Si tienes experiencia en contabilidad, trabajo jurídico o gestión de clientes, puedes convertirte en un científico de datos que contribuya al desarrollo de modelos de IA con un curso de ciencia de datos. Si tienes curiosidad por conocer más sobre el día a día de un científico de datos y cómo puedes convertirte en uno en menos de un año con cursos online, echa un vistazo a este artículo.
¿Qué explora la ciencia de datos?
La ciencia de datos es un campo diverso que incorpora matemáticas, estadística, programación, analítica avanzada, aprendizaje automático, inteligencia artificial y redes neuronales. El trabajo de un científico de datos consiste en aprender de los datos y hacer que los programas aprendan de ellos. Crean algoritmos que automatizan muchos procesos para las empresas, a través de la manipulación de grandes volúmenes de datos, o big data, y la recopilación de información valiosa ellos.
Hoy en día el mercado está lleno de bootcamps, cursos y programas de estudio que prometen ayudarte a conseguir una carrera como científico de datos. El plan de estudios del curso de científico de datos de TripleTen abarca los fundamentos más importantes de la ciencia de datos. No solo eso, sino que también dedica tiempo a asegurarse de que los estudiantes adquieran las habilidades necesarias para ayudar a las empresas a resolver problemas con los datos.
Diferencias entre un científico de datos y un ingeniero de datos
Un ingeniero de datos y un especialista en ciencia de datos casi siempre trabajan juntos y cooperan estrechamente entre sí, aunque no se dedican a lo mismo. Un ingeniero de datos recopila datos, los almacena, los prepara y los transfiere a un especialista en ciencia de datos. Éste, a su vez, recibe estos datos y los utiliza para análisis o para crear modelos de aprendizaje automático.
En ocasiones un científico de datos combina ambas funciones y puede recopilar los datos por sí mismo, prepararlos y luego analizarlos. La gran ventaja de estudiar ciencia de datos con un curso online es que te ofrece muchas posibilidades de desarrollo profesional. Por ejemplo, el curso de ciencia de datos de TripleTen te enseña todo lo que un especialista en datos debe saber, como estructuras de datos y algoritmos matemáticos o herramientas para trabajar con big data.
¿Qué habilidades debería enseñar un curso de ciencia de datos?
- Para realizar minería de datos, estadística básica y teoría de probabilidad. Algunos conocimientos de visualización de datos y diseño experimental también pueden ser de gran ayuda.
- Para realizar la recopilación de datos, conocimientos para saber cómo interactuar con bases de datos y API. Comprender la estructura básica y la mecánica de dichos métodos facilitará la recopilación de datos.
- Para realizar limpieza de datos, conocimientos en las técnicas básicas de limpieza y análisis de datos. Además, debes poder utilizar herramientas especiales diseñadas para facilitar este proceso.
- Para realizar el modelado de datos, algoritmos de aprendizaje automático y cómo funcionan. Es fundamental que al final del curso sepas usarlos correctamente y aplicarlos al tipo correcto de datos.
Estas son algunas de las herramientas que deberás conocer para realizar todo lo anterior:
- Para procesar y crear bases de datos: MySQL, PostgreSQL, MongoDB o SQLite en Python. Si utilizas R, puedes usar RMySQL.
- Paquetes para exploración y transformación de datos: Pandas, Numpy o Scipy.
- Bibliotecas de Python para visualización: Matplotlib, Plotly y Pygal.
- Para aprendizaje automático: Scikit-learn para Python y CARET para R.
El curso de ciencia de datos de TripleTen se centra todas estas habilidades, pero sobre todo en enseñar habilidades de la vida real—a diferencia de la educación en la universidad, que es muy teórica y no siempre se centra en el trabajo. La gran ventaja de un curso online como el de TripleTen es que tus estudios imitan un entorno de trabajo real, donde tienes sprints, tareas, plazos y revisiones de código.
¿Qué lenguajes aprendes con un curso online en ciencia de datos?
- Python. La ciencia de datos se centra en la creación de modelos predictivos. Esto significa que utiliza las capacidades de aprendizaje automático e inteligencia artificial de Python. Los científicos de datos suelen pasar gran parte de su tiempo trabajando en este lenguaje.
- SQL. Los científicos de datos se centran en la comprensión de los datos y en la creación de sistemas para utilizarlos. Estos datos se almacenan en bases de datos, y SQL es el lenguaje que permite hablar con las bases de datos.
- R. Los científicos de datos utilizan R debido a sus capacidades estadísticas que permiten el análisis y modelado de datos en profundidad.
Además, los científicos de datos necesitan saber algo más que Python básico. También deben dominar bibliotecas de Python como Pandas, Scikit Learn, NumPy y Torch.
En los bootcamps de TripleTen puedes estudiar una nueva carrera que te permitirá trabajar en un campo muy demandado y bien remunerado, como lo es la ciencia de datos. En menos de un año, obtendrás una nueva especialización y conseguirás un trabajo en tecnología con la amplia ayuda de tutores y todo un equipo de profesionales de TripleTen.
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