¿Que aprender para Data Science?

Inicio » ¿Que aprender para Data Science?

Científico de datos

Hemos decidido escribir este contenido porque, en los últimos meses, muchos aspirantes a profesionales de la ciencia de los datos han planteado a nuestros asesores de proyectos estas preguntas sobre cómo empezar la carrera de ciencia de los datos.

El objetivo de este blog es que empieces con buen pie tu viaje en la ciencia de datos. Puedes levantarte y asumir tu deseo de convertirte en un científico de datos independientemente de si tienes una formación elegante, un título elegante o no. Cualquiera puede convertirse en un científico de datos independientemente de su puesto de trabajo actual o de su experiencia previa. El mayor reto es saber por dónde empezar a aprender ciencia de datos. Hay toneladas de recursos de ciencia de datos en línea para aprenderla, pero es importante estructurar la carrera de ciencia de datos de forma lógica. Todo lo que se necesita es trabajar duro, aprender las habilidades necesarias en ciencia de datos y demostrar que se pueden obtener resultados a través de proyectos prácticos de ciencia de datos.

Aprender los fundamentos de la ciencia de datos debe ser siempre tu prioridad: cuanto mejor los entiendas, más fácil será aprender otros conceptos avanzados de ciencia de datos y aprendizaje automático.    Comprende los componentes y conceptos que se utilizan en la ciencia de datos en lugar de saltar a los cursos directamente. Divida cada concepto en trozos más pequeños, comprenda la teoría que lo sustenta y póngalos en práctica aplicándolos. Comprender los fundamentos es un paso importante en el aprendizaje de la ciencia de los datos, así que no lo pases por alto. Desglosamos los fundamentos de la ciencia de datos en dos categorías principales: Matemáticas y Programación.

Conjunto de habilidades de un científico de datos

El programa 365 Data Science ha superado mis expectativas. Todos los cursos que he completado hasta la fecha han sido impartidos por instructores muy capacitados. Acabo de terminar el curso de Python. Estaba muy bien estructurado y…

Para un profesional ocupado como yo, normalmente no tengo tiempo para leer libros. 365 Data Science parece dedicar mucho tiempo a la elaboración de vídeos que puedan seguirse fácilmente… Los vídeos son cortos y concisos, pero muy informativos.

Acabo de terminar el primer curso del programa 365 Data Science. Debo decir que es un curso excelente con una gran visión y una infografía bien estructurada, que pone todos los conceptos de un vistazo. No puedo esperar a terminar otros cursos y módulos…

365 Data Science es realmente genial para aprender habilidades y conocimientos esenciales en todos los aspectos de la ciencia de datos. El tiempo de cada sesión es corto y se puede completar fácilmente, y seguir aprendiendo o resolviendo los ejercicios.

El mundo de la Ciencia de Datos es abrumador si eres un principiante total. Yo sólo tengo conocimientos medios-avanzados en Excel y el módulo de introducción a los datos y a la ciencia de datos es realmente genial. Explicado minuciosamente, de forma sencilla, y dándome…

CV de ciencia de datos

Kirk Borne, científico de datos de Booz Allen Hamilton, dijo: “Hay muchas habilidades bajo el paraguas de la ciencia de los datos, y no debemos esperar que una sola persona sea un maestro de todas ellas. Así que sugiero que se convierta en un experto en dos o más áreas de habilidades, pero que también tenga un conocimiento práctico de las demás.”

Un programa de maestría en ciencia de datos o un doctorado pueden ser una forma de desarrollar y agitar un conjunto de habilidades técnicas de ciencia de datos para los posibles empleadores, pero no es un requisito previo para comenzar una carrera en ciencia de datos. La falta de un título altamente cuantitativo no impide aprender ciencia de datos. Es posible aprender la ciencia de los datos incluso sin un máster. Para las personas de alto rendimiento, que realmente tienen los conocimientos y la experiencia con las habilidades tecnológicas necesarias, tener un máster o un doctorado no importa en el espacio de la ciencia de datos. La experiencia real en la ciencia de los datos siempre compensa el tiempo invertido en adquirir un máster o un doctorado, ya que conseguir un doctorado puede resultar una tarea muy larga.

Habilidades de los científicos de datos

Los científicos de datos tienen un alto nivel de formación -el 88% tiene al menos un máster y el 46% tiene un doctorado- y, aunque hay notables excepciones, normalmente se requiere una sólida formación para desarrollar la profundidad de conocimientos necesaria para ser un científico de datos. Para convertirse en un científico de datos, se puede obtener una licenciatura en Informática, Ciencias Sociales, Ciencias Físicas y Estadística. Los campos de estudio más comunes son Matemáticas y Estadística (32%), seguidos de Informática (19%) e Ingeniería (16%). Una titulación en cualquiera de estas carreras te proporcionará las habilidades necesarias para procesar y analizar big data.

Después de su programa de grado, aún no ha terminado. La verdad es que la mayoría de los científicos de datos tienen un máster o un doctorado y también realizan una formación en línea para aprender una habilidad especial como el uso de Hadoop o la consulta de Big Data. Por lo tanto, puedes inscribirte en un programa de maestría en el campo de la ciencia de los datos, las matemáticas, la astrofísica o cualquier otro campo relacionado. Las habilidades que hayas aprendido durante tu programa de grado te permitirán pasar fácilmente a la ciencia de los datos.

Ir arriba