¿Cómo puedo aprender ciencia de datos fácilmente?

La clave para el aprendizaje rápido y eficaz de la ciencia de los datos es encontrar el enfoque adecuado.

Este artículo mostrará 5 razones por las que la mayoría de los métodos de aprendizaje hacen que la gente falle. Voy a desvelar la manera correcta de aprender, que descubrí hace 10 años, después de pasar de un profesor de historia a un ingeniero de aprendizaje automático.

¿Por qué la mayoría de los estudiantes de ciencias de datos fallan?

Altas barreras a la entrada

Muchos posibles estudiantes de ciencias de los datos se rinden porque piensan que aprender ciencias de los datos es demasiado caro. Bootcamps y programas de certificación pueden venir con enormes etiquetas de precios que asustan a la gente. Muchos estudiantes no se dan cuenta de que hay maneras más asequibles de aprender.

Curriculum aburrido

Los cursos asequibles no garantizan el éxito. Muchos cursos en línea consisten en conferencias de vídeo seco o grabaciones de otras personas que escriben código. Esto no es atractivo, por lo que los alumnos terminan afinando.

Como resultado, estos tipos de cursos tienen tasas de finalización de 5% a 15% . No es muy probable.

La vida se interpone en el camino

Muchos cursos de ciencia de datos tienen horarios rígidos. Los cursos comienzan en una semana en particular, terminan en otra, y pueden requerir sesiones en vivo en momentos específicos.

Las personas que están aprendiendo en línea a menudo tienen trabajos, familias u otras obligaciones. Eso puede hacer que el cumplimiento de esos horarios sea un desafío.

La curva de dificultad está desconectada

Si los cursos son demasiado fáciles o demasiado duros, la mayoría de los estudiantes eventualmente caerán del vagón. Un problema común en los programas de ciencia de datos en línea es que se han construido con cursos preexistentes pegados. Un curso puede parecer demasiado fácil, pero el siguiente es demasiado difícil. Esto sucede porque estos cursos no se construyeron juntos.

Las lecciones no se sienten relevantes

Las personas tienden a seguir con sus estudios cuando sienten que están progresando hacia sus metas. Pero muchos cursos de ciencia de datos se centran en conferencias y ejercicios, en lugar de hacer trabajo de ciencia de datos en el mundo real. Esto puede hacer que los alumnos se sientan como si estuvieran pisando el agua.

La forma correcta de aprender la ciencia de los datos

A través de esa experiencia, y a través de las experiencias de los cientos de miles de estudiantes que han adquirido habilidades de ciencia de datos en Dataquest en los últimos ocho años, he llegado a entender mucho sobre lo que funciona y lo que no cuando se trata de aprender ciencia de datos.

Y todo está integrado en la experiencia Dataquest.

El “lazo de aprendizaje” de Dataquest

Para que los alumnos tengan éxito, tenemos que sentir que estamos progresando . No se puede subestimar la importancia de esto. Necesitamos sentir que podemos usar inmediatamente las habilidades que estamos aprendiendo.

Es por eso que Dataquest es práctico. Usted estará escribiendo y ejecutando código real y trabajando con conjuntos de datos reales desde el primer día.

En nuestra plataforma de aprendizaje lado a lado, leerá acerca de un concepto en el lado izquierdo de la pantalla, a continuación, se le reta a escribir y ejecutar código real para aplicar lo que has aprendido en el lado derecho.

Este simple bucle de aprendizaje se repite a través de cada uno de nuestros cursos. Aprendes algo nuevo y inmediatamente aplicarlo a un problema real de la ciencia de los datos. Cada pantalla se construye en la pantalla anterior y conduce a la siguiente.

Eso significa que a medida que estás aprendiendo, sabrás que realmente has captado el material porque lo estás usando para hacer un trabajo de ciencia de datos real.

No estás viendo conferencias. Usted no está llenando los espacios en blanco o contestando preguntas de opción múltiple. Estás escribiendo y ejecutando código, exactamente como lo harás en un trabajo de ciencia de datos real.

Trayectorias a medida

Una parte importante de este enfoque es que nuestros cursos se secuencian cuidadosamente para asegurar que no haya lagunas. Un curso siempre conduce al siguiente, y cada uno tiene un objetivo muy específico en mente.

Muchos de nuestros estudiantes aman estos caminos porque contienen todo lo que necesitan saber para obtener una posición. ¡Sí, de verdad! Si desea convertirse en un analista de datos, cada onza de información que necesita está dentro de la Trayectoria profesional del analista de datos .

Además, no hay requisitos previos. ¡Cualquiera puede hacerlo!

Puedes empezar de forma gratuita haciendo clic en cualquiera de los enlaces anteriores.

Divertidos proyectos del mundo real

Si bien todos nuestros cursos te permiten trabajar con datos reales, también sabemos que es fundamental sintetizar las habilidades a medida que aprendes.

Es por eso que la mayoría de nuestros cursos terminan con proyectos guiados que te desafían a responder a preguntas de ciencia de datos reales utilizando las habilidades que has aprendido en cursos anteriores.

Estos proyectos son herramientas de aprendizaje divertidas que ayudan a consolidar tus nuevos conocimientos, pero también te ayudarán cuando sea el momento de tu búsqueda de empleo, ya que puedes incluirlos en tu cartera de proyectos. (A los gerentes les encanta cuando haces esto, por cierto.)

Limpiar y analizar las encuestas de salida de los empleados - Trabajar con encuestas de salida de empleados del Departamento de Educación de Queensland (Australia). Desempeñar el papel de analista de datos y pretender que las partes interesadas quieren respuestas a preguntas de datos importantes.

Por qué funciona: historias de éxito reales

Este enfoque funcionó para mí, y está trabajando para los estudiantes de Dataquest también!

Sin embargo, no tienes que aceptar mi palabra. Esto es lo que algunos estudiantes recientes tienen que decir acerca de su experiencia Dataquest:

Dilara , Data Scientist at Perfist: “Después de completar mis cursos de Dataquest, decidí que debía empezar a buscar un trabajo o una pasantía. Me contrataron como estudiante de ciencias de los datos en **diez días**, y me ascendieron en cuatro meses”.

Rahila , Científico técnico de datos en Clinfocus: “ Dataquest definitivamente ganó mi corazón con la experiencia de codificación en navegador. Me había encontrado con tantas plataformas y probé la experiencia de codificación gratuita con otros, pero Dataquest [...] era una mejor manera de aprender”.

Viktoria , Data Scientist at Fractal Analytics: “Las cosas como las estadísticas y la programación no son fáciles de aprender. Pero Dataquest los explica con más claridad que todos los demás recursos [y] es comprensible incluso para una persona sin educación especializada.”

¡Y tú tampoco tienes que creer en su palabra! Dataquest es libre de empezar, así que sumérgete, empieza a aprender y ve cómo la diferencia de Dataquest puede ayudarte.