¿Cuánto tiempo se tarda en aprender la ciencia de los datos?

Data Science ha tenido un impacto masivo en nuestro mundo en constante cambio desde el comienzo de la era digital. Pero, siendo esta una profesión increíblemente compleja que requiere una cantidad estupenda de habilidades y experiencia, ¿cuánto tiempo se tarda en aprender Ciencia de Datos?

Usted puede aprender los fundamentos de la ciencia de datos en aproximadamente 6 – 9 meses mediante el compromiso de 6 – 7 horas al día. Sin embargo, convertirse en un ‘bueno científico de datos’ que puede añadir valor a una empresa dentro de un papel de alta responsabilidad llevará años.

Con la capacidad de predecir eventos amenazantes como desastres naturales, mejorar la tecnología para el mejoramiento de la humanidad, y alterar drásticamente el éxito y los beneficios para las organizaciones en todas las industrias, el potencial dentro de esta profesión es interminable.

No es de extrañar que el demanda de científicos de datos está en aumento, y muchas personas han cambiado su enfoque profesional como resultado. Permanezca alrededor para averiguar cuánto tiempo tomará para entrar en este campo profesional innovador.

Nota adicional importante: Entrevistamos a más de 100 profesionales de la ciencia de datos (científicos de datos, gerentes de contratación, reclutadores – usted lo nombra) e identificamos 6 pasos probados a seguir para convertirse en un científico de datos. Leer mi artículo: «6 pasos probados para convertirse en un científico de datos [Guía completa] para los hallazgos y recomendaciones en profundidad! – Este es quizás el artículo más completo sobre el tema que encontrarás en Internet!

¿Cuánto tiempo se tarda en aprender ciencia de datos?

Dentro del campo de la Ciencia de los Datos, hay tres ocupaciones primarias que componen el campo, a saber, ‘Analista de Datos’, ‘Ingeniero de Datos’ y ‘Científico de Datos’. Cada una de estas ocupaciones requiere educación fundacional en ciencias de los datos , y cada uno tiene un enfoque particular en varios aspectos dentro del campo, con el más deseable, buscado y la posición asombrosamente compleja es la de un Data Scientist.

Si bien es cierto que se puede aprender los fundamentos de la ciencia de los datos en torno a 6 – 9 meses dedicando alrededor de 6 – 7 horas cada día, el viaje para convertirse en un buen científico de datos que podría funcionar eficazmente dentro de un negocio es mucho más largo.

Si usted está simplemente coqueteando con la ilusión de la ciencia de los datos para conseguir un trabajo flexible y de alto pago, entonces las probabilidades son que usted va a Golpear una pared y quemarse antes de que hayas llegado tan lejos. Hay un montón de mini-cursos relacionados con la ciencia de los datos en línea y anuncios que crean expectativas irrazonables y falsas percepciones en torno a la ocupación.

La verdad es que es un camino largo, desafiante y lleno de baches que requiere una cantidad asombrosa de perseverancia, dedicación, enfoque y trabajo duro. Si bien es posible aprender la ciencia de los datos simplemente agacharse y atascarse en él, lo único que realmente va a evitar que te rindas es la pasión y una visión realista de la ciencia de los datos dentro del panorama más amplio.

No se desanime cuando se le dice que usted necesita aprender absolutamente todo dentro del campo y luego algunos, ya que no hay prisa para dominar. De los fundamentos a la programación, aprendizaje automático , estadísticas, tecnologías de bases de datos y varias otras tecnologías específicas del dominio – todos estos elementos serán necesarios, y no se puede saltar adelante en el proceso de aprendizaje.

El mundo cambia increíblemente rápidamente, y es crucial que cualquier científico de datos esté constantemente consciente de esta realidad. Según la investigación, el 65% de los estudiantes de primaria actuales tendrá trabajos que aún no existen, y el 50% de las prácticas actuales de TI estarán obsoletas en unos 4 años. El trabajo de un científico de datos es evaluar los datos pasados y actuales y resolver problemas complejos en el presente con un enfoque de visión de futuro.

Esto significa que las habilidades, la sabiduría y la experiencia que usted gana a lo largo de su proceso de aprendizaje es mucho más valioso que la información real que usted aprende. Se trata más de mejorar sus habilidades de codificación, habilidades matemáticas / estadísticas, habilidades empresariales, así como visualización de datos , presentación, comunicación, y otras habilidades suaves. Esto permitirá una capacidad necesaria para mantener un equilibrio funcional entre el presente y el futuro, y el fomento de la adaptabilidad en este sentido es fundamental. rasgo de un buen científico de datos .

Por supuesto, todas las habilidades básicas y la información relativa son cruciales para construir una base sólida y son necesarias para desarrollar estas habilidades. Pero, lo que hace la diferencia es que aprender esta información le permitirá entender el panorama más amplio – ¿Por qué las herramientas funcionan de la manera en que lo hacen? ¿Dónde está la lógica subyacente? ¿Cómo funcionan las funciones con herramientas comparables?

Una vez que este tipo de mentalidad comienza a formar, adaptación, flexibilidad, resolución de problemas, y el cambio entre herramientas o lenguajes de programación será mucho más fácil – en lugar de intentar simplemente memorizar cada cosa.

Hay una enorme diferencia entre lo que se necesita para ‘aprender ciencia de datos’ y ‘convertirse en un buen científico de datos’. Su capacidad para aprender rápidamente, adaptarse, y su orientación individual para este campo hará el mayor impacto en su aprendizaje de las ciencias de los datos potencial.

Por ejemplo, alguien que recientemente ha comenzado a desarrollar un interés en este campo debido a la cantidad de atención y elogios que ha recibido en los últimos años va a tomar mucho más tiempo para aprender la ciencia de los datos, en lugar de alguien que también nunca lo ha estudiado, pero ha demostrado un interés en la ciencia de los datos o temas relacionados a lo largo de su vida.

Cuando hay una predisposición innata para el campo, hay una tendencia natural a buscar entendimientos profundos e intrínsecos de sus muchos aspectos, y un impulso interno para perseverar cada vez que las cosas se ponen difíciles. Junto con los sistemas de apoyo educativo, la coherencia de este rasgo es lo que en última instancia equivaldrá a convertirse en un buen científico de datos Con el tiempo.

¿ Puede usted aprender la ciencia de los datos por su cuenta?

¿Puedes aprender los ins y outs de este campo increíblemente multifacético y fascinante por tu cuenta? No, definitivamente no. Usted necesita un sistema de apoyo sólido y la orientación de profesionales experimentados. Sin embargo, si la pregunta subyacente es más – ¿Puede usted aprender ciencia de datos en la privacidad de su propio hogar, sin nunca asistir físicamente a clases? ¡Entonces, sí! Definitivamente puedes aprender ciencia de datos ‘por tu cuenta’ sin asistir a una escuela.

Las clases gratuitas en línea son una gran manera de iniciar su viaje educativo de la ciencia de datos dentro de la privacidad y comodidad de su hogar . Es una opción fantástica para que practiques, cometas errores y aprendas de ellos a tu propio ritmo. Desde habilidades técnicas como codificación y programación hasta análisis de datos y aprendizaje automático , es una opción viable para obtener una buena sensación para la industria.

Dicho esto, tanto como el material en línea gratuito es útil para obtener información, es posible que tenga que invertir en cursos oficialmente acreditados al decidir realmente abrocharse y entrar en él. Los cursos que ofrecen certificación son una gran opción, ya que obtendrá una representación física de su trabajo duro, además de todos los conocimientos y habilidades adquiridos, lo que ayudará al proceso de búsqueda de empleo.

La práctica es un componente crucial en el aprendizaje privado de la ciencia de los datos, y hay proyectos de código abierto y hackathons que usted puede utilizar como una piedra de paso fuerte, además de su trabajo de curso. Asegúrese de revisar las revisiones y la acreditación de cualquier servicio educativo aclamado antes de inscribirse para garantizar la calidad y la experiencia de aprendizaje a fondo.

¿Qué debe aprender primero en ciencia de datos?

Los factores más influyentes en el aprendizaje de la ciencia de los datos son su punto de vista sobre el campo ocupacional, la calidad de su educación o enfoque de aprendizaje, así como una práctica frecuente y consistente. Dicho esto, aquí están algunos de los fundamentales de la ciencia de los datos básicos que usted debe centrarse en al comenzar su viaje educativo.

Conocimiento de dominio

Antes de inventar cualquier solución uno debe entender el problema, que requiere una comprensión profunda, holística e intrincada del dominio. Si bien puede tomarte años convertirte en un experto en el dominio de la ciencia de los datos, lo básico debe aprenderse a un ritmo razonable a lo largo de tu viaje educativo.

Programación Python y R

Establecer buenas habilidades de codificación es uno de los factores más cruciales para el aprendizaje de la ciencia de los datos. Para alguien que no tiene experiencia, tardará entre 6 y 9 meses en aprender, y practicar en algunos proyectos de código abierto será ventajoso.

SQL

Esto es otro imprescindible para cualquier científico de datos. Si usted tiene alguna experiencia con la codificación y programación, puede tomar hasta 3 semanas. Pero, si usted está empezando de cero, es probable que tome unos meses.

