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En este artículo, voy a trazar un mapa de las cosas que debe hacer para convertirse en un científico de datos. Este artículo puede ser solo para principiantes, sin embargo, puede haber una o dos cosas que los científicos de datos junior actuales pueden haberse perdido. Aquí es donde estoy aquí para ayudar a llenar esos vacíos para que no tenga que sentir el síndrome del impostor o la falta de confianza en su viaje de ciencia de datos.
Lo guiaré a través de los pasos: es una hoja de ruta al final del día.
Python es uno de los lenguajes de programación más populares en la actualidad y cada vez más personas lo adoptan debido a su simplicidad. Entonces, si está buscando ingresar a la ciencia de datos y aún no ha elegido un lenguaje de programación, Python siempre es un buen comienzo.
Aquí hay algunos cursos para ayudarlo a comenzar:
Una vez que comprenda el alfabeto y cómo funcionan las vocales, podrá comenzar a construir oraciones. Así veo los lenguajes de programación y sectores como la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
Una vez que domines el lenguaje de programación Python, deberías estar en una buena página para ver cómo puedes usar esa habilidad y aplicarla a la ciencia de datos y/o al aprendizaje automático.
Aquí hay algunos cursos para ayudarlo a llegar allí:
Debido a la demanda de científicos de datos, ingenieros de datos, ingenieros de aprendizaje automático, etc., existen muchos bootcamps. Aunque son excelentes, algunos de ellos descuidan la importancia de las matemáticas y la estadística para convertirse en el mejor científico de datos o ingeniero de aprendizaje automático que pueda ser.
Las matemáticas y las estadísticas son importantes y debe comprenderlas a fondo para poder aplicar sus habilidades de codificación en el mundo real. Si bien los cursos de Bootcamp de ciencia de datos y aprendizaje automático anteriores abarcarán Matemáticas y Estadística, es un elemento vital para su viaje de ciencia de datos que necesita entender.
Así que aquí hay algunos otros recursos para ayudarlo con eso:
Si solo desea convertirse en un científico de datos y eso es todo, aún es importante que comprenda el concepto de aprendizaje automático y aprendizaje profundo más profundamente. La inteligencia artificial abarca las 3 áreas y tienen similitudes, por lo tanto, es bueno para usted y su carrera comprender y ser competente.
Aquí hay algunos cursos que pueden ayudarlo más con esto:
Aprendizaje automático (Machine learning & LLM)
Aprendizaje profundo
Inteligencia artificial
Durante su fase de aprendizaje, siempre es bueno y muy útil aplicar sus habilidades a problemas de la vida real. Aquí es donde los proyectos son importantes para el desarrollo de su carrera si se trata de ciencia de datos, aprendizaje automático, IA, etc. Los datos son el nuevo oro, por lo que hay muchos datos que puede usar para resolver problemas, responder preguntas, etc
A continuación se incluyen algunos artículos que le brindan proyectos de ciencia de datos, así como sitios web de conjuntos de datos abiertos:
Una vez que tenga algunos proyectos en su haber y se sienta seguro codificando, el siguiente paso es solicitar puestos de trabajo. Pero antes de hacerlo, necesita tener un currículum. No cualquier currículum, un buen currículum, un buen currículum de ciencia de datos.
Está ingresando a un nuevo campo, por lo tanto, estará tratando con un tipo diferente de reclutador o jefe. Por lo tanto, tener un currículum correctamente construido te ayudará a conseguir esa entrevista inicial.
Lea este artículo para ver cómo puede lograr esto:
La parte que todos temen pero la parte por la que todos están trabajando: ¡conseguir un trabajo! Hay una gran demanda en este sector, por lo que no te faltarán puestos de trabajo. Sin embargo, preparar y triunfar en tus entrevistas es la parte difícil.
Hay mucho contenido para recordar y puede ser difícil cuando se le pregunta en el momento bajo presión. Sin embargo, hay cursos de preparación de ciencia de datos, preguntas típicas que hacen los entrevistadores y más que pueden ayudarlo durante esta etapa.
Aquí hay algunos recursos:
Recursos extra
Espero que esta hoja de ruta de estudio de ciencia de datos lo haya inspirado a tener un cambio de carrera o finalmente dar el salto y comenzar a aprender ciencia de datos. La mayoría de estos recursos son conocidos por su excelente contenido, por ser un éxito de ventas o por haber demostrado ayudar a las personas en su recorrido por la ciencia de datos.
¡Te deseo lo mejor!
nisha aria es científico de datos y escritor técnico independiente. Ella está particularmente interesada en proporcionar consejos o tutoriales sobre la carrera de Data Science y conocimiento basado en la teoría sobre Data Science. También desea explorar las diferentes formas en que la Inteligencia Artificial es o puede beneficiar la longevidad de la vida humana. Una estudiante entusiasta que busca ampliar sus conocimientos tecnológicos y sus habilidades de escritura, mientras ayuda a guiar a otros.
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- Fuente: https://www.kdnuggets.com/2022/08/complete-data-science-study-roadmap.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-complete-data-science-study-roadmap
