¿Vale la pena tomar un curso de ciencia de datos?
Con la evolución de la tecnología y la expansión de las empresas a nivel mundial, la ciencia de los datos es un campo más relevante que nunca. Las empresas confían en la información de los científicos de datos para tomar decisiones informadas sobre cómo operar sus empresas.
Si alguna vez ha disfrutado de las matemáticas, estadísticas o trabajar con datos e información, la ciencia de los datos podría ser una excelente carrera para usted. Y, con tantas vacantes de trabajo en el campo, ahora es el momento perfecto para comenzar a aprender ciencia de datos.
¿Qué es la ciencia de los datos?
La ciencia de los datos es un campo interdisciplinario donde científicos de datos capturar y trabajar con datos para dar sentido a la información de otro modo no organizada y desordenada. La ciencia de los datos implica una combinación de métodos científicos, algoritmos y procesos sistemáticos para desentrañar los datos crudos y no estructurados que primero reciben.
¿Por qué es importante la ciencia de los datos?
Sin la ciencia de los datos, las empresas de todos los tamaños, especialmente las grandes organizaciones, tendrían dificultades para tomar decisiones informadas.
Los científicos de datos extrapolan los datos que recopilan para descubrir tendencias en cada área del negocio. Ayudan a los líderes y ejecutivos de C-suite a tomar decisiones respaldadas por datos para seguir creciendo su empresa y tomar las mejores decisiones para sus consumidores.
Las empresas son todo sobre análisis y métricas. Sin ellos, usted no tiene una imagen clara de la salud de su negocio. La ciencia de los datos es esencial para cada negocio debido al valor y la perspicacia que proporciona.
¿Por qué estudiar ciencia de datos? 5 razones principales
1. Demanda: Los científicos de datos están en alta demanda
A principios de este año, Coding Dojo nombró a la ciencia de datos como la tercer trabajo de tecnología en demanda en los EE.UU. . Entrando en el No. 4 en la lista es ingeniero de aprendizaje automático, un trabajo de ciencias de datos de nivel medio a superior. Con un gran potencial de ganancias, miles de puestos de trabajo disponibles, y la importancia absoluta de esta carrera, los científicos de datos son muy buscados, haciendo para una gran elección de carrera.
2. Salario alto: Las carreras de ciencia de datos tienen un alto potencial de ganancia
Hay mucho dinero que hacer en la ciencia de los datos. Con sueldos básicos a partir de alrededor de $100.000 y promediando alrededor de $150K, una carrera en ciencia de datos no sólo es lucrativa, sino que es satisfactoria, gratificante y desafiante.
3. Seguridad laboral: La ciencia de los datos es un campo de crecimiento rápido
Este año, LinkedIn lanzó su Informe sobre empleos emergentes en los EE.UU. —y los científicos de datos salieron en segundo lugar con un crecimiento de 6,5x. Aunque no se clasificó como el campo #1 de más rápido crecimiento, sin duda apareció bastante rápido.
4. Oportunidad: La ciencia de los datos tiene una gama de oportunidades de trabajo
De acuerdo con el Oficina de Estadísticas Laborales de los Estados Unidos , el estudio de la ciencia de los datos le da acceso a una amplia gama de oportunidades de empleo. Algunas de estas opciones de empleo son las siguientes:
- Científico de datos
- Analista de datos
- Ingeniero de datos
- Arquitecto de datos
- Analista de Negocios
- Ingeniero de programas informáticos
- Ingeniero de aprendizaje automático
5. Flexibilidad: Se necesitan científicos de datos en varios sectores
Los científicos de datos tienen una gran demanda en una serie de industrias y sectores. La necesidad sólo crecerá a medida que las empresas integren más entornos de datos en sus operaciones.
Algunas de las principales industrias para profesionales de la ciencia de datos incluyen:
- Atención de la salud
- Industria financiera
- Fabricación
- Logística
- Industria minorista
- Telecomunicaciones
- Industria automotriz
Ciencia de datos vs Analítica de datos: ¿Cuál es la diferencia?
Ciencia de los datos
La ciencia de los datos se centra principalmente en datos brutos y no estructurados. Generalmente, el trabajo de un científico de datos es organizar, almacenar y analizar datos, creando modelos y descubriendo tendencias basadas en los datos extraídos. Buscan encontrar conexiones significativas entre grandes cantidades de datos de una organización.
Análisis de datos
El análisis de datos es una rama de la ciencia de los datos. Los analistas de datos se sumergen más profundamente y examinan las respuestas más específicas a las preguntas planteadas por los científicos de datos.
Las 10 mejores habilidades esenciales para la ciencia de los datos
Fundamentos de la ciencia de los datos
Los fundamentos de la ciencia de los datos son las matemáticas, la informática y la experiencia de dominio. Codificación Dojo ofrece un campo de arranque de ciencia de datos a tiempo parcial para enseñaros los fundamentos de la ciencia de los datos (¡y más allá!), para que puedas comenzar tu carrera en este campo expansivo.
1. Modelado y análisis de datos
El modelado de datos requiere la visualización y trazado de datos para entender mejor los datos con los que estás trabajando. También es imperativo saber cómo destilar esta información de una manera que se pueda compartir y comunicar a las partes interesadas importantes de la empresa.
El análisis también es una parte inherente de la ciencia de los datos. El análisis consiste en definir un objetivo para el descubrimiento, recopilar los datos adecuados para alcanzar este objetivo, prepararlo para su interpretación y, por último, trazarlo y presentarlo.