Estadísticas y probabilidad

Debe conocer habilidades dentro de esta área incluyen distribuciones de probabilidad, técnicas de muestreo y simulación, conocimiento de series temporales y de cálculo, medidas de precisión y funciones, y comprensión de los modelos de Regresión y Bayesian.

Una broma común entre los científicos de datos es que el 80% de la ciencia de datos es la limpieza de datos, y el otro 20% se queja de la limpieza de datos. Si bien esto no es estadísticamente exacto, es relevante para el hecho de que a diferencia de las percepciones comunes de la profesión, una gran mayoría del trabajo implica pasos previos.

Esto incluye la colección, la transformación, la comprensión, ejecutar otros proyectos de análisis de datos , y así sucesivamente. Estos son pasos básicos pero necesarios que se realizan antes de ejecutar cualquier algoritmo ML adecuado.

Si bien la comprensión a fondo de estos aspectos puede ayudar a desarrollar una comprensión holística del campo ocupacional y su papel dentro de las industrias, estos son sólo los fundamentos básicos de la ciencia de los datos que se requieren para alcanzar el nivel subalterno. Este es sólo el comienzo de su viaje hacia convertirse en un estimado científico de datos .

Recomendaciones del autor: Principales recursos de ciencia de datos a considerar

Antes de concluir este artículo, Quería compartir algunos de los mejores recursos de ciencia de datos que he investigado personalmente para usted. Estoy seguro de que usted puede beneficiarse enormemente en su viaje de la ciencia de los datos al considerar uno o más de estos recursos.

DataCamp: Si usted es un principiante centrado en la construcción de las habilidades fundacionales en la ciencia de los datos , no hay mejor plataforma que DataCamp. Bajo un paraguas de membresía, DataCamp le da acceso a más de 335 cursos de ciencia de datos. No hay absolutamente ninguna otra plataforma que se acerque a esto. Por lo tanto, si la construcción de habilidades científicas de datos fundamentales es su objetivo: Haga clic aquí para registrarse para DataCamp hoy!
MITx MicroMasters Program in Data Science: Si usted está en una etapa más avanzada en su viaje de ciencia de datos y busca llevar sus habilidades al siguiente nivel, no hay un programa de No-Degree mejor que MIT MicroMasters. Haga clic aquí para inscribirse en el programa de MicroMasters del MIT hoy ¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡ (Para obtener más información: Consulta mi reseña completa del programa MicroMasters del MIT aquí )
Hoja de ruta para convertirse en un científico de datos: Si usted ha decidido convertirse en un profesional de la ciencia de los datos, pero no totalmente seguro de cómo empezar : leer mi artículo – 6 maneras probadas de convertirse en un científico de datos . En este artículo, comparto mis hallazgos de entrevistar a más de 100 profesionales de la ciencia de datos en las principales empresas (incluyendo – Google, Meta, Amazon, etc.) y darle una hoja de ruta completa para convertirse en un científico de datos.

Conclusión

Aprender la ciencia de los datos no es fácil – tomará tiempo, trabajo duro, y una plétora de errores de novatos antes de empezar a entrar en el oscilación de las cosas. Pero, si usted es apasionado por este campo, y tiene un deseo que le mantendrá motivado en el crecimiento de su sabiduría y habilidades día a día, entonces este período de aprendizaje será una de sus mejores inversiones a corto y largo plazo.

En promedio, un individuo tarda aproximadamente de 6 a 7 meses en ser moderadamente competente en el campo de la ciencia de datos. Sin embargo, al tener un plan bien estructurado y pensado, y al comprometerse con él, usted puede acelerar considerablemente este proceso de aprendizaje y la cronología.

ANTES DE IR: No te olvides de echar un vistazo a mi último artículo – 6 pasos probados para convertirse en un científico de datos [Guía completa] . Entrevistamos a más de 100 profesionales de la ciencia de datos (científicos de datos, gerentes de contratación, reclutadores – usted lo nombra) y creamos esta guía integral para ayudarle a conseguir ese trabajo perfecto de la ciencia de datos.

Divulgación de Afiliados: Participamos en varios programas de afiliados y podemos ser compensados si usted hace una compra utilizando nuestro enlace de referencia, sin costo adicional para usted. Sin embargo, puede confiar en la integridad de nuestra recomendación. Los programas de afiliados existen incluso para productos que no recomendamos. Solo elegimos recomendarte los productos en los que realmente creemos.

Acerca de nosotros

¡Oye! Esta es Daisy, y en los últimos años, me he vuelto muy apasionada por la ciencia de los datos.

Con un aprendizaje consistente, me he embarcado en el viaje interminable para aprender sobre diferentes disciplinas dentro de este dominio.

He creado este sitio web para compartir lo que sé y he aprendido acerca de la ciencia de los datos, y con suerte hacer su viaje en este dominio mucho más suave que el mío.