Si comienzas desde cero, me aseguraré de que tus habilidades matemáticas estén ahí. Debe tener una base sólida en Estadística, Cálculo y Álgebra Lineal.
Casi todos los científicos de datos usan R o Python para hacer su trabajo. Asegúrese de formar una base sólida en uno o ambos de esos idiomas. Hay MOOC de introducción para ambos idiomas, solo búscalo en google y encontrarás muchos.
A continuación, puede encontrar MOOC para la ciencia de datos en cualquiera de los sitios habituales: Coursera, Udemy, edX.
- ¿Qué significa estar basado en datos?
- ¿La popularidad del término 'Big Data' es un poco hiperbólica?
- ¿Cómo se toman los estados de Facebook o Tweets, que están escritos en un idioma mixto, en el análisis de sentimientos?
- ¿Cuáles son algunos de los mayores problemas que las herramientas de Big Data y visualización de datos pueden resolver para los participantes del mercado financiero?
- ¿Es la ciencia de datos realmente una carrera en ascenso?
La parte más importante es realmente practicar . Obtenga algunos datos de muestra de Kaggle y cree sus propios modelos, intente mejorar los existentes, obtenga nuevas ideas, etc. No aprenderá nada a menos que lo intente, falle, intente nuevamente, vuelva a fallar, etc.
En mi opinión, no me preocuparía por una certificación a menos que donde quiera que quiera trabajar la tenga como requisito de trabajo. Los reclutadores y los gerentes de contratación analizarán sus habilidades y su experiencia en el proyecto. Un certificado solo significa que completó algunos cursos, no necesariamente significa que sepa cómo identificar un problema comercial y luego recopilar, limpiar, transformar y analizar datos para resolver ese problema. Eso es lo que busca una empresa de sus científicos de datos.
