En general, creo que Data Science no se limita a una ciencia en particular. Muchos pensarían que la ciencia de datos es solo una opción de carrera para las personas que son buenas con las estadísticas o las matemáticas. No creo que esto sea completamente cierto. Si bien el tema forma su base en conceptos matemáticos y estadísticos, no es todo lo que la ciencia de datos tiene para ofrecer. En mi opinión, la ciencia de datos es mucho más que eso. Y de todos modos, no importa cuán lejos esté de este campo y sus conceptos, siempre puede aprenderlos. No hay límite de edad para aprender. Así que no importa si tienes un MBA o MS o incluso si eres un desertor. Con la dedicación y determinación necesarias, siempre puede llegar allí.
Sin embargo, hay algunos grados o especializaciones que implican que tiene un conocimiento suficiente de las asignaturas, lo que realmente puede aumentar el tiempo necesario para convertirse en un científico de datos si tiene suficiente conocimiento de las siguientes asignaturas o incluso una licenciatura o maestría en cualquiera de estos campos. : –
- Matemáticas
- Estadística
- Ciencias de la Computación
- Cualquier título que gira en torno a la ciencia de datos.
Si eres un aspirante a científico de datos y realmente lo suficientemente entusiasta como para aprender ciencia de datos, no creo que un título haga una gran diferencia. Aunque un título le daría peso a su currículum, no puede evitar que se convierta en un científico de datos. Y también creo que el conocimiento de cualquier cosa, desde el grado, será útil en algún momento de la vida. Si tiene suficiente conocimiento y dedicación, la falta de certificados y títulos no puede detenerlo. Al final, debe tener un buen conocimiento de estos temas para poder convertirse en un científico de datos. Forman la base de la ciencia de datos.
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- Soy un contable senior experimentado. Tengo 41 años. Tengo un trabajo decente que me paga alrededor de USD 2500 / = pm. No tengo una calificación profesional en contabilidad. ¿Vale la pena buscar uno (ACCA, CPA o CIMA) en esta etapa de mi carrera?
Fundación
- Python Básico, Intermedio y Avanzado
- Estadística, probabilidad y álgebra lineal
- Regresión lineal, series de tiempo y función de costo
- Tipos de datos y análisis exploratorio de datos
- Recopilación, extracción, consulta, limpieza y agregación de datos para análisis
- Fuentes de datos, limpieza y disputas
- Trabajando con API
- Raspado web
Esto lo ayudará a aprender los temas avanzados de la ciencia de datos más rápido y en profundidad. Una vez que tenga un conocimiento profundo de estos temas, su comprensión de los conceptos se vuelve flexible.
Nuevamente, el método para dominar no debería ser simplemente obtener el conocimiento teórico de estos temas. Data Science es un campo donde necesita practicar más. Creo que al final es la combinación perfecta de conocimiento práctico y teórico que hará la magia. Para garantizar que su trabajo tenga credibilidad, le recomendaría que use plataformas sociales como kaggle, github y stackoverflow. Esto definitivamente agregará peso a su currículum. Además, debe comenzar a asistir a reuniones relacionadas con la ciencia de datos. En mi opinión, es una excelente manera de construir una red sólida y aprender de profesionales experimentados.
Aparte de esto, la ética, la dedicación, la autodisciplina y el compromiso también son importantes.
Descargo de responsabilidad: soy cofundador de @GreyAtom y ayudo a talentos de ingeniería a encontrar carreras sostenibles en tecnologías emergentes.
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