El camino hacia la ciencia de datos depende de dónde está comenzando y hacia dónde quiere ir. ¿Eres un principiante absoluto en todas las estadísticas? ¿Qué pasa con la informática? ¿Qué hay de las matemáticas? ¿Quieres hacer análisis? ¿Aprendizaje automático? Big data? La respuesta a cada una de estas preguntas hará que su camino sea diferente. Algo así como un libro de “elige tu propia aventura”.
En general, el trabajo de ciencia de datos requiere una formación en informática y estadística. Esto no tiene que ser una educación formal en estos temas, aunque lo recomiendo encarecidamente. Si eres increíblemente apasionado y estás dispuesto a comer, dormir y respirar ciencia de datos, Y tienes una buena formación en matemáticas y aptitud para esta línea de trabajo, entonces puedes ser competente en alguna área de la ciencia de datos (análisis, aprendizaje automático, visualización de datos o big data) en tan solo 1–2 años. Ser competente en todas las áreas requerirá una vida útil ya que el campo es enorme y crece cada año.
Para comenzar, recomendaría tomar algunas lecciones gratuitas en línea, como las de DataQuest. [1] Luego, haz algunas competiciones de Kaggle. [2] ¡No te rindas, ya casi estás allí!
- ¿Cómo se relacionan entre sí los campos de Minería de datos, Aprendizaje automático y Big Data?
- ¿Por qué los datos toman espacio? ¿Hay alguna forma de comprimir todos los datos del mundo en 1 megabyte de espacio?
- ¿Cuáles son los temas más importantes para un futuro estadístico?
- ¿Cómo podrían relacionarse dos conjuntos de datos y datos completamente diferentes para generar datos completamente nuevos y un conjunto de datos, y cómo el lenguaje de programación, las herramientas de modelado de datos y Excel me ayudan a realizar dicho análisis de datos?
- ¿Qué tan relevante es el análisis de Big Data para la economía global actual?
Referencias
1. Aprenda ciencia de datos con Python y R. Comience de forma gratuita.
2. Su hogar para la ciencia de datos
