¿Podemos aprender ciencia de datos en 3 meses?

La ciencia de los datos es la carrera más caliente de este año. Cada industria está recopilando datos de clientes y usándolos para tomar decisiones más inteligentes, lo que lleva a mayores beneficios. La demanda para llenar puestos de ciencia de datos es a través del techo. Los pronósticos revelan que esta demanda solo aumentará en los próximos años, así que no es el momento de saltar a este campo en rápido crecimiento — y quiero ayudarlos a hacerlo.

He creado un plan de estudios de tres meses para que pases de principiante absoluto a experto en el arte de la ciencia de los datos. Este plan de estudios de código abierto consiste en recursos puramente gratuitos que he compilado a través de la web y no tiene prerrequisitos. Ni siquiera tienes que haber codificado antes. Lo he diseñado para cualquier persona que quiera mejorar sus habilidades y encontrar trabajo remunerado lo antes posible, ya sea a través de un trabajo a tiempo completo o por contrato. Usted estará aprendiendo un montón de herramientas, como la secuela de Python Hadoop e incluso la narración de datos, todos los cuales conforman la tubería completa de la ciencia de datos.

La ciencia de los datos es el área de estudio que implica extraer información de los datos. Un científico de datos se sienta en la intersección de la ingeniería de software de matemáticas y la comunicación de datos, o la capacidad de comunicar información a partir de datos. Hay una gran cantidad de puestos relacionados en el campo que van desde ingeniero de aprendizaje automático, a analista de datos, a especialista en análisis de negocios. Por lo general, se espera que un científico de datos formule las preguntas que ayudarán a un negocio y luego resolverlas, mientras que un analista de datos recibe preguntas del equipo de negocios y busca una solución. Sin embargo, con esa orientación, un objetivo de los ingenieros de aprendizaje automático es construir y optimizar modelos predictivos hay un montón de intersección entre los roles de ciencia de datos.

El científico de datos es generalmente el papel más importante. Por ejemplo, si nos fijamos en una página de contratación de puestos de trabajo de científicos de datos en una de las cuatro grandes empresas de tecnología, como Google o Facebook, veremos que esperan varios años de experiencia y licenciatura irrelevante incluso grado de posgrado. Eso es porque pueden darse el lujo de hacerlo. Todo el mundo quiere trabajar allí y tienen más datos que nadie en el planeta, por lo que establecen la barra muy alto. Pero no dejes que eso te desanime. Si usted está aplicando como un científico de datos de la primera vez, es mejor evitar aplicar a las grandes corporaciones como eso y en su lugar aplicar a un papel menos exigente, como un analista de datos.

Los trabajos de ciencia de datos en las empresas más pequeñas son mucho más indulgentes y puedes compensar tanto la falta de experiencia como las lagunas en la educación formal mostrando la profundidad de tus habilidades. Si comienzas tu carrera allí, puedes llegar a una de las empresas más grandes o incluso iniciar su propio negocio de ciencia de datos .

He dividido este plan de estudios en tres meses:

Mes 1 se centra en el análisis de datos
El mes 2 es todo sobre el aprendizaje automático
Mes 3 aprenderemos herramientas de grado de producción como las que usan los científicos de datos en el mundo real

Vea el siguiente video para obtener un desglose completo del currículo y mis consejos sobre cómo tener éxito: