Visión general
- Aquí hay 10 recursos de ciencia de datos que responden a la mayoría de las preguntas asociadas con la carrera que disponen los principiantes.
- De ninguna manera esta lista es exhaustiva. No dude en compartir otros recursos en los comentarios a continuación.
Introducción
El alcance dentro de la industria de la ciencia de datos se está diversificando y expandiendo con cada segundo. El gran volumen de datos producidos es colosal, lo que aumenta la demanda y el trabajo de los científicos de datos.
Al mismo tiempo, con cada día que pasa, hay nuevos algoritmos para solucionar un obstáculo, nuevas herramientas, nuevas bibliotecas, etc., lo que solo dificulta la penetración en la industria de la ciencia de datos. Por eso, solo tiene sentido comenzar su viaje de ciencia de datos con los recursos adecuados.
En este post, le indicamos 10 recursos que responden a las preguntas más fundamentales que cualquier principiante tendrá al comenzar su viaje por la ciencia de datos.
Tabla de contenido
- ¿Debería convertirme en científico de datos (o analista de negocios)?
- ¿Cómo tener una carrera en ciencia de datos (análisis de negocios)?
- 14 habilidades imprescindibles para convertirse en un científico de datos (¡con recursos!)
- 12 consejos esenciales para las personas que comienzan una carrera en ciencia de datos
- ¿Necesita una certificación para convertirse en científico de datos? 5 cosas que debes considerar
- 5 lenguajes populares de ciencia de datos: ¿cuál debería seleccionar para su carrera?
- 10 preguntas que hace todo principiante en ciencia de datos (con respuestas y recursos)
- ¿Cómo se puede dominar la ciencia de datos sin un título en 2020?
- ¿Quiere desarrollar una carrera en ciencia de datos? ¡Aprenda de estos 5 videos de ciencia de datos!
- 8 reflexiones acerca de cómo realizar la transición a la ciencia de datos desde diferentes orígenes
- marco de Kunal
- Estas son algunas de las preguntas para borrar dudas.
El zumbido de la ciencia de datos es verdaderamente emocionante y ¿quién no quiere obtener el «trabajo más sexy del siglo XXI» pero desea ingresar a un campo solo por el simple hecho de hacerlo? Comencemos con la pregunta más básica: ¿Debería convertirse en un científico de datos?
Kunal Jain, el fundador de DataPeaker, proporciona un marco estructurado en el que puede calificarse y ver si una carrera en ciencia de datos y análisis de negocios es para usted o no.
Una vez que esté seguro de que la ciencia de datos o el análisis empresarial es su elección de carrera, es hora de trabajar en sus habilidades, pero debe haber preguntas como: ¿Debo ir a un curso de grado? ¿Cómo obtener una pasantía en un puesto de trabajo de ciencia de datos?
En este post, Kunal se basa en su rica experiencia en la industria y proporciona una guía paso a paso para convertirse en científico de datos. Además proporciona consejos muy interesantes acerca de cómo ingresar a la industria de la ciencia de datos.
Debido al crecimiento colosal en la industria de la ciencia de datos, ha habido un incremento en el número de puestos de trabajo. A pesar de esto, ¡hay una advertencia! Existe una enorme escasez de profesionales capacitados en la industria de la ciencia de datos. Entonces, ¿cómo puede romper esta tendencia y convertirse en un profesional preparado para la industria?
Este post consta de 14 habilidades duras y blandas, como los argumentos de la ciencia de datos, estadísticas, big data, implementación de modelos, etc., ¡y links a recursos increíbles de los que aprender!
Aprender ciencia de datos puede resultar intimidante. Especialmente cuando recién está comenzando su viaje. ¿Qué herramienta aprender: R o Python? ¿En qué técnicas enfocarse? ¿Cuántas estadísticas aprender? ¿Necesito aprender a codificar? Estas son algunas de las muchas preguntas que debe responder como parte de su viaje.
Esta guía es un recurso rico lleno de consejos de un experto de la industria acerca de cómo navegar una carrera en ciencia de datos desde hallar el puesto de trabajo adecuado hasta reanudar la construcción. Lo encontrarás todo aquí.
Me he encontrado con muchos entusiastas de la ciencia de datos que están constantemente confundidos con relación a los pros y los contras de obtener un título en ciencia de datos. Si tiene la misma consulta, entonces está en el lugar correcto.
Las certificaciones de ciencia de datos son omnipresentes, ¿debería obtener una? En caso afirmativo, ¿qué certificación debería seleccionar? ¿Qué métricas debe prestar atención antes de elegir una certificación? En este post, enumeramos los diferentes aspectos de una certificación de ciencia de datos que debe considerar antes de seleccionar su carrera.
Estoy bastante seguro de que todos ustedes se habrán encontrado con este eterno dilema con relación a seleccionar el lenguaje de programación «perfecto» para comenzar su carrera en ciencia de datos. Pero aquí no existe un enfoque único para todos. Cada idioma tiene sus propias características y capacidades únicas que lo hacen funcionar para ciertos profesionales de la ciencia de datos.
Algunos lenguajes pueden ser adecuados para la creación rápida de prototipos, mientras que otros pueden ser buenos a nivel empresarial. Entonces, en este post, aclaremos la confusión de una vez por todas y veamos cuál es el mejor lenguaje que se adapta a sus objetivos profesionales en ciencia de datos.
La ciencia de datos es un campo relativamente nuevo y, junto con sus beneficios, surgen muchos estorbos. Notarás cómo algunas preguntas clave siguen apareciendo constantemente: ¿por dónde comenzar? ¿Qué aprender y cómo aprender? ¿Cómo hallar los recursos adecuados para la ciencia de datos?
En este post, hemos analizado las 10 preguntas más frecuentes de los entusiastas y principiantes de la ciencia de datos. ¡Estos lo ayudarán a descubrir diferentes aspectos de su carrera en ciencia de datos, incluido su currículum, el procedimiento de entrevista y otras mejores prácticas!
Como mencioné previamente, la ciencia de datos es un campo relativamente nuevo, inclusive las universidades de primer nivel han comenzado a ofrecer cursos especializados solo recientemente, lo que ha creado un repentino zumbido y confusión en la industria.
En este post, vamos a desglosar la pregunta y analizar todos sus aspectos. Algunos de los puntos de discusión son:
- ¿Puedes obtener un trabajo sin un título en ciencia de datos?
- Pros y contras de tener un título
- Alternativas a tener un título en ciencia de datos.
Navegar por medio de la carrera de ciencia de datos es una iniciativa complicada y puede convertirse en un trabajo difícil sin la orientación adecuada, pero no todos disponen el privilegio de tener acceso a información privilegiada de la industria.
Las reuniones son una magnífica manera de aprender y conectarse, pero desde Covid-19 eso no es factible, los seminarios web son una de las mejores alternativas para aprender e interactuar de forma directa con expertos de la industria. Algunos de los beneficios de los seminarios web son:
- Aprenda de los expertos de la industria
- Una gran posibilidad para hacer networking
- Obtenga asesoramiento profesional y conocimientos de ciencia de datos de expertos
Una de las principales preguntas que hacen las personas es cómo deberían hacer la transición a la ciencia de datos. Las personas de todo tipo de entornos (TI, ventas, finanzas, recursos humanos, atención médica, etc.) quieren una parte del pastel de la ciencia de datos. Por lo tanto aclaremos la confusión de una vez por todas.
Los 8 antecedentes que cubrimos en este post de transición profesional incluyen: ingeniería de software, finanzas, UX, desarrollo de aplicaciones y una actualización no técnica. El autor ha proporcionado links a una gran cantidad de recursos y rutas de aprendizaje para ayudarlo a comenzar su viaje por la ciencia de datos.
Notas finales
En este post, discutimos 10 posts que lo ayudarán a comenzar su viaje por la ciencia de datos. Espero que haya sido fructífero y haya respondido a muchas de sus preguntas.
Háganos saber en los comentarios si tiene alguna duda.
