Cursos de datos, IA y nube

La ciencia de datos es un área de especialización centrada en obtener información a partir de los datos. Mediante el uso de habilidades de programación, métodos científicos, algoritmos y más, los científicos de datos analizan los datos para formar información procesable.

Tendrás que aprender un lenguaje de programación como Python o R y dominar los principios de las matemáticas y la estadística. También es esencial conocer los métodos de análisis de datos y las herramientas de ciencia de datos. Hay muchas formas de aprender ciencia de datos. Además de los medios formales de educación, como un título o estudios universitarios, hay muchos otros recursos para ayudarte a aprender a tu propio ritmo. Además de cursos y tutoriales en línea, hay libros, videos y más.

Además de conocimientos de matemáticas y estadística, los científicos de datos necesitan habilidades de programación en lenguajes como Python, R y SQL. Además, la ciencia de datos requiere la capacidad de trabajar con grandes conjuntos de datos, el conocimiento de la visualización de datos, la gestión de datos y la gestión de bases de datos. Las habilidades en aprendizaje automático y aprendizaje profundo también pueden ser útiles.

A nivel profesional, casi todas las industrias pueden utilizar la ciencia de datos hasta cierto punto. Las organizaciones sanitarias utilizan la ciencia de datos para detectar y curar enfermedades, mientras que las empresas financieras la utilizan para detectar y prevenir el fraude. Todo tipo de industrias utilizan la ciencia de datos para el marketing, como la creación de sistemas de recomendación y el análisis de la pérdida de clientes.

Sí, la ciencia de datos se encuentra entre los sectores de más rápido crecimiento en los EE. UU. y en todo el mundo. También es una de las carreras mejor pagadas que existen. Según datos de Payscale, los científicos de datos con experiencia ganan una media de 97.609 dólares y tienen un índice de satisfacción de cuatro estrellas sobre cinco en Estados Unidos.

Hay algunas cosas a tener en cuenta aquí. En primer lugar, los títulos de ciencia de datos pueden ser competitivos, ya que a menudo requieren calificaciones consistentemente altas. Del mismo modo, muchas de las habilidades requeridas para la ciencia de datos requieren mucho estudio y paciencia. Puede llevar varios meses dominar todos los conceptos básicos necesarios, así como mucha experiencia práctica para asegurar un puesto de nivel de entrada.

Sí, necesitarás algo de experiencia en codificación en lenguajes como Python, R, SQL, Java y C/C++. Sin embargo, debido a su sintaxis relativamente simple, el lenguaje de programación Python suele ser la opción preferida entre los recién llegados.

Para una persona sin experiencia previa en codificación y/o conocimientos matemáticos, normalmente pueden pasar de 7 a 12 meses de estudios intensivos para estar al nivel de un científico de datos de nivel inicial. Sin embargo, es importante recordar que aprender solo las bases teóricas de la ciencia de datos puede no convertirte en un verdadero científico de datos.

Una vez que haya dominado los fundamentos de la ciencia de datos, puede especializarse en una variedad de áreas, incluido el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, el análisis de big data, el análisis y la inteligencia empresarial, la minería de datos y más.