¿cómo empezar en el data science?

el futuro de la ciencia de los datos

El aprendizaje de la ciencia de los datos puede ser intimidante. Sobre todo, cuando se acaba de iniciar el camino. ¿Qué herramienta aprender: R o Python? ¿En qué técnicas centrarse? ¿Cuántas estadísticas hay que aprender? ¿Necesito aprender a codificar? Estas son algunas de las muchas preguntas que necesitas responder como parte de tu viaje.

Por eso pensé en crear esta guía, que podría ayudar a la gente que se está iniciando en Analytics o Data Science. La idea era crear una guía sencilla y no muy larga que pueda marcar tu camino para aprender ciencia de datos. Esta guía establecería un marco que puede ayudar a aprender la ciencia de datos a través de este período difícil e intimidante.

Empezar y navegar por la carrera de ciencia de datos puede convertirse en un reto desalentador para los principiantes debido a la abundancia de recursos. No es ciencia de cohetes, es Ciencia de Datos. Lo que necesitas es una guía adecuada y una hoja de ruta para convertirte en un científico de datos de éxito.

El curso AI & ML BlackBelt+ es un programa cuidadosamente diseñado para cualquier persona que quiera aprender ciencia de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo en su búsqueda para convertirse en un profesional de la IA. Tendrás acceso a más de 14 cursos, más de 25 proyectos y, lo mejor, ¡sesiones de tutoría 1:1 con expertos!

semanario de la ciencia de los datos

La ciencia de los datos puede ser un campo abrumador. Mucha gente te dirá que no puedes convertirte en un científico de datos hasta que domines lo siguiente: estadística, álgebra lineal, cálculo, programación, bases de datos, computación distribuida, aprendizaje automático, visualización, diseño experimental, clustering, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural, y más. Eso simplemente no es cierto.

Este flujo de trabajo no requiere necesariamente matemáticas avanzadas, un dominio del aprendizaje profundo, o muchas de las otras habilidades enumeradas anteriormente. Pero sí requiere el conocimiento de un lenguaje de programación y la capacidad de trabajar con datos en ese lenguaje. Y aunque se necesita fluidez matemática para llegar a ser realmente bueno en la ciencia de los datos, solo se necesita una comprensión básica de las matemáticas para empezar.

Es cierto que las otras habilidades especializadas enumeradas anteriormente pueden ayudarte algún día a resolver problemas de ciencia de datos. Sin embargo, no es necesario que domines todas esas habilidades para comenzar tu carrera en la ciencia de datos. Puedes empezar hoy mismo, ¡y yo estoy aquí para ayudarte!

inicio de la ciencia de los datos

No es fácil introducirse en un nuevo campo, especialmente en uno tan complejo y polifacético como la ciencia de los datos. Vivimos en una época extraña en la que incluso la definición (y las expectativas) de la ciencia de datos cambia de una empresa a otra. Lo que un científico de datos solía hacer, lo que necesitaba entender, y los tipos de empresas que necesitan contratar científicos de datos están en un estado de rápida evolución.

Pero no es la única manera, probablemente no es la mejor manera, y esa manera definitivamente no funciona para todos. Dado que pasé de tener cero habilidades a recibir ofertas de trabajo y solicitudes de consultoría en menos de seis meses, pensé en compartir mi viaje poco convencional junto con algunas de las mejores informaciones de historias increíbles que hemos publicado aquí en Towards Data Science.

Como alguien lo suficientemente afortunado como para haber leído un montón de maravillosas historias de éxito (y algunas realmente fabulosas historias de no éxito), puedo decirte con absoluta certeza que no hay una sola manera de empezar en la ciencia de los datos.

El término «ciencia de los datos», en lo que respecta a las oportunidades de trabajo, cubre un área bastante fluida y extensa de experiencia y posibles opciones de carrera en este momento. (Es una apuesta segura que la búsqueda de un trabajo en un nuevo campo es la razón por la que estás leyendo este artículo. Si te pasas por aquí para analizar las definiciones tradicionales de «ciencia de los datos» y «científico de los datos», baja a la sección de comentarios).

ciencia de datos en python

Convertirse en un científico de datos es un camino emocionante, pero no se puede aprender la ciencia de datos en un año o seis meses, sino que es un proceso de por vida que hay que seguir con la dedicación adecuada y el trabajo duro. Para guiar tu viaje, las habilidades que se describen aquí son las primeras que debes adquirir para convertirte en un científico de datos.

Hay toneladas de recursos y enlaces por ahí, pero a menudo nos confundimos sobre qué recursos seguir. No te preocupes, te tengo cubierto. He adjuntado los enlaces a varios canales de YouTube, blogs, cursos y otros sitios web que he encontrado apropiados para un principiante.

El primer paso al comenzar el viaje de la ciencia de datos es familiarizarse con un lenguaje de programación. Entre los dos, Python es el lenguaje de codificación preferido y adoptado por la mayoría de los científicos de datos. Es fácil de entender, versátil y soporta varias bibliotecas incorporadas como Numpy, Pandas, MatplotLib, Seaborn, Scipy y muchas más.

Para convertirse en un científico de datos, tener conocimientos de estadística y probabilidad es tan esencial como tener sal en la comida. Conocerlas ayudará a los científicos de datos a interpretar grandes conjuntos de datos, a obtener información de ellos y a analizarlos mejor.