¿dónde aprender data science?

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¿dónde aprender data science?

curso online de ciencia de los datos

El análisis de datos es el proceso de extraer información de los datos. Implica múltiples etapas, como la creación de un conjunto de datos, la preparación de los datos para su procesamiento, la aplicación de modelos, la identificación de conclusiones clave y la creación de informes. El objetivo del análisis de datos es encontrar información procesable que pueda servir de base para la toma de decisiones. El análisis de datos puede incluir la minería de datos, el análisis descriptivo y predictivo, el análisis estadístico, el análisis empresarial y el análisis de grandes datos. Ahora que sabes la respuesta a «¿Qué es el análisis de datos?», elige tu curso y empieza a analizar datos.

Hay certificaciones y cursos de análisis de datos disponibles en edX de las principales universidades e instituciones, como Microsoft, MIT, Columbia y la Universidad de Adelaida. Empieza por aprender herramientas clave de análisis de datos como Microsoft Excel, Python, SQL y R. Excel es el programa de hoja de cálculo más utilizado y es excelente para el análisis y la visualización de datos. Inscríbase en uno de los cursos gratuitos de Excel y aprenda a utilizar este potente software.

estudio 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 empezar tu carrera en la ciencia de datos. Puedes empezar hoy mismo, ¡y yo estoy aquí para ayudarte!

maestro de la ciencia de los datos

No hay duda: los científicos de datos tienen una gran demanda. A partir de 2020, el científico de datos promedio en los Estados Unidos gana más de 113,000 dólares al año, y los científicos de datos en San Francisco ganan más de 140,000 dólares. Aprende ciencia de datos y podrías encontrarte trabajando en este campo prometedor y bien compensado.

Pero incluso si no estás interesado en convertirte en un científico de datos, el aprendizaje de habilidades de datos y la mejora de tus conocimientos de datos pueden pagar grandes dividendos en tu carrera actual. Los empleados que tienen conocimientos de datos y pueden ayudar a sus empresas a ser más orientadas a los datos son demandados en casi todos los sectores.

Entonces, ¿cómo se empieza a aprender ciencia de datos? La respuesta a esta pregunta suele ser una larga lista de cursos y libros que hay que leer, empezando por el álgebra lineal o la estadística. Yo mismo pasé por esto hace unos años cuando estaba aprendiendo. No tenía conocimientos de programación, pero sabía que quería trabajar con datos.

No puedo explicar del todo lo inmensamente desmotivador que es que te den una lista enorme de recursos sin ningún contexto. Es como si un profesor te diera una pila de libros de texto y te dijera «lee todo esto». Yo luché con este enfoque cuando estaba en la escuela. Si hubiera empezado a aprender la ciencia de los datos de esta manera, nunca habría seguido adelante.

plan de estudios de la ciencia de los datos

Diría que mi trayectoria de aprendizaje de la ciencia de los datos fue bastante tradicional. Hice mi licenciatura en economía y tengo un máster en comercio global y ciencias de la computación (con especialización en aprendizaje automático e inteligencia artificial). Aprendí mi perspicacia empresarial en los cursos de mi licenciatura en comercio y recogí la mayoría de los elementos técnicos de mi máster en informática. Hice unas prácticas de ciencias de la información y me puse en marcha.

Mirando hacia atrás, no había nada malo en mi camino, pero sabiendo lo que sé ahora, ¿qué cambiaría de mi viaje de aprendizaje? Esta pregunta es especialmente relevante para las personas que son nuevas en este campo. Muchas cosas han cambiado desde que empecé. Los puestos son más competitivos y hay muchas más opciones de aprendizaje. Espero que mi experiencia pueda ayudar a otros a aprender la ciencia de los datos de forma más rápida y completa, y que les proporcione mejores oportunidades de trabajo.

Voy a advertir este artículo diciendo que el aprendizaje es un poco diferente para todos. Mi palabra no es el evangelio, y es muy probable que encuentres algo que funcione un poco mejor para ti. Aun así, espero que esto sea una buena base sobre la que construir. Espero que te inculque las prioridades generales que son relevantes a la hora de aprender este campo.

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