Cómo convertirse en un científico de datos

Cómo ser Data Scientist desde cero

La guía de ruta de aprendizaje definitiva que detalla todas las habilidades, conocimientos y capacitación que necesita para convertirse en un científico de datos    ¿Busca una carrera que sea interesante, desafiante y muy solicitada? Una carrera de Data Scientist cumple todos esos requisitos y más.

Ya sea que lo sepas o no, estamos en medio de la 4ta Revolución Industrial (o Industria 4.0) que está siendo impulsada por el Internet de las Cosas (IoT) y la IA. Ambos se caracterizan por la recopilación, análisis e intercambio de datos. Gran cantidad de datos.

Seguir una carrera en ciencia de datos es un movimiento sabio en estos días. Los trabajos relacionados con la ciencia de datos ocupan un lugar destacado en el informe de empleos emergentes de LinkedIn. El especialista en ciencia de datos y el gerente de ciencia de datos figuran en el top 15.

No hay duda de que las habilidades de ciencia de datos tienen una demanda alta y creciente. Todo tipo de empresas los necesitan, desde fabricantes hasta minoristas de Internet, desde empresas de nueva creación hasta agencias gubernamentales. También es una carrera bien remunerada, con un científico de datos promedio que gana un salario de $ 113,436 en los Estados Unidos.

Por lo tanto, si está interesado en ayudar a las empresas a planificar su comercialización mediante la interpretación de grandes cantidades de datos, o ayudar a los gobiernos a enfocar sus recursos en las áreas correctas mediante el estudio de correlaciones o patrones de datos, existe una gran variedad.

Pero, ¿cómo te calificas y estableces una carrera como científico de datos? Esta guía detallada explicará los pasos necesarios, así como algunos cursos sugeridos para acelerar su progreso.

Learning Path o pasos para el Data Science

Pasos para convertirse en un científico de datos   1. Obtener calificaciones En primer lugar, necesitará algunas calificaciones técnicas. La ruta más común es estudiar para obtener una licenciatura o maestría. De hecho, el 88% de los científicos de datos tienen un mínimo de una maestría, y el 46% tiene un doctorado.

Para obtener la mayoría de las habilidades y conocimientos necesarios para el trabajo, debe estudiar para obtener un título en Matemáticas y Estadística, Ciencias de la Computación o Ingeniería. Otras calificaciones pueden ser suficientes, pero estas son las más comunes. Alternativamente, como hay una escasez de científicos de datos, cada vez más empresas se enfrentan a personas que no tienen calificaciones formales. En su lugar, necesitará tener una buena experiencia en un rol relevante (programador de computadoras, ingeniero) o ser capaz de demostrar buenas habilidades de matemática e informática. También deberás completar algunos cursos especializados.

En estos días, puede encontrar cursos en línea totalmente certificados que imparten expertos en el campo de la ciencia de datos. Las plataformas de aprendizaje electrónico se han convertido en la mejor manera de obtener habilidades especializadas a un precio asequible, y están superando a las instituciones educativas formales como la forma número uno de obtener conocimientos y habilidades en profundidad.

  1. Desarrollar habilidades y conocimientos Además de las calificaciones, deberá ser capaz de demostrar habilidades específicas y conocimientos especializados.

Muchas personas persiguen una maestría en ciencia de datos, pero hay otras rutas, como cursos de aprendizaje electrónico, para adquirir el conocimiento relevante. Dependiendo de los requisitos del rol, es posible que necesite saber: Cómo codificar con un lenguaje como Python o C # ser capaz de usar SQL experiencia con Hadoop o plataformas similares experiencia de aprendizaje automático / IA visualizar y presentar datos con software o plataformas como ggplot, d3.js o tableau.

En términos de habilidades no técnicas, las siguientes son generalmente altas en las listas de empleadores: Atención al detalle: debe ser capaz de garantizar la precisión e integridad de los datos. Habilidades de organización: tratar con grandes conjuntos de datos, con potencialmente millones de puntos de datos, requiere habilidades de organización de alto nivel y un enfoque lógico y metódico Resolución de problemas: una parte importante del rol es encontrar nuevas formas de recopilar, interpretar y presentar datos. Esto requiere la capacidad de resolver problemas y “pensar fuera de la caja” a veces. Deseo de aprender: nuestro mundo tecnológico está en constante cambio, incluidos los métodos de recopilación de datos y las demandas impuestas al uso de estos datos. Los científicos de datos deben estar preparados para estudiar y practicar continuamente nuevas tecnologías y técnicas. Resiliencia y enfoque: estos rasgos de carácter son esenciales para los científicos de datos, ya que a menudo pasarán mucho tiempo en un problema, intentando diferentes formas de resolverlo. Comunicación y trabajo en equipo: la mayoría de los trabajos de ciencia de datos requerirán que trabajes con otros, a menudo de diferentes departamentos y disciplinas.

  1. Ganar experiencia laboral Durante sus estudios y posteriormente, es una buena idea adquirir algo de experiencia laboral.

Es posible que tenga la suerte de encontrar trabajo remunerado para cualquier número de empresas que necesiten científicos de datos. Estas empresas operan en todas las áreas de la economía, incluidas las finanzas, el comercio minorista, la fabricación, la ingeniería, etc. Las organizaciones sin fines de lucro y de caridad son un buen lugar para buscar si tiene dificultades para encontrar experiencia laboral, aunque es posible que tenga que conformarse con Trabajo no remunerado.

Otra forma de obtener una valiosa experiencia en el campo de la ciencia de datos es inscribirse en cursos que ofrezcan talleres como parte del plan de estudios. Los cursos SuperDataScience ofrecen actividades prácticas de la vida real que le permiten desarrollar su nivel de experiencia.

La variedad de proyectos especializados es demasiado numerosa para enumerarla en detalle, pero aquí hay algunos ejemplos para despertar su apetito: Limpieza de datos: los sistemas de bases de datos grandes y complejos necesitarán limpieza frecuente, remodelación y archivo de conjuntos de datos. Los proyectos de limpieza de datos requieren un buen conocimiento de Python o R. Creación de visualizaciones de datos interactivas: si le gusta presentar datos en formatos únicos e interesantes, este tipo de proyecto le conviene. Utilizará software de tablero de algún tipo, p. Dash b Plotly, para crear visualizaciones de datos para organizaciones. Análisis de datos exploratorios (EDA): implica la interpretación de los datos, la formulación de preguntas relevantes que pueden revelar información comercial y luego responder las preguntas utilizando SQL, Python u otro lenguaje de programación. Aprendizaje automático: existen diferentes niveles de complejidad de los proyectos de aprendizaje automático. Como principiante, adhiérase a los proyectos de regresión lineal y logística, ya que son ideales. Este tipo de proyectos a menudo se utilizan para crear modelos para interpretar datos y comunicar ideas a los gerentes.

Es útil crear una cartera profesional que incluya algunos tipos diferentes de proyectos exitosos, por lo que no tenga miedo de probar algunas especialidades diferentes para comenzar. Esto es especialmente cierto si no está seguro de en qué especialidad centrarse inicialmente.

La buena noticia es que todos los cursos de SuperDataScience actualizan automáticamente su cartera profesional al finalizar cualquier taller especializado en el que participe durante el curso. Haga clic aquí para obtener más información sobre nuestros cursos.

Cursos especializados de aprendizaje electrónico de ciencia de datos   Necesita estudiar habilidades especializadas para convertirse en un Data Scientist competente y exitoso. También necesita renovar y actualizar continuamente sus conocimientos y habilidades. En SuperDataScience, ofrecemos una amplia gama de cursos que se especializan en ciencia de datos. Nuestro objetivo es hacer que las materias complejas sean fáciles de aprender.

Ruta de aprendizaje definitiva Nuestro exclusivo Ultimate Learning Path es el programa de estudios de aprendizaje electrónico más completo disponible para la ciencia de datos. Obtendrá todas las habilidades y conocimientos que necesita para convertirse en un científico de datos totalmente calificado. Incluye todo lo que cubrirías en un curso de Data Science Master en una institución educativa tradicional. Además, obtendrá la certificación para cada curso que complete, y la participación en los talleres especializados se agregará instantáneamente a su cartera profesional.