2. Conocimientos de programación
Los científicos de datos necesitan conocer Python, y otros idiomas como SQL, JavaScript, Scala y C también son útiles. Nuestro campo de arranque científico de datos comienza enseñando los fundamentos de Python que se necesitan para tener éxito como científico de datos.
3. Estadísticas y probabilidad
Aprender más acerca de la probabilidad en cuanto se relaciona con la ciencia de datos le ayudará a explorar y entender mejor los datos. La probabilidad también puede ayudarle a hacer estimaciones y análisis más precisos. Las estadísticas están entrelazadas con la probabilidad, haciendo que estas dos habilidades vayan de la mano.
4. Matemáticas avanzadas
Aparte de las estadísticas y la probabilidad, el álgebra lineal y el cálculo son valiosas habilidades matemáticas avanzadas para tener, ya que harán que sea más fácil trabajar con datos.
Técnicas de álgebra lineal en ciencia de datos le permiten transformar y manipular datos, y el cálculo se utiliza a menudo en el aprendizaje automático. Las técnicas de cálculo también se utilizan en casi todos los modelos de datos, por lo que comprender esta matemática –que implica estudiar las tasas de cambio– es integral.
5. Visualización de datos
Probablemente una de las habilidades técnicas más importantes de cualquier Data Scientist, la visualización de datos se trata de traducir y comunicar visualmente los datos, por lo general a través de gráficos o gráficos.
Un científico de datos necesita ser capaz de compartir fácilmente hallazgos y datos de su trabajo a los responsables de decisiones de alto nivel en la organización, por lo que saber trazar datos y crear imágenes directas es una habilidad excepcionalmente importante.
6. Aprendizaje automático
El aprendizaje automático ayuda a los científicos de datos a hacer predicciones de calidad. Comprender cómo usar el aprendizaje automático beneficiará mucho a una organización, ya que puede producir adecuadamente estimaciones más reales sin intervención humana, todo basado en A.I., dándole más tiempo y libertad para trabajar en otras cosas.
7. Aprendizaje profundo
Un tipo de aprendizaje automático, el aprendizaje profundo también utiliza A.I. ayudar a desarrollar estadísticas y modelos predictivos, que son increíblemente importantes para un científico de datos.
8. Rastreo de datos
Esencialmente, la discusión de datos es el proceso de limpieza de conjuntos de datos desordenados. Los datos son complejos y enredados en su forma más cruda, por lo que los científicos de datos deben enredar los datos, asegurándose de que es fácil de acceder y analizar.
9. Procesamiento de Big Data
Especialmente en las grandes organizaciones, los científicos de datos trabajan con grandes conjuntos de datos. Necesitan extrapolar datos brutos y destilar grandes conjuntos de datos en otros más pequeños que sean más fáciles de revisar y trabajar con ellos.
10. Gestión de bases de datos
Una base de datos contiene un conjunto estructurado de datos. Se utilizan para almacenar, recuperar, acceder y actualizar datos, lo que permite a los científicos de datos mantener su información segura en un solo lugar.
Aprender la ciencia de los datos en Coding Dojo
En Coding Dojo, todo se trata de aprender. Nuestros campos de entrenamiento están diseñados específicamente para prepararte para una carrera de tu elección, incluida la ciencia de datos, en un corto periodo de tiempo. Son intensivos, pero te proporcionan todos los fundamentos y conceptos que necesitarás saber para hacer una carrera fuera de tu campo elegido.
Solo en las primeras cuatro semanas, nuestro campo de entrenamiento de ciencias de datos te enseñará fundaciones en Python, comprensión y manipulación de datos, modelado de datos, aprendizaje automático y estadísticas. Después de 16 semanas de aprendizaje a tiempo parcial, usted estará listo para entrar en el campo de la ciencia de datos.
Preguntas frecuentes sobre ciencia de los datos
¿Es la ciencia de datos una buena carrera?
Sí. Se buscan científicos de datos, especialmente en un mundo donde las empresas y la tecnología son tan prevalentes. Los datos siempre serán relevantes para las empresas porque les ayuda a tomar decisiones informadas que podrían afectar significativamente a su empresa.
Además, los científicos de datos han sido constantemente clasificados en las 3 mejores opciones de carrera en América durante más de 6 años!
¿Dónde aprender ciencia de datos?
Mientras que hay cursos cortos y gratuitos sobre cosas como Python , aprendizaje automático, y SQL, estos son cursos independientes y pueden tratar de acumular horas de conocimiento en un vídeo de 30 minutos.
Con el Codificación Dojo campo de arranque de ciencia de datos , nuestro material del curso está completamente entrelazado, todo directamente relacionado con la ciencia de datos, y es 100% relevante para comenzar una carrera en la ciencia de datos.
¿Cuánto tiempo debe aprender la ciencia de los datos?
Nuestro campo de entrenamiento es de sólo 16 semanas de duración, lo que significa que usted podría comenzar su nueva carrera en sólo 4 meses!
¿Es difícil aprender la ciencia de los datos?
Aunque muchos conceptos de ciencia de datos pueden ser un reto para aprender, nuestros cursos son amigables con los principiantes y te enseñarán lo básico de todo lo que necesitas saber. Mientras entres listo para aprender, aplicar tus conocimientos, y realmente te tomes el tiempo para entender los conceptos, podrás aprender ciencia de datos en poco tiempo.
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