¿Es posible aprender ciencia de datos por mi cuenta y conseguir un trabajo bien remunerado?

7 pasos para aprender minería de datos y ciencia de datos:

1. Lenguajes: Aprenda R, Python y SQL
2. Herramientas: aprenda a utilizar las herramientas de visualización y minería de datos
3. Libros de texto: lea libros de texto introductorios para comprender los fundamentos
4. Educación: vea seminarios web, tome cursos y considere un certificado o un título en ciencias de datos
5. Datos: verifique los recursos de datos disponibles y encuentre algo allí
6. Concursos: participe en concursos de minería de datos
7. Interactuar con otros científicos de datos a través de redes sociales, grupos y reuniones.

Mejores recursos?
Echa un vistazo a la clase de ciencias de datos de Harvard en CS109.org
Los profesores Joe Blitzstein y Hanspeter Pfister (y el personal del curso) son fantásticos.

Los videos de conferencias / laboratorios están disponibles gratuitamente en Educación a Distancia § Harvard University Extension School

Todos los conjuntos de problemas, soluciones de conjuntos de problemas, cuadernos de laboratorio iPython y conjuntos de datos de cursos están disponibles en CS109 GitHub

Fuente: 7 pasos para aprender minería de datos y ciencia de datos

Sí, es posible siempre que descubra lo que se requiere y se concentre en ello. Como ha hecho dos preguntas en una, he dividido mi respuesta en dos partes:

Aprender por su cuenta: Internet está lleno de MOOC, libros electrónicos, blogs y tutoriales, pero el problema está en la selección. Descubra todos los temas (en estadística, matemáticas, aprendizaje automático, bases de datos, etc.) que se cubrirán y qué recursos están disponibles para cada tema (esta guía puede ayudar: Cómo convertirse en un científico de datos)

Conseguir un trabajo bien remunerado: esto puede ser complicado. Comience a establecer contactos con personas que ya están en este campo, participe en hackathons, realice una pasantía, participe en Kaggle, todo esto contribuirá a su currículum.

Cree un currículum sólido: 5 pasos para la transición profesional de Analytics: Paso 4: cómo hacer un currículum vitae de Analytics

Obtenga una referencia a las compañías que pagan bien o brindan la oportunidad de aprender. Una vez que agregue un buen perfil de trabajo a su currículum vitae, su próximo trabajo puede ser ciertamente muy rentable. Te deseo suerte en tu esfuerzo.

Leí este increíble artículo esta mañana.
Responde tus preguntas.
Cómo convertirse en un científico de datos gratis
Pero con las observaciones personales que siento para conseguir un trabajo, sería mejor convencer a las personas si tiene una certificación de buena reputación. Algunos se alistan a continuación.

1. Acceda a capacitaciones de certificación de Big Data y análisis con Simplilearn.com
2. Cursos de Big Data analytics-UDEMY
3. Capacitación y certificación de Big Data en línea | Academia de rompecabezas
4. Programa de certificación en Big Data Analytics & Optimization (INSOFE) – Hyderabad
5. 11 certificaciones de Big Data que valdrán la pena
6. 7 certificaciones de Big Data que debe conocer / probablemente tener

En realidad, mi respuesta está un poco fuera de la pregunta real. Pero técnicamente correcto.

Ahora puede hacer el programa Nanodegree Plus recién lanzado desde Udacity. Que ofrecen lo siguiente:

• Garantía de empleo dentro de los 6 meses posteriores a la finalización del curso.
• 100% reembolsa tu tarifa de tution si no consigues un trabajo

Técnicamente, está aprendiendo de forma gratuita y la mayor parte por su cuenta.

Ver enlace a continuación:

Una nueva garantía de trabajo | Udacity

Soy una ciencia de datos autodidacta que trabaja en una de las startups de más rápido crecimiento. Y me pagan lo suficiente, ahora déjame responder tu pregunta.

1) Es posible aprender por tu cuenta.
2) Trabajo bien remunerado: si considera que la ciencia de datos es interesante y fascinante, no tiene que pensar en el salario, confíe en mí. Pero solo con la intención del dinero no estoy seguro de qué felicidad será.