Aquí hay un breve resumen de algunos de nuestros cursos en línea más populares y lo que puede obtener de ellos.

Curso de aprendizaje automático El aprendizaje automático es un campo en crecimiento dentro de la ciencia de datos. A medida que la IA se vuelve más popular y ampliamente implementada, es esencial comprender el aprendizaje automático y cómo aplicarlo. Este curso lo lleva paso a paso a través de teorías complejas, algoritmos y bibliotecas de codificación, lo que lo hace fácil de entender y digerir. Obtendrá una enseñanza simple pero profunda en todo lo que necesita saber para asumir proyectos complejos de aprendizaje automático. Los temas del curso incluyen:

Regresión lineal Regresión lineal múltiple Agrupamiento de medias K Agrupación jerárquica Vecino K-más cercano Árboles de decisión Bosque al azar

R Programación de la A a la Z R es un lenguaje de programación ampliamente utilizado para computación estadística y gráficos. Debido a la curva de aprendizaje empinada de R, hemos tenido cuidado de asegurarnos de que este sea un curso secuencial que gradualmente desarrolle su conocimiento, sin abrumarlo. Cada módulo se centra en un concepto diferente que puede aplicarse instantáneamente.

Tendrás manos a la obra con desafíos analíticos de la vida real, dándote la oportunidad de dominar R y desarrollar tus habilidades para resolver problemas.

Ciencia de datos de la A a la Z Este curso cubre todo lo que necesita saber para conseguir un trabajo como científico de datos. De hecho, serás puesto en la piel de un científico de datos, aprendiendo a lidiar con todos los desafíos que enfrentan regularmente, como datos corruptos, anomalías, irregularidades, ¡lo que sea!

Aprenderá a usar una variedad de herramientas como SQL, SSIS y Tableau. Y al final del curso sabrás cómo: limpiar y preparar datos para análisis realizar una visualización básica de datos datos del modelo datos de ajuste de curva Presentar hallazgos y conocimientos de datos.   Estadísticas para Business Analytics & Data Science A-Z En lugar de intentar aprender (o volver a aprender) cada concepto y habilidad estadística, dominará solo los que necesita para trabajos de Data Scientist o Business Analyst. Los temas cubiertos incluyen: distribuciones la prueba z Teorema del límite central prueba de hipótesis intervalos de confianza significancia estadística y muchos otros temas relevantes …

También podrás aplicar este conocimiento a situaciones de la vida real, preparándote bien para cualquier trabajo o proyecto que realices. Este curso lo capacitará para una carrera exitosa en ciencias de datos o análisis de negocios.

Programación de Python de la A a la Z Python es un gran lenguaje de programación para aprender para los científicos de datos. Es ampliamente utilizado con muchas plataformas estadísticas y herramientas que dependen de él. Como con la mayoría de los lenguajes de programación, hay una curva de aprendizaje empinada. Para evitar sentirse abrumado, hemos estructurado este curso para que desarrolle conceptos gradualmente. A lo largo del curso, podrá aplicar sus conocimientos y habilidades con desafíos analíticos de la vida real.   Aprendizaje profundo de la A a la Z El aprendizaje profundo se está convirtiendo en una característica importante de la Inteligencia Artificial (IA) a medida que los problemas se vuelven cada vez más complejos de resolver.

Automóviles autónomos, motores de diagnóstico médico, IA basada en la teoría de juegos: todos deben ser impulsados ​​por el aprendizaje profundo. Este curso cubre todo de la A a la Z para una comprensión completa del aprendizaje profundo. El curso incluye: Desarrollar una comprensión intuitiva de los conceptos complejos. 6 emocionantes desafíos del mundo real (incluido el uso de redes neuronales recurrentes para predecir los precios de las acciones y la creación de mapas autoorganizados para investigar el fraude) Codificación práctica Soporte en curso de expertos en ciencia de datos Dominio de herramientas importantes, incluidas Tensorflow y Pytorch.   Comience su viaje de ciencia de datos Asegúrese de obtener la capacitación científica de datos más actualizada y completa disponible. Inscríbase en nuestros cursos hoy.

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