Convertirse en un científico de datos implica combinar algunos campos diferentes, principalmente ciencias de la computación y estadísticas. Las habilidades que debe aprender son las siguientes:
1. Elija un lenguaje de programación de ciencia de datos: R o Python son los líderes aquí. Python puede ser más flexible y un poco más fácil de aprender para un programador principiante. Desea centrarse en aprender los conceptos básicos de programación. Centrarse en la programación de aprendizaje orientada a la ciencia de datos. ¡Datacamp es un gran recurso para aprender! También hay EDX o Coursera.
2. Aprenda al menos las siguientes matemáticas: desea tomar algunos cursos de estadística. NO te detengas en la primera clase de estadísticas, toma algunas clases más avanzadas. Además, al menos Cálculo I debería completarse. Si está preparado para ello, elija Cálculo II y III también, pero puede que no sea necesario. Por último, un curso de álgebra lineal también es importante.
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3. Concéntrese en las habilidades específicas de la ciencia de datos: concéntrese mucho en el aprendizaje automático. ¡Muchas compañías quieren usar el aprendizaje automático y no saben cómo! Sin embargo, ¡también enfóquese en la inferencia y visualización de datos! Estas son habilidades que ayudarán a un científico de datos de nivel de entrada.
Consulte nuestra publicación anterior sobre lo que se necesita para ser un científico de datos en la respuesta de Business Science Solutions a ¿Cuál es la mejor manera de ingresar a Data Science para un no programador?
Esto le da un poco más de detalle.
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