Desde 2013, la escena de Data Science en India realmente ha florecido. Hay mucha más conciencia sobre la ciencia de datos. Las oportunidades de trabajo han aumentado. Al ver esto, hay muchos institutos que ofrecen cursos de ciencia de datos en línea como Udemy, Coursera, Simplilearn, etc., a los que puede unirse.
Básicamente, todas las habilidades se dividen en dos categorías, las que se pueden aprender en línea y las que solo se pueden aprender en un modelo de clase. En mi opinión personal, puedes aprender a tocar una guitarra siguiendo un video en línea, mientras que teniendo todos los materiales disponibles en línea para convertirte en médico, aún no puedes convertirte en un médico viendo videos. Data Science es una de esas profesiones en la que también necesita tener experiencia en el aula. Puede elegir la capacitación en línea para lo básico, pero debe someterse a capacitación en el aula para la parte avanzada de la misma.
Yo personalmente creo en aprender haciendo. Por lo tanto, siempre recomendaría un programa sobre un curso. Como el programa se enfoca más en el propósito, ilumina el conocimiento completo del dominio, mientras que un curso se enfoca más en la herramienta donde solo puede actualizar un número limitado de habilidades. Optar por un curso a menudo se considera que cumple un objetivo a corto plazo porque a medida que las herramientas se actualizan, su habilidad se vuelve obsoleta. Por lo tanto, ir por un programa sería recomendable.
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Uno siempre debe optar por un programa en el sitio, dirigido por un instructor y orientado a la práctica.
Te encontrarás con muchas instituciones, cursos y programas que te ayudarán a aprender ciencia de datos. Algunos son muy caros, mientras que otros son razonables. Pero, una cosa muy importante a tener en cuenta mientras se inscribe en dichos cursos es saber su valor en términos de conocimiento y lo que al final del curso está desarrollando dentro de usted mismo.
Algunos puntos a considerar al elegir un programa
- El énfasis está más en la práctica y no solo en la teoría.
- El proyecto se basa en enunciados de problemas relevantes de la industria y no en las tareas antiguas
- Los aprendizajes y proyectos son colaborativos y se realizan en equipos.
- Obtiene herramientas reales de la industria y se enfoca en el desarrollo basado en pruebas
Además, su programa idealmente debería incluir los temas mencionados a continuación para entregar un paquete completo.
- Conceptos básicos de la programación de R y Python
- Análisis exploratorio de datos con Excel, R
- Regresión lineal, sus variaciones y proyecto industrial
- Árboles de decisión, conjunto y clasificación
- Agrupamiento
- Regresión de series de tiempo
- Bases de datos y ecosistema de Big Data
- Visualización de datos, narración de historias, tablero, Tableau
- Creación de productos de ciencia de datos a escala de producción y su implementación
- Ingeniería de Big Data, aprendizaje profundo y flujo de tensor, PNL
Descargo de responsabilidad: soy cofundador de @GreyAtom y ayudo a los talentos de ingeniería a iniciar su carrera en tecnologías emergentes.
El programa insignia altamente selectivo de GreyAtom tiene como objetivo orientar a los profesionales que trabajan y los más novedosos en el inicio de su carrera de ciencia de datos. Los estudiantes crearon proyectos a partir de conjuntos de datos REALES y declaraciones de problemas proporcionadas por nuestra industria y socios de contratación. El programa se basa en el aula y está fuertemente orientado a la práctica. GreyAtom es un ecosistema donde los estudiantes pueden aprovechar lo mejor de la academia, profesionales de la industria y personas influyentes.
Algunos enlaces rápidos
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