data science para principiantes
Data Science

Data Science para principiantes

Formarse en Data Science es, además de uno de los trabajos más demandados, un campo en constante evolución que ofrece oportunidades ilimitadas, no solo para los estudiantes, sino para aquellos profesionales que pretenden convertirse en expertos y que tienen una mentalidad ambiciosa. Hoy te hablaremos de Data Science para principiantes.

Antes de decidirte por el bootcamp de Data Science en The Bridge, debes ser consciente de a qué vas a dedicarte y cómo puedes prepararte. Por eso, en este artículo queremos abordar aspectos clave que, como principiante debes conocer antes de lanzarte a esta aventura.

Asiste a un webinar gratuito

Si aún no estás seguro, tienes dudas o inseguridades sobre si estudiar Data Science, participar en un webinar gratuito te ayudará a conocer un poco más sobre cómo convertirte en un Data Analytics, escuchando a expertos y estudiantes que compartirán los mismos intereses, y que podrán enseñarte nuevas habilidades.

¿Qué es Data Science?

Dedicarse al sector de Data Science implica el conocimiento exhaustivo de los datos utilizando estadísticas, algoritmos, métodos científicos, matemáticas entre otras técnicas. En pocas palabras, Data Science significa usar todos los datos con los que contamos, para ayudar a la resolución de problemas y la toma de decisiones. Convertirse en Data Scientists tiene una labor muy clara que es la de recopilar datos sin procesar y convertirlos en información útil y de gran importancia.

Este proceso podemos dividirlo de la siguiente manera:

Adquisición de datos

Lo primero que tendrás que hacer es recopilar datos de diversas fuentes, como bases de datos e Internet. A continuación, habrá que filtrar y limpiar esos datos se filtran para eliminar errores y posibles duplicados. Habitualmente, esos datos se almacenan en bases, lo que permite una cómoda extracción de información.

Preparación de datos

En una de las partes más importantes y que más tiempo requiere para los Data Scientists. Los datos que no son aptos, erróneos, inexactos o nulos se eliminan, en lo que se conoce como limpieza de datos. Aquí también se produce la transformación de datos, donde los datos se convierten a un formato aprovechable que garantiza su precisión, para después recopilarlos junto con datos de diferentes fuentes.

Construcción de modelos

Los Data Scientists elaboran modelos con el uso de algoritmos de Machine Learning. Se utiliza un algoritmo de Machine Learning supervisado, para anticipar la salida de los datos de entrada etiquetados. Si los datos no se etiquetan correctamente, se puede utilizar un algoritmo de aprendizaje no supervisado para modelar la estructura subyacente u oculta de los datos. 

Habilidades necesarias para convertirse en Data Scientist

Pero, ¿cuáles son las habilidades más importantes en las que debes trabajar para convertirte en un Data Scientist?

Estadísticas

Debes tener una buena base y conocimiento a la hora de manejar estadísticas. También es importante, dentro de esta capacidad, la de desarrollar experiencia en estadística descriptiva, percentiles, probabilidad, variables aleatorias, análisis de datos exploratorios y función de distribución acumulativa.

Programación

Tendrás que convertirte en un experto en al menos uno de los principales lenguajes de programación. Conocer R o Python es un requisito previo en muchas empresas para contratarte en un puesto como Data Scientist.

Machine Learning

Para un buen número de empresas, el Machine Learning no es un requisito imprescindible pero, sin duda, se trata de una habilidad que agradecerán encontrar en un candidato. El conocimiento del Machine Learning, puede marcar la diferencia entre tus competidores a la hora de buscar empleo.

Visualización de datos

La visualización de datos es extremadamente importante en Data Science. Conocer el modo en el que debes usar herramientas como Kibana, Datawrapper, Tableau, ggplot, d3.js y Matplottlib. Todas estas herramientas se utilizan para convertir datos complejos a un formato más simple.

Apache Spark

Se trata de una de las tecnologías de Big Data más populares, ya que ayuda a los Data Scientists a ejecutar algoritmos de una manera mucho más rápida, pero también puede servir para lidiar con conjuntos de datos no estructurados. Con Apache Spark, se evita la pérdida de datos y poner en marcha los proyectos sin problemas.

Trabajo en equipo

Esto es algo fundamental, no solo es necesario contar con habilidades técnicas e informáticas, también tendrás que trabajar tus habilidades de comunicación y trabajo en equipo, ya que no vas a trabajar de forma aislada. A menudo, lo harás con equipos multidisciplinarios que incluyen, entre otros, especialistas en Marketing o UX Design.

Herramientas online. Data Science para principiantes

Existen infinidad de herramientas de pago y gratuitas disponibles en Internet que pueden ayudarte a iniciar su carrera en Data Science. Vamos a hacer un repaso por las más populares.

Matplotlib

Se trata de una biblioteca online para aprender el lenguaje de programación Python, una de las herramientas cruciales que todo Data Scientist debe conocer a la perfección.

Tidyverse

Tidyverse es una de las mejores herramientas para los aspirantes a Data Scientist que están interesados en aprender programación.

Apache Hadoop

Se trata de una herramienta de código abierto que cuenta con la capacidad de almacenar toneladas de datos. Lo puedes usar para procesamiento de datos y cálculos de alto nivel.

RapidMiner

Una plataforma que te permite aprender a procesar datos y crear modelos de Machine Learning.

Tableau

Con esta plataforma podrás presentar los datos de manera atractiva y, además, te facilitará la toma de decisiones más rápidamente. Entre sus características principales se incluyen cálculos de datos avanzados, una interfaz de usuario sencilla y un sistema completamente seguro.

Knime 

Esta herramienta se puede utilizar para informes y análisis de datos. También integra funciones de Machine Learning. Y lo que seguro te va a encantar, es que se requieren conocimientos mínimos de programación.

Pasos que te ayudarán a iniciar tu carrera de Data Science

Leer mucho 

Es imprescindible estar al día de lo que se cuece. Leer libros, publicaciones en blogs, artículos online y revistas sobre Data Science, te ayudará a saber cada vez más y las oportunidades que pueden surgirte en diferentes sectores. Y lo más importante, hará que te des cuenta de si es la carrera adecuada para ti.

Elije dónde formarte

Si ya estás seguro de que quieres convertirte en un Data Scientist, llega el momento de elegir el tipo de formación. Existen multitud de opciones, pero los bootcamp a día de hoy, son probablemente los más completos, rápidos, prácticos y útiles que puedes encontrar. 

Los bootcamp en The Bridge te preparan para salir al mercado laboral como un experto, en este caso, en Data Science. Con una formación eminentemente práctica, sabrás desenvolverte sin problema en la profesión que has elegido.

Elije un área de especialización

Una vez te hayas formado de manera general, lo ideal es elegir una especialización que contenga todas las áreas de interés clave para ti.

Obtén la certificación

Las certificaciones en las habilidades, herramientas y áreas de especialización aumentarán tus posibilidades de ser contratado, ya que ofrecen un punto de referencia fácil para las empresas de que tienes los conocimientos que están buscando. Existe una gran cantidad de certificaciones online disponibles, por lo que no te resultará complicado.

Llegó la hora de encontrar uno de los mejores trabajos en España

Probablemente el momento más deseado y el que te provocará más miedo. Tranquilo, en The Bridge vamos a acompañarte en este proceso.  Después del bootcamp en Data Science, tendrás las habilidades y la experiencia adecuadas, así que tus posibilidades de lograrlo serán mayores que las de otros candidatos. 

Si quieres echar un ojo para ver cómo está el mercado, puedes “cotillear” en foros, bolsas de trabajo o redes de empleo, como LinkedIn.

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