¿Vale la pena hacer ciencia de datos en una certificación R de DataCamp?

Vale la pena hacer la ciencia de datos en la pista R de DataCamp, pero no necesariamente para la certificación; Hay un par de razones para esto:

1. No existe un estándar de facto en la certificación de ciencia de datos (que, en mi opinión, también se debe a la falta de una definición generalmente aceptada de “el científico de datos”).
2. Las habilidades de la vida real son (aún) más valiosas en la industria de la ciencia de datos que los certificados. Las empresas generalmente buscan personas con experiencia en la resolución de problemas de ciencia de datos y que tengan los antecedentes (teóricos, formales) para abordar estos problemas.

Ahora bien, por qué debería hacer el seguimiento de DataCamp es por lo siguiente:

• Lo básico : los instructores de DataCamp son expertos en la industria de la ciencia de datos con una considerable experiencia; Esto significa que el material del curso es cualitativo. Nuestros instructores de cursos generalmente han realizado muchos entrenamientos (en vivo) antes y, por lo tanto, saben qué buscar y qué contenido debe enfatizarse.
• Una tasa considerable de avance : los cursos se desarrollan de tal manera que se mueva a través del contenido a una tasa de avance saludable, que es algo que hace que su experiencia de aprendizaje sea mucho más cómoda y menos estresante. Lea más sobre esto aquí: Lo que aprendimos de la enseñanza de 1M People Data Science.
• Aprendizaje a su propio ritmo a 1 precio : la estructura de precios de DataCamp es bastante simple en comparación con otras compañías: al pagar solo 1 precio de forma mensual o anual, obtiene acceso a todo nuestro contenido premium. Puede pausar su suscripción cuando lo desee.
• Forma única de aprendizaje : los cursos de DataCamp ofrecen videos explicativos e instrucciones precisas para comenzar a utilizar R, Python, SQL o Spark en la comodidad de su navegador. Dedique su tiempo a hacer cosas (codificar, pensar, jugar en la consola, …) en lugar de escuchar pasivamente al instructor.

¿Todavía tiene dudas sobre la pista R en DataCamp? ¡Puedes probar el primer capítulo de cada curso gratis! Si tiene más preguntas, no dude en comunicarse conmigo.

PD. Mira la respuesta de Karlijn Willems a ¿Vale la pena pagar el campamento de datos por R? para enlaces a reseñas de DataCamp, escritas por nuestros usuarios!

Sin embargo, para tener un profundo conocimiento y comprensión de R Data Analytics, es importante contar con ayuda profesional, especialmente si es un principiante y desea desarrollar su carrera en el análisis de datos solamente.

Para aprender análisis de datos con R no solo depende de tutoriales y artículos, encuentre un instituto que ofrezca clases sobre análisis de datos. Inicialmente, cuando encuentre un curso, asegúrese de que el curso ofrezca experiencias de proyectos de la vida real, de modo que pueda analizar datos en tiempo real para probar sus habilidades, y luego también tratar de encontrar proyectos independientes y trabajar para usted y las personas que invertirán en tu entrenamiento a largo plazo.

Aunque hay muchos institutos que ofrecen cursos de análisis de datos, le recomendaría que se uniera al curso de certificación de análisis de datos de Vidya digital, donde aprenderá de los principales científicos de datos de la industria. Te enseñarán prácticamente todos los conceptos y también estarías implementando tu aprendizaje haciendo diferentes proyectos de ciencia de datos. Concéntrese en aprender el proceso y las técnicas de trabajo con datos. Los cursos lo expondrán a una amplia gama de herramientas y técnicas, aprenderá prácticamente resolviendo proyectos.

Si bien este curso le presenta Excel, Python, R y SAS, le ofrece la flexibilidad de dominar cualquiera de las 4 rutas más populares: Python, R o SAS, Excel

Además, este curso de certificación diseñado por vidya digital es una certificación Vskills (certificación del gobierno de la India)

4. Implemente su aprendizaje prácticamente

Proyecto en el que trabajarás en este curso:

• Proyecto 1: Proyecto de manipulación de datos (5 días): corte y corte en cuadritos el conjunto de datos relacionado con el fraude de tarjetas de crédito para extraer información valiosa
• Proyecto 2: Proyecto de visualización de datos (5 días)
• Proyecto 3: Proyecto de minería de datos (5 días): utilice la técnica de minería de datos para realizar análisis predictivos en un conjunto de datos hipotecarios.

Leer más: ¿Cómo aprendo Ciencia de datos al “hacerlo”?

Espero que esto ayude. Para cualquier otra consulta, puede asistir a un seminario web gratuito realizado por mí en Data Analytics Career. (Encuentra el enlace en mi biografía)

Sí, vale la pena hacerlo certificado de Datacamp porque es más fácil mostrar su conjunto de habilidades en varias plataformas como LinkedIn y otros sitios web.

Además, el contenido está bien definido desde el nivel básico hasta el programa de alto nivel.

Soy ingeniero informático y he completado un científico de datos con R y un analista de datos con pistas de habilidades R en el campamento de datos. Y también tienen certificaciones de ciencia de datos de otros sitios como edx.

No creo que las certificaciones en línea sean de ninguna utilidad, ya que solicité los trabajos de ciencia de datos y no recibí llamadas. Siento que el campamento de datos no es tan bueno para aprender, pero es muy útil como guía de referencia, donde se puede encontrar la implementación específica de la tarea.

Creo que para los puestos de ciencia de datos, el trabajo del proyecto se considera más importante a medida que uno prueba sus habilidades de DS. Encontré a Kaggle como la mejor fuente para aprender, ya que las competiciones te motivan a aprender más. Para mí google, específicamente el desbordamiento de pila me ayudó mucho. Recientemente obtuve un rango de top 20 y top 100 en 2 competiciones en kaggle. Veamos cómo va con los empleadores.

Otra idea importante que me he dado cuenta es que en el mercado de TI o DS la red es más importante que sus habilidades (al menos en el área de Nueva York).

Si, absolutamente. Datacamp es una plataforma fantástica para usuarios de R. Tiene una buena cantidad de sesiones de práctica en conjuntos de datos de kaggle. Mi consejo es que lo hagas si estás interesado en Data Science.