Qué necesitas para ser Científico de Datos o Data Scientist

Dado que la ciencia de datos se utiliza en cada vez más áreas de nuestra vida cotidiana, la demanda de expertos en este campo evidentemente está aumentando con la misma rapidez. Debido a esto, la cantidad de cursos de ciencia de datos en línea puede parecer abrumadora bootcamp de programación y hacer que sea bastante difícil elegir el que mejor se adapte a tus necesidades. Debido a que este curso de ciencia de datos en línea implica trabajar con otras empresas y proyectos, tal vez se te ocurra que programar las lecciones será insufrible.

Además de eso, tienes la opción de auditar gratis los módulos de los cursos, aunque esto limita las funciones disponibles, como el que no podrás obtener una certificación al finalizar. Todos los módulos del curso incluyen múltiples videos educativos y ejercicios de práctica, que cubren el qué, el por qué y el cómo de la ciencia de datos. Cada semana de aprendizaje se concluye con un cuestionario sobre el material de cada módulo. Esta es una gran característica que debes tener en cuenta si es importante para ti poder seguir claramente tu progreso.

Introducción a Data Science: Conceptos fundamentales y aplicaciones prácticas

Este curso, aunque técnicamente es una introducción a la ciencia de datos, es un poco más avanzado que la opción DataCamp. Dicho esto, el programa aún cubre todos los aspectos básicos que podrías necesitar, lo que lo convierte https://laverdad.com.mx/2023/12/unico-en-mexico-y-el-mundo-el-bootcamp-de-programacion-de-tripleten/ en una excelente opción para aquellos que ya están familiarizados con el mundo de la ingeniería de software. A primera vista, parecería que este curso de ciencia de datos te haría comer, dormir y respirar ciencia de datos.

• Se requiere de experiencia en SQL, Oracle y MySQL, entre otras tecnologías de recopilación de datos.
• Un científico de datos también puede pasar más tiempo desarrollando modelos, utilizando el aprendizaje automático o incorporando programación avanzada para encontrar y analizar datos.
• Las organizaciones dependen cada vez más de estos roles para interpretar los datos y proporcionar recomendaciones prácticas para mejorar los resultados de negocio.
• Facebook configura esta cookie para enviar publicidad cuando están en Facebook o en una plataforma digital impulsada por publicidad de Facebook después de visitar este sitio web.
• El científico de datos debe conocer cómo asociar información obtenida de distintas bases de datos y monitorizar los comportamientos de una población encuestada.

Un estudio de Kaggle de 2018 reveló que Python, SQL y R son los lenguajes de programación más populares. El de más aceptación, con diferencia, fue Python (el 83% de los encuestados lo usaban). Además, 3 de cada 4 profesionales de datos recomendaron que los aspirantes a científicos de datos aprendan Python primero. La mayor parte de las veces se ha solucionado con formación autodidacta que completa las habilidades básicas que debería tener programa formativo pero no tiene. Por eso, hoy por hoy, podemos encontrar una gran diversidad de perfiles profesionales en el mundo de la ciencia de datos. Si hay algo que te tienes que llevar de este tutorial sobre cómo ser un científico de datos, es que esta carrera profesional requiere mucho trabajo duro y dedicación.

Científico de datos: así es y así se forma uno en esta profesión cada vez más demandada

Experto en redacción de contenidos web sobre educación, especialmente en el sector de másteres y posgrados. Durante años, he trabajado en empresas periodísticas y del sector académico creando contenidos al respecto. Estas habilidades no requieren la misma capacitación técnica o certificación formal, pero resultan igual de fundamentales a la hora de aplicar con rigor la ciencia de datos para resolver los problemas del negocio. Algunas veces un Data Scientist deberá desempeñar el papel de management dentro de un departamento de análisis de datos y por ello será el profesional encargado de establecer estrategias y apoyar la planificación de proyectos para la resolución de problemas. Los analistas de datos deben encontrar “formas innovadoras de resolver los problemas, especialmente cuando sus ideas no funcionan inicialmente como estaba previsto” – explica la Oficina.

Obtener esta información de valor de los datos involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas, ya sean datos estructurados o no estructurados. Además, se entiende como una continuación de algunos campos de análisis de datos como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y la analítica predictiva. La ciencia de datos combina la estadística, las matemáticas y la informática para interpretar datos. Los científicos de datos también adquieren competencias de uso de plataformas de proceso de big data, como Apache Spark, el marco de trabajo de código abierto Apache Hadoop y las bases de datos NoSQL. Para crear modelos de machine learning, los científicos de datos suelen recurrir a distintos marcos de trabajo, como PyTorch, TensorFlow, MXNet y Spark MLib. La ciencia de datos se considera una disciplina, mientras que los científicos de datos son los profesionales de dicho campo.

¿Qué conocimientos debe poseer un Científico de Datos?

Los datos recopilados, incluido el número de visitantes, la fuente de donde provienen y las páginas, se muestran de forma anónima. El Deep Learning, también conocido como aprendizaje en profundidad, es un subcampo perteneciente a las redes neuronales artificiales. Se genera cuando se acumulan grandes cantidades de capas de nodos en los sistemas de redes.

Servicios de análisis SQL, R y SAS/access son algunas de las herramientas utilizadas para este fin. Aprendizaje profundo El método es una nueva investigación de aprendizaje automático donde el algoritmo selecciona el modelo de análisis a seguir. Debido a que la ciencia de datos abarca tantos temas diferentes, no siempre es fácil comparar varios programas, ya que pueden ser fundamentalmente distintos, pero de la misma alta calidad. También es importante mencionar que por el momento Udacity no ofrece cursos gratuitos de ciencia de datos. EdX ofrece la oportunidad de inscribirse en los módulos como cursos individuales de ciencia de datos, lo que hace que cada uno tenga un precio por separado de aproximadamente $149.