<img height="1" width="1" src="https://www.facebook.com/tr?id=1601661033380488&amp;ev=PageView &amp;noscript=1">

7 consejos de aprendizaje para el autoaprendizaje de la ciencia de datos

Trabajar en ciencia de datos, o adquirir conocimientos de ciencia de los datos, no depende de un título o de una trayectoria profesional tradicional.

Una combinación de aprendizaje no tradicional con las habilidades y la experiencia adecuadas puede llevarte lejos, ya sea que busques comenzar tu carrera en la ciencia de los datos, pivotar en el campo, o simplemente aplicar estas habilidades modernas y altamente relevantes a otra área de experiencia.

"La pista de aterrizaje es mucho más corta ahora para la ciencia de datos", dijo Joseph Santarcangelo, Doctor en ciencias de datos de IBM, e instructor de varios cursos y programas de ciencia de datos de edX, desde Python hasta el aprendizaje profundo. "Para mucho de ello, ya no tienes que tener un doctorado. No tienes que pasar años y años estudiando algo".

Sigue leyendo para conocer lo que se necesita para aprender las habilidades de la ciencia de datos y siete consejos para empezar.

Oportunidades que las habilidades de ciencia de datos desbloquean

El campo de la ciencia de datos está lleno de potencial y oportunidades. Una búsqueda general en Indeed de "científico de datos" arroja más de 15.000 puestos de trabajo en este campo, muchos de los cuales tienen un salario que oscila entre los 90.000 y los 100.000 dólares. Los expertos en ciencia de datos y los profesionales de la inteligencia artificial ocuparon los 14 y 15 primeros puestos del informe Jobs on the Rise de LinkedIn de 2021. Y aunque 2020 fue el primer año en el que el científico de datos no fue el trabajo número uno en el ranking anual de Glassdoor, ha vuelto a ocupar el puesto número dos para 2021.

Sin embargo, el de científico de datos no es el único puesto de trabajo en el que las habilidades de la ciencia de datos son valiosas. Los expertos creen que el aprendizaje de las habilidades de la ciencia de datos ayudará a los candidatos a añadir valor a cualquier función, dando a los solicitantes de empleo con este conjunto de habilidades una ventaja sobre la competencia. Si actualmente estás en un departamento como el de marketing o finanzas, por ejemplo, estudiar ciencia de datos podría abrirte nuevas puertas profesionales.

"La ciencia de datos es una habilidad laboral del siglo XXI que todo el mundo debería tener", dice Eric Van Dusen, coordinador del plan de estudios para la enseñanza de la ciencia de datos en la Universidad de California (UC), Berkeley. "En todos los campos. Les digo a los estudiantes que todos tienen que salir con este conjunto de habilidades. Vas a ser mucho más poderosos en cualquier carrera que emprendas".

¿Qué tan difícil es aprender ciencia de datos?

La dificultad de aprender la ciencia de los datos depende de su formación. Al igual que ocurre con el aprendizaje de las lenguas humanas, tener una formación previa en informática y matemáticas facilitará el salto a la ciencia de datos.

Las vías de aprendizaje no tradicionales, como los cursos de ciencia de datos en línea y los programas de edX, proporcionan flexibilidad para averiguar qué te gusta de la ciencia de datos, qué camino seguir o si serías más feliz aplicando las habilidades de la