¿Necesito una certificación en ciencia de datos? ¡5 cosas que debes considerar!

Visión general

• Las certificaciones de ciencia de datos son omnipresentes, ¿debería obtener una? En caso afirmativo, ¿qué certificación debería elegir?
• Aquí, enumeramos los diferentes aspectos de una certificación de ciencia de datos que debe considerar antes de elegir su carrera.

Introducción

¿Debería obtener una certificación en ciencia de datos? Es la pregunta más alucinante que todo aspirante a científico de datos se enfrenta inevitablemente.

Y a esto le siguen más preguntas: ¿agregará más peso a mi currículum o me ayudará a conseguir un empleo? Esto, como estoy seguro de que muchos de los lectores sabrán, en última instancia conduce a más estrés y confusión.

Definitivamente, hay algunas ventajas que vienen junto con una certificación de ciencia de datos. Refleja su interés y pasión en el campo de la ciencia de datos, pero hay una advertencia: debido al auge de la ciencia de datos, ha habido una adopción masiva de estos cursos que los hace comunes o generales.

Entonces, ¿qué puedes hacer en esta situación?

Para diferenciarse de la multitud, deberá tomar un curso que le brinde exposición a la industria y proyectos de alta calidad. Una certificación se toma como estándar para medir el gran talento.

Cinturón Negro + es uno de esos cursos que le proporcionará todo lo que necesita para convertirse en un profesional de gran valor en la industria de la ciencia de datos. No se trata solo de la certificación, se trata de la calidad y la orientación que la acompaña.

En este artículo, analizaremos la pregunta en varios componentes y lo ayudaremos a obtener la respuesta a esta pregunta que todo lo consume.

¿Quiero convertirme en científico de datos?

Ciertamente, la ciencia de datos se ha convertido en un papel glamoroso a lo largo de los años, y especialmente cuando HBR calificó el papel del científico de datos como el trabajo más sexy del siglo XXI.. Hoy en día, el tamaño del mercado de la ciencia de datos es de $ 38 mil millones y se espera que alcance los $ 140 mil millones para 2025. Sin lugar a dudas, es un papel de alto crecimiento.

La mayoría de los entusiastas apuntan a convertirse en científicos de datos debido al glamour y la banda de altos salarios, pero esto ya no es la realidad. Muchas personas solicitan el mismo puesto de trabajo, pero no tienen el conjunto de habilidades adecuado para el trabajo, lo que genera un crujido de altas expectativas.

En los primeros años de mi carrera, quería resolver problemas basados ​​en datos, por lo que me propuse convertirme en científico de datos. ¡No sabía que hay muchos otros roles basados ​​en datos disponibles en la industria, como analista de negocios, ingeniero de datos y muchos más!

Por ejemplo, si proviene de la industria de la ingeniería de software, entonces la ingeniería de datos puede ser la función adecuada para usted o si desea un trabajo que tenga una gran cantidad de vacantes, entonces puede optar por la analíticaLa analítica se refiere al proceso de recopilar, medir y analizar datos para obtener información valiosa que facilite la toma de decisiones. En diversos campos, como los negocios, la salud y el deporte, la analítica permite identificar patrones y tendencias, optimizar procesos y mejorar resultados. El uso de herramientas avanzadas y técnicas estadísticas es fundamental para transformar datos en conocimiento aplicable y estratégico.... empresarial como una opción de carrera.

La gran pregunta que debemos hacernos: ¿Por qué quiero convertirme en científico de datos? Si desea conocer otros roles basados ​​en datos, puede consultar este artículo:

¿Cuáles son los diferentes caminos para convertirse en científico de datos?

No hay ninguna limitación cuando se trata de aprender, especialmente en la era digital, donde tienes una amplia cantidad de opciones abiertas. Puede navegar a través de millones de recursos disponibles gratuitamente o incluso pagar una cantidad considerable por un curso brillante. Todo depende de cómo quieras hacerlo. Analicemos algunos recursos diferentes y sus pros y contras.

• Leer blogs – Los blogs son recursos disponibles de forma amplia y gratuita en Internet. El mayor beneficio de los blogs es que hay mucha variedad y, por supuesto, son fáciles de entender. No es necesario ir por capítulos para llegar a un tema específico. La desventaja es que cuando eres un principiante, se vuelve difícil conectar los puntos con el tema general, lo que genera brechas en el conocimiento. DataPeaker proporciona una variedad de artículos sobre diversos temas. Asegúrate de pasar por la sección del blog. 🙂
• Aprendiendo a través de tutoriales en video – ¿No puedes aprender leyendo? Los videos tutoriales son una excelente opción para ti. Siempre es mejor ver a alguien implementar el concepto, el código o el proyecto frente a usted y luego repetirlo. Los videos tutoriales tienen la misma desventaja que se menciona en el punto anterior.
• Cursos gratuitos – Sí, ¡hay cursos gratuitos disponibles para ciencia de datos! Por lo general, estos son cursos introductorios cortos que puede explorar como principiante. Muchos de ellos también proporcionan certificación. La ventaja de estos cursos es que obtiene la ruta de aprendizaje integral para el concepto previsto. La desventaja es que estos no son programas especializados y solo consisten en conocimientos genéricos. Puede acceder a una variedad de cursos gratuitos en DataPeaker. (PD: Algunos de ellos incluso tienen certificación gratuita)
• Cursos de certificación – ¡Duh! Los cursos de certificación ofrecen una excelente manera de aprender ciencia de datos. Obtienes un plan de estudios completo y alcanzas la meta en un enfoque estructurado. Estos suelen ser impartidos por expertos de la industria con contenido de alta calidad. No hay ninguna desventaja específica del programa, la única es que debe elegir el curso de certificación con prudencia. Puede acceder a todos los cursos de DataPeaker en el Programa BlackBelt +

Comenzar una carrera en ciencia de datos sin la orientación y la planificación adecuadas puede resultar confuso. Hemos compilado una guía de hoja de ruta clara y gratuita para desarrollar una carrera en ciencia de datos que está comisariada por curadores expertos en DataPeaker:

Una esencia sobre los programas de certificación en ciencia de datos

Las certificaciones de ciencia de datos vienen en una variedad de formas. Algunos requieren una conexión a Internet y otros requieren presencia física. Echemos un vistazo a los diferentes formatos.

• MOOC – Los cursos en línea abiertos masivos son probablemente el curso de certificación más conocido en ciencia de datos, incluido el aprendizaje automático de Andrew Ng. Estos MOOC se pueden realizar a su propio ritmo y se pueden iniciar en cualquier momento. Cualquiera puede acceder a estos cursos sin ningún proceso formal de admisión. El único problema con estos cursos es que pueden resultar muy caros si quieres el certificado. Los cursos suelen ser impartidos por universidades como Harvard, Stanford y otras.
• Cursos en el aula – Estos cursos tienen el mismo formato que una escuela o universidad. Te unirás a un grupo de aspirantes y te enseñarán a través del plan de estudios prediseñado. Se le asignarán tareas como tarea y siempre podrá levantar la mano en caso de duda. Pero es posible que se encuentre en una situación difícil si se pierde algunas clases porque estas no se repetirán solo para usted. Debido a Covid-19, estos cursos están disponibles en línea como clases en vivo.

• Cursos online – Como sugiere el nombre, estos cursos están en línea. Estos son videos pregrabados configurados de acuerdo con el plan de estudios. Puede acceder a los videos en cualquier momento en el orden que desee. Pero aquí no podrás despejar tus dudas en tiempo real.
• Cursos híbridos – ¿Quieres lo mejor de ambos mundos? Los cursos híbridos le ofrecen parte de un curso presencial y parte de un curso en línea. Obtendrá todo el contenido a su propio ritmo al comienzo del curso. También habrá un número limitado de clases presenciales en las que podrá aclarar sus dudas.

Honestamente, ¿importa?

Bueno, ¡sí y no!

En palabras simples, las certificaciones definitivamente importan, pero no por el certificado en sí, sino por las habilidades que ha adquirido como parte de la certificación.

A lo largo de la década, han surgido muchos cursos de certificación de ciencia de datos que han llevado a la generalización de estos cursos. Ahora cualquiera puede obtener una certificación y afirmar que es un científico de datos, pero no funciona así cuando solicita un trabajo.

Los reclutadores reciben toneladas de solicitudes y no tienen tiempo para hojear las certificaciones y luego verificar su autenticidad. En cambio, se enfocan en los conjuntos de habilidades y proyectos completados.

Al final, todo se reduce al proceso de entrevista. El entrevistador probará todo lo que ha mencionado en su conjunto de habilidades. Por lo tanto, si elige seguir adelante con una certificación de ciencia de datos, asegúrese de mantenerse al día con sus clases y adquirir las habilidades adecuadas. Su certificado no le dará el trabajo, las habilidades sí lo harán.

¿Cómo selecciono una certificación?

• Tiempo – La duración del curso de certificación varía de un mes a más de un año. La pregunta al final es cuánto tiempo puedes dedicar. Si es un profesional que trabaja, entonces un curso en línea o un curso en línea de 3 meses puede ser suficiente para el aprendizaje automático básico. Si desea especializarse, es posible que desee dedicar un período de tiempo más largo.
• Habilidades enseñadas – ¿Python, R o SQL, Excel? Al seleccionar el curso, la primera decisión probablemente sea seleccionar el idioma y otras habilidades que desea tener y luego adaptarlo al plan de estudios del curso.
• Mentores – Un curso de ciencia de datos sin un mentor es andar en bicicleta en la oscuridad. Realmente no sabes hacia dónde te diriges, así que asegúrate de tener una sesiónLa "Sesión" es un concepto clave en el ámbito de la psicología y la terapia. Se refiere a un encuentro programado entre un terapeuta y un cliente, donde se exploran pensamientos, emociones y comportamientos. Estas sesiones pueden variar en duración y frecuencia, y su objetivo principal es facilitar el crecimiento personal y la resolución de problemas. La efectividad de las sesiones depende de la relación entre el terapeuta y el... individual con un mentor.
• Requisitos previos – Asegúrese de cumplir con los requisitos previos mencionados en el curso. Para cualquier requisito previo, puede seguir los cursos gratuitos de DataPeaker.
• Costo – Al final del día, debemos hacer coincidir nuestras expectativas con nuestro presupuesto. DataPeaker ofrece muchos cursos a los precios más bajos. Puedes echarles un vistazo.

Si es un principiante en ciencia de datos, tenemos el curso adecuado para usted: el programa Blackbelt +. Viene con más de 14 cursos, más de 25 proyectos y un mentor personalizado. El curso no se jacta de su certificación, sino de la capacidad de transformarlo en un profesional de la ciencia de datos listo para la industria. Su mentor creará una ruta de aprendizaje personalizada y específica para sus objetivos profesionales. puede aprender ciencia de datos de manera integral con Blackbelt +.

Notas finales

Para concluir, tomar la decisión de realizar un curso de certificación es difícil. Arriesgas tu tiempo y dinero y esperas construir una nueva carrera. Es una apuesta fuerte si eliges el curso correcto y desarrollas tus habilidades.

La certificación en sí misma no tiene valor a menos que las habilidades la complementen. Busque siempre un curso que agregue valor a sus habilidades y no solo el certificado.

Espero que este artículo aclare tus dudas. Déjeme saber en los comentarios sobre sus pensamientos sobre los cursos de certificación.

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