La verdad es que necesitas comenzar a programar para convertirte en un gran científico de datos. Un científico de datos puede ser un ingeniero de software (alguien muy cómodo para programar y crear procesos de software), pero como mínimo deberá poder desarrollar código para limpiar datos y construir modelos.
Al igual que aprender un idioma extranjero, no aprenderá hasta que lo pruebe; a veces, tomar clases para aprender programación solo lo empuja más lejos del crecimiento desde el momento en que comienza a programar.
Si realmente le apasiona el campo, el mejor motivador para aprender a codificar es aprender de flujos de trabajo de ejemplo y encontrar un problema para trabajar que lo obligue a construir código para el proceso. Si comprende cómo funcionan los pasos constitutivos (cómo limpiar y preprocesar datos, cómo crear características para su modelo, evaluación de modelos, etc.), entonces está más que en camino.
- ¿Cuáles son las habilidades necesarias para ser un buen analista de datos? ¿Qué cursos se requieren para ser un buen analista de datos? ¿Es bueno entrenar esas tecnologías cuando está más fresco?
- ¿Qué hace que un problema de ciencia de datos sea interesante para usted?
- ¿Qué carreras significativas existen en la ciencia de datos (estadísticas / ML / optimización)?
- ¿Qué temas de estadística debo aprender antes de aprender ciencia de datos si soy de un entorno no estadístico?
- ¿Cuál es la diferencia entre analista de datos y científico?
