¿Puedo aprender ciencias de datos sin antecedentes de TI?

Un fondo de tecnología no es necesario para seguir una carrera en la ciencia de los datos

¿Quieres seguir una carrera en ciencias de los datos sin antecedentes técnicos?

Muchos de nosotros queremos comenzar una carrera en ciencia de datos, pero nuestros antecedentes no tecnológicos nos impiden seguir con nuestros trabajos soñados en ciencia de datos.

Sin embargo, deberías salir de esta mentalidad. Ahora, usted puede comenzar su carrera como científico de datos, incluso si usted tiene un fondo no tecnológico con éxito. Si usted tiene una fuerte necesidad de aprender en una nueva dirección académica, usted puede alcanzar fácilmente sus objetivos y seguir una nueva carrera o cambiar su carrera a científico de datos.

He alistado algunas formas que pueden ayudarte a realizar tus sueños. Aquí está cómo se puede iniciar una carrera de ciencia de datos sin un fondo técnico.

Si crees que tus antecedentes no tecnológicos te impedirán obtener éxito en la carrera de científico de datos, te equivocas.

Usted puede convertirse en un científico de datos exitoso sin ser de un fondo técnico. Aquí está cómo hacerlo.

La ciencia de los datos necesita ciertas habilidades técnicas que usted puede aprender sin ir a las instituciones.

Estas habilidades son para aprender algunos idiomas de programación famosos y otros conceptos clave sobre cómo puede aplicar estos idiomas para su beneficio en diferentes situaciones.

También necesita aprender conceptos matemáticos básicos como estadísticas, álgebra lineal, probabilidad y cálculo. Estos conceptos básicos le ayudarán a mantenerse al ritmo del entorno cambiante de la ciencia de datos.

Puedes aprender estas habilidades gratis desde plataformas en línea como Udacity, Dataquest, Youtube y KDnuggests. Pero la mayoría de estas plataformas ofrecen cursos gratuitos sin certificados.

Sugiero que vayas a cursos pagados para convertirte en un científico de datos certificado. Los certificados añaden un verdadero valor a su currículum y le ayudan a obtener más oportunidades.

Excel amplió mi comprensión de los trabajos en ciencia de datos porque todos los datos de negocios se recopilan y almacenan en Excel.

Excel le ayudará a entrar en un trabajo de ciencia de datos, incluso si usted no tiene suficiente experiencia en lenguajes de programación porque usted puede analizar y manipular fácilmente los datos en él.

En primer lugar, debe aprender las fórmulas básicas de escritura de Excel, referenciación de celdas y funciones agregadas como AVERAGE, SUM, MIN y MAX. Entonces usted debe ir hacia el aprendizaje de funciones lógicas como Y, O, Y SI.

Una vez que hayas aprendido estos conceptos básicos, te ayudará a recuperar información fácilmente de los datos. A continuación, poco a poco aprenderá funciones agregadas condicionales como AVERAGEIF(S), COUNTIF(S) y SUMIF(S). Otras funciones de búsqueda también pueden ser útiles, como NESTED IFS, INDEX/MATCH y VLOOKUP.

A continuación, debes centrarte en aprender a trabajar con Tablas de Pivote, Gráficos, Filtros y Slicers para ayudarte a obtener más significado de los datos crudos a través de visualizaciones.

Excel nos da los conceptos básicos de cómo analizar los datos. Prefiero decir que Excel proporciona una puerta para involucrarse en un trabajo de datos más complejo. Después de aprender Excel, su próximo objetivo debe ser dominar las características avanzadas de Power BI para trabajar con datos en niveles más altos.

Con la función de modelado de datos Power BI, aprenderá a realizar transformaciones básicas y limpieza de datos y encontrará una relación entre tablas.

En Power BI, puede crear visualizaciones y paneles de control o utilizar las características incorporadas para trabajar con sus datos. También le ayuda a colaborar en los informes de Power BI.

El lenguaje de programación de Python le ofrece características más avanzadas para analizar y visualizar sus datos con su amplia gama de paquetes utilizados por científicos de datos en todo el mundo.

Los científicos de datos utilizan estas funciones avanzadas de Python para realizar análisis de datos prescriptivos, descriptivos y predictivos más avanzados e incluso aprendizaje automático.

En primer lugar, debe entender algunos conceptos básicos del lenguaje Python, como trabajar con variables y expresiones, tipos de datos, flujo de control, sintaxis y estructuras de datos.

Obtendrá un sólido control sobre la realización de varias cosas como científico de datos una vez que haya aprendido estos conceptos básicos del lenguaje Python. Tal entendimiento proporcionará una base sólida para convertirse en un científico de datos sin tener antecedentes técnicos.

El aprendizaje automático le introducirá para trabajar en el aspecto predictivo de la ciencia de los datos después de haber dominado el Análisis de Datos Exploratorios, un análisis descriptivo de los datos.

Usted necesitará aprender Clasificación (Regresión Logística) y Regresión (Regresión Lineal) aprendiendo algunos algoritmos comunes de aprendizaje automático. Aprender algunos paquetes de Python también ahorrará la molestia de implementar estos algoritmos sin desarrollar la codificación desde cero.

Una vez que hayas aprendido los algoritmos de clasificación y regresión, puedes aprender máquinas vectoriales de soporte, bosques aleatorios, árboles de decisión y bahías naive, que son más algoritmos de clasificación. Este entendimiento también le ayudará a aprender LASSO Regresión y Regresión de Árboles de Decisión que son algoritmos de regresión para trabajar en un nivel muy avanzado como científico de datos.

Siendo un científico de datos, usted tratará con una gran cantidad de datos en varias formas. SQL se utiliza para bases de datos relacionales y es utilizado por empresas y grandes empresas para almacenar sus datos estructurados allí.

El software SQL común que puede aprender a conseguir un trabajo seguro como científicos de datos son MySQL y PostgreSQL. Usted puede aprender cualquiera de los dos como principiante para comenzar su carrera como científico de datos.

Aprender todas las cosas anteriores no le garantiza ningún trabajo científico de datos seguro a menos que haya practicado estas habilidades a un nivel óptimo. El post que va a solicitar es convidado por miles de otros científicos de datos.

Por lo tanto, la competencia para asegurar un trabajo científico de datos es alta en las empresas. Para superar a tus competidores, necesitas tener una cartera fuerte que ofrezca soluciones fáciles a las ineficiencias y cuellos de botella en la vida real de las empresas.

Practicas tus habilidades científicas de datos a un nivel en el que puedes transferir tus conocimientos teóricos a modelos de datos exitosos que pueden impactar significativamente a las industrias y la sociedad en general.

Soñar con conseguir un trabajo de científico de datos sin antecedentes técnicos ya no es soñar despierto.

Usted puede asegurar un trabajo científico de datos de alta paga en una empresa de renombre, incluso si usted viene de un fondo no técnico, pero usted tiene que seguir este camino que le he mostrado en el artículo de arriba en las palabras más simples.

Puede hacerlo siguiendo estos pasos:

Empieza desde cero. Obtener una comprensión de la descripción del trabajo que un científico de datos debe llevar a cabo. Aprenda los conceptos básicos de la ciencia de los datos, como aprender algunos lenguajes básicos de programación y conceptos matemáticos básicos.
Mantenga Excel en su lista de prioridades para aprender en el primer go. Aquí es donde primero encontrarás datos en un sentido real. Por lo tanto, usted debe aprender fórmulas básicas de Excel y conceptos de trabajo para trabajar como un científico de datos.
Lleva tu aprendizaje de Excel a un nivel avanzado aprendiendo Power BI y sus increíbles características para visualizar y analizar datos.
Aprender el lenguaje Python le dará un gran control sobre cómo personalizar su panel de datos y dar sentido a los datos brutos a través de gráficos y tablas de una manera avanzada.
Usted también tendrá que involucrarse en el análisis predictivo de los datos, y para que eso haga, usted necesita entrar en el aprendizaje automático como científico de datos. Usted necesita aprender algoritmos de clasificación y regresión para llevar su trabajo científico de datos al siguiente nivel.
Aprenda software SQL para trabajar con bases de datos racionales en un nivel superior.
Construya una cartera impresionante que ofrezca mayores soluciones a los problemas de la vida real que enfrentan las empresas líderes.