Hay bastantes recursos para aprender data science desde cero. Es esencial obtener una experiencia de programación lo suficientemente buena, tanto a través de la base teórica como trabajando en proyectos.
Combina esto con una buena comprensión de los modelos básicos de aprendizaje automático y algo de trabajo en conjuntos de datos reales y deberías tener la base adecuada para trabajar en el campo de la ciencia de datos.
El viaje de aprendizaje, sin embargo, no se detiene ahí. Data science es una disciplina de aprendizaje continuo en la que es posible aprender a través de muchos ejes.
Y también es posible crecer obteniendo una experiencia más amplia en estadísticas, especializándote en áreas de dominio específicas, leyendo e implementando trabajos de investigación, mejorando tus habilidades de ingeniería o acercándote más a la gestión de productos.
Pero antes conozcamos la importancia de aprender data science en la actualidad.
¿Por qué aprender data science?
La ciencia de datos se considera uno de los campos laborales más lucrativos del siglo XXI. No es nada más que el estudio combinado de matemáticas, estadísticas e informática (incluido el dominio y la experiencia en programación); que se utilizan para extraer información de datos estructurados y no estructurados.
Esta es una era en la que los datos en sí mismos se consideran el recurso más preciado del mundo moderno, lo que hace que la ciencia de datos sea igualmente importante.
En términos simples, Data Science ayuda a analizar datos y extraer información significativa de ellos al combinar estadísticas y matemáticas, habilidades de programación y experiencia en la materia.
Hoy día, las organizaciones están abrumadas con datos, Data Science ayudará a extraer información significativa de eso mediante la combinación de varios métodos, tecnologías y herramientas.
En los campos del comercio electrónico, las finanzas, la medicina, los recursos humanos, etc., las empresas se encuentran con enormes cantidades de datos y las herramientas y tecnologías de Data Science les ayudan a procesarlos todos.
Beneficios de la ciencia de datos en los negocios
- Mejora las predicciones comerciales
- Interpretación de datos complejos
- Mejor toma de decisiones
- Innovación de producto
- Mejora la seguridad de los datos
- Desarrollo de productos centrados en el usuario
Ciencia de datos: requisitos previos para aprender
Estadísticas
La ciencia de datos se basa en estadísticas para capturar y transformar patrones de datos en evidencia utilizable mediante el uso de técnicas complejas de aprendizaje automático.
Programación
Python, R y SQL son los lenguajes de programación más comunes. Para ejecutar con éxito un proyecto de ciencia de datos, es importante inculcar cierto nivel de conocimiento de programación.
Aprendizaje automático
Hacer pronósticos y estimaciones precisos es posible gracias al aprendizaje automático, que es un componente crucial de la ciencia de datos. Debes tener una comprensión sólida del aprendizaje automático si deseas tener éxito en el campo de la ciencia de datos.
Bases de datos
Para aprender data science, necesitas una comprensión clara del funcionamiento de las bases de datos y las habilidades para administrar y extraer datos son imprescindibles en este dominio.
Modelado
Puedes calcular y predecir rápidamente utilizando modelos matemáticos basados en los datos que ya conoces. El modelado ayuda a determinar qué algoritmo es el más adecuado para manejar un problema determinado y cómo entrenar estos modelos.
¿Cómo convertirse en científico de datos?
¿Cómo obtener el conocimiento y las habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos? Hay diferentes formas de aprender ciencia de datos: ir a la universidad, seguir una licenciatura o máster en data science, ingresar a un programa de bootcamp o aprenderlo por tu cuenta.
Hoy día hay mucho material disponible en Internet, a menudo de forma gratuita, para aprender las habilidades necesarias para la ciencia de datos.
Hay tres habilidades principales necesarias para la ciencia de datos que necesitas tener: 1) Un lenguaje de programación utilizado en el ecosistema de datos, normalmente Python, 2) SQL, para la manipulación y extracción de datos, y 3) Estadísticas y aprendizaje automático.
Sin embargo, desde Mundo Posgrado te recomendamos una formación de máster, ya que te permitirá ampliar los conocimientos en este campo, reforzar tu formación universitaria y obtener una mayor especialización para encontrar mejores empleos.
Máster en Data Science
Máster en Data Science y Business Analytics de IMF Smart Education (online y presencial)
Formación codesarrollada con Indra. Este máster pone su foco en profesionales que pueden porvenir de diferentes sectores, que busquen introducirse en el mundo del big data, la analítica avanzada y la ciencia de datos.
Máster en Data Science & Analytics de MIOTI (presencial y Live Stream)
Este máster trata la necesidad de recopilar información y la organización de datos, y explotar el conocimiento y la información oculta en los datos recopilados para mejorar el proceso de toma de decisiones.
Máster en Data Science y Big Data de MIOTI (presencial y Live Stream)
De la mano de los mejores expertos en esta materia, aprenderás resolviendo problemas reales de las empresas y conociendo todas las técnicas aplicables en este ámbito.
Máster Universitario en Big Data y Data Science de VIU (online)
Con un alto componente técnico y práctico, este máster en ciencia de datos ofrece un plan de estudios actualizado en función de la evolución permanente de las tecnologías emergentes.
Máster en Data Science de IMMUNE Technology Institute (presencial y online)
Este programa se centra en profesionales que buscan especializarse en ciencia de datos y aprender las técnicas fundamentales de inteligencia artificial y cómo aplicarlas en las distintas industrias.
