Cómo convertirse en un científico de datos sin experiencia técnica consejos y estrategias
Consejos y estrategias para convertirse en científico de datos sin experiencia técnica.
Guía
Entonces, ¿quieres convertirte en un científico de datos? Necesitas dominar estas habilidades
Esta historia será algo diferente a lo que suelo publicar. No será una introducción a herramientas y técnicas específicas, ni un tutorial o un caso práctico.
Esta vez quiero responder una pregunta que he estado recibiendo a través de LinkedIn desde que comencé a publicar en Zepes:
¿cómo puede alguien sin formación técnica convertirse en un científico de datos?
No soy un experto y mi experiencia en el campo es bastante limitada, pero siento que estoy en posición de ayudar y discutir el tema. Todo se basará obviamente en mi opinión y no hay ciencia que lo respalde.
- Investigadores enseñan a una IA a escribir mejores leyendas de gráficos
- Usando GANs en TensorFlow para generar imágenes
- ¿Qué es la simulación de robótica?
Descargo de responsabilidad: actualmente trabajo como analista de datos, pero he estudiado y estado jugando con la ciencia de datos durante 5 años. Podrías decir que soy un científico de datos en mi tiempo libre que se gana la vida mediante el análisis de datos.
Existen múltiples caminos que alguien puede tomar para convertirse en un científico de datos y en última instancia depende de tus preferencias y necesidades.
Así que no discutiré caminos aquí. ¿Te gusta la universidad? Inscríbete ahora. ¿Prefieres aprender por tu cuenta? Eso es lo que he hecho durante tantos años. ¿Prefieres cursos cortos o bootcamps? Esos también son geniales.
Cualquier opción funciona, no estoy aquí para decirte qué elegir.
Lo que sí puedo hacer, sin embargo, es compartir los aspectos técnicos y detalles que me encuentro utilizando todos los días. Las herramientas y lenguajes que definitivamente necesitas para convertirte en un científico de datos.
Y todo será bastante básico. De hecho, ni siquiera tienes que leer esta publicación. Solo ve a LinkedIn, encuentra una oferta de trabajo para un puesto de científico de datos y verifica los requisitos. Entenderás los conceptos básicos que todos necesitamos.
Me verás hablar sobre algunos temas clave que necesitas dominar, y trataré de proporcionar mi punto de vista personal con ejemplos personales sobre cómo cada una de estas partes ha sido relevante para mis proyectos personales.
Siendo más específico, me verás hablar sobre Netty y Bazar, los dos nombres que he dado a dos de mis proyectos. Sigue leyendo para…
We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
- Una guía para mejorar la transformación digital a través de la limpieza de datos
- Ejecución de tareas de Python Wheel en contenedores Docker personalizados en Databricks
- Aprovechando los datos de precipitación y climatología en Sudamérica
- Manteniendo la Calidad de Datos en Sistemas de Aprendizaje Automático
- Las habilidades que ayudan a los científicos de datos a crecer
- Revelando el Precision@N y Recall@N en un Sistema de Recomendación
- ¿Cómo ayuda la inteligencia artificial en la generación de leads?