Algunos bootcamps de científicos de datos pueden ser útiles para que te emplees como científico de datos. Muchos de estos bootcamps duran solo 12 semanas y ofrecen estructuras de pago después de ser contratado. Pueden ser muy útiles para aprender habilidades críticas para los científicos de datos.

Estos tipos de científicos generalmente trabajan para grandes corporativos que gestionan enormes cantidades de datos diariamente – los científicos de datos son responsables por la ¨traducción¨ de los datos entrantes (números) a lenguaje comprensible y común. Habilidades difíciles de reunir, gran impacto en el negocio y el hecho de que viene precedido de un boom. Aunque hay muchos caminos para convertirse en un científico de datos, empezar en un trabajo de nivel básico relacionado puede ser un buen primer paso. Busca puestos que trabajen mucho con datos, como analista de datos (data analyst), analista de inteligencia empresarial (business intelligence analyst), estadístico (statistician) o ingeniero de datos (data engineer). A partir de ahí, es posible trabajar hasta convertirte en un científico a medida que amplías tus conocimientos y habilidades. En un programa de maestría, puedes profundizar en tu comprensión de la estadística, el aprendizaje automático, los algoritmos, la modelización y la previsión, y potencialmente realizar tu propia investigación sobre un tema que te interese.

Conviértete en un Data Scientist: ¡Ciencia de datos desde cero!

El científico de datos es una persona capaz de crear modelos que puedan predecir patrones de comportamiento a través de la programación. Esto tiene por objetivo que las empresas puedan tomar mejores decisiones y ahorren recursos u optimicen procesos, algo conocido como Business Intelligence. Los científicos de datos también adquieren competencia en el uso de grandes plataformas de procesamiento de datos, como Apache Spark, el marco de código abierto Apache Hadoop y las bases de datos NoSQL.

• Desde luego, la ciencia no sigue fielmente el llamado método científico, que idealiza nuestra desordenada actividad como un proceso algorítmico, donde se formulan modelos basados en hipótesis que posteriormente se validan, o falsifican, comparando con datos reales.
• Se aprende haciendo y existen plataformas como Kaggle con muchos datasets y ejemplos que te permitirán practicar y aprender de forma más rápida.
• Ya se trate de cursos en línea, artículos, aprendizaje presencial o simplemente la lectura de libros – los analistas de datos necesitan tener un montón de conocimientos previos para empezar a trabajar en este campo.
• Si tiene éxito y consigue aumentar la tasa de clics, se mantiene la solución propuesta.

Convertirte en un data scientist puede requerir cierta formación, pero al final puede estar esperando una carrera exigente y llena de retos. Si estás pensando en convertirte en un científico de datos, podrías estar preparándote para una carrera satisfactoria. Este artículo desglosa exactamente cómo convertirte en un científico de datos para ayudarte a decidir si es la carrera adecuada para ti.

¿Qué es un data scientist? Salario, habilidades y cómo llegar a serlo

Para muchos científicos de datos, la inversión en su educación es una de las mejores inversiones que hacen. Puedes inscribirte en un colegio, una universidad o un bootcamp para ampliar https://futuroelectrico.com/el-bootcamp-de-programacion/ tu formación como científico de datos. Sigue a reputados científicos de datos en las redes sociales u otros medios para aprender de sus experiencias y mejorar las tuyas actuales.

El aprendizaje se realiza a tu propio ritmo, por lo que todos pueden incluir la ciencia de datos en sus agendas. La especialización se divide en 9 módulos, cada uno de los cuales cubre un tema diferente – Conceptos básicos de R, Visualización, Probabilidad, Inferencia y modelado, Herramientas de productividad, Manejo de datos, Regresión lineal, Aprendizaje automático y Capstone. Como se mencionó anteriormente, no hay requisitos previos para tomar el curso, sin embargo, todos los módulos se basan en el material tratado en el primero. Como este curso profundiza en el trabajo interno de la ciencia de datos, el material tomará un poco más de tu tiempo.

Los mayores desafíos de un científico de datos

Cuento con experiencia en el mundo del marketing digital y soy una apasionada del diseño y la tecnología. Para Serra, es importante que las personas que están empezando tengan fuerza de voluntad. Si no tienes gente que te guíe todo se vuelve más difícil, por eso hay que tener voluntad para no rendirse”. Siempre habrá otro profesional que te complemente curso de ciencia de datos y los dos juntos serán capaces de solucionar el problema”, añade Serra. Según Serrajordia, el primer paso es identificar si te gusta la ciencia de datos y ver si encajas en el perfil curioso e investigador que debe tener el científico. Encuentra el lenguaje y las referencias que tiene el ejecutivo y evita usar nombres y términos técnicos.

A la costumbre se le une la solidez de los frameworks y herramientas que se han ido creando con el tiempo. Pero poco a poco se está cambiando de paradigma y, a pesar de tener un gran peso en la ciencia de datos, su crecimiento está estancado. Es el lenguaje de los que se acercan a este sector desde ciencias matemáticas y otras ramas científicas. Los puestos de data scientist pueden ser muy técnicos, por lo que es posible que te encuentres con preguntas tanto técnicas como de comportamiento.