introducción junto con unas bases pero no un curso entero, no hay costes es gratuito este recurso y disponible para todo el mundo que tenga acceso a internet sin tener que pagar nada dentro de la página web. o Overview: Data Science for Beginners es un curso gratuito de Microsoft para estudiantes sin experiencia, que cubre datos, estadística y aprendizaje automático. Tiene cinco módulos con videos, cuestionarios, ejercicios y recursos descargables. Está dirigido a estudiantes de pregrado en áreas técnicas y es libre bajo licencia MIT. Puede integrarse con Azure o Visual Studio Code, pero no es obligatorio. o Tema: Ciencia de datos o Tipos de formato de materiales: Imágenes, vídeos, cuestionarios, enlaces externos, guía de aprendizaje, texto, etc o Type of Material: Módulo curso online o Technical Requirements: Este recurso solamente necesita acceso a internet. Cualquier dispositivo ya sea móvil, tablet u ordenados con un navegador (cualquiera) puede abrir este recurso sin ninguna dificultad. Sería recomendable una versión reciente del navegador y está mejor diseñado para la navegación en ordenador. o Learning Goal(s):- Comprender qué es la ciencia de datos y su aplicación en el mundo real. - Identificar las etapas del ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos. - Utilizar el lenguaje Python para manipular y analizar conjuntos de datos. - Crear visualizaciones de datos utilizando herramientas gráficas. - Interpretar resultados mediante conceptos básicos de estadística descriptiva. - Comprender los principios fundamentales del aprendizaje automático. - Diferenciar entre tipos de algoritmos como regresión y clasificación. - Desarrollar proyectos prácticos que integran teoría y práctica. - Mejorar habilidades de pensamiento analítico y resolución de problemas usando datos. o Recommended Use(s): Introducir manipulación y limpieza de datos, base esencial para minería de datos. Reforzar el uso de Python, Pandas y visualización para etapas avanzadas. Realizar prácticas con notebooks y ejercicios descargables. Permitir aprendizaje autónomo y avance al propio ritmo. Apoyar proyectos en preparación y exploración de datos con casos y datasets del curso. Facilitar la entrada al curso, especialmente para estudiantes sin formación técnica previa. o Target Student Population: Estudiantes universitarios de Ingeniería Informática, Estadística, Ciencia de Datos, Matemáticas o Economía, especialmente en cursos intermedios. Principiantes sin conocimientos previos que quieren iniciarse en ciencia de datos. Estudiantes de otras áreas (Ciencias Sociales, Comunicación, Biomedicina) interesados en análisis de datos. Alumnos de formación complementaria como bootcamps o cursos extracurriculares para adquirir habilidades básicas en ciencia de datos. o Prerequisite Knowledge: Data Science for Beginners** está diseñado para principiantes con requisitos mínimos. Se recomienda que los estudiantes tengan conocimientos básicos de informática, conceptos elementales de matemáticas (aritmética, estadística básica, álgebra) y comprensión de inglés, ya que el contenido está en ese idioma. También se esperan competencias digitales básicas para copiar código y usar entornos como Jupyter Notebook o Visual Studio Code, explicados de forma introductoria en el curso. No es necesario saber Python o programación previa, aunque quienes tengan experiencia avanzarán más rápido. Evaluations and Observations o Quality of Content: • Lista Fortalezas de la calidad del contenido: El contenido es válido, preciso y confiable, utilizando herramientas estándar como Python, Pandas y Jupyter Notebooks. Está actualizado y alineado con enfoques modernos de ciencia de datos y aprendizaje automático. Cubre conceptos fundamentales como estadística, limpieza de datos, visualización y modelos básicos de machine learning, esenciales para estudios avanzados. El material está bien estructurado, coherente en estilo y profundidad, e incluye enlaces válidos a recursos complementarios como documentación oficial y archivos en GitHub, facilitando la profundización. • Lista Preocupaciones de la calidad del contenido: Algunas explicaciones, como las de modelos de aprendizaje automático, podrían ser más profundas y contar con referencias académicas, especialmente para entornos universitarios. No incluye un sistema formal de evaluación, solo cuestionarios simples, limitando el seguimiento del progreso. Faltan fuentes académicas para ampliar temas clave, y algunos enlaces externos pueden quedar obsoletos si no se actualizan. El contenido está en inglés sin traducción oficial, lo que puede dificultar el acceso a estudiantes no angloparlantes. o Potential Effectiveness as a Teaching/Learning Tool: • Lista Fortalezas de la efectividad del recurso como una herramienta de aprendizaje: El curso es versátil y puede usarse en clases presenciales, en línea, talleres o autoaprendizaje. Organizado en lecciones claras y secuenciales que facilitan la comprensión. Incluye ejemplos prácticos y actividades basadas en problemas reales, promoviendo el aprendizaje aplicado. La presentación es visual y atractiva, con gráficos, videos y código interactivo. Las lecciones tienen cuestionarios para activar y verificar conocimientos. Su enfoque modular permite adaptarlo como unidad o contenido independiente. Además, cuenta con una guía para docentes que facilita su uso en el aula. • Lista Preocupaciones de la efectividad del recurso como una herramienta de aprendizaje: El curso no tiene evaluaciones formales ni seguimiento, y la retroalimentación es limitada. Está solo en inglés, sin traducción. No incluye actividades colaborativas ni interacción entre estudiantes. Algunas lecciones necesitan más apoyos pedagógicos, como resúmenes o mapas conceptuales. o Ease of Use: • Lista Fortalezas de la facilidad de uso del recurso: El recurso Data Science for Beginners es fácil de navegar gracias a su estructura clara y una interfaz limpia. La información se presenta de forma familiar y organizada en módulos autocontenidos con definiciones y ejemplos. No hay enlaces rotos ni errores visibles. No ofrece mucha retroalimentación interactiva ni instrucciones de ayuda explícitas, pero es intuitivo y no requiere plug-ins. • Lista Preocupaciones de la facilidad de uso del recurso: No hay retroalimentación automática ni corrección en ejercicios. Falta una sección clara de ayuda o soporte. Algunos temas pueden ser difíciles sin conocimientos previos y no hay referencias complementarias claras. No indica cuándo el sistema está esperando o procesando acciones. No hay mensajes claros para manejar errores. Diseño básico sin opciones de accesibilidad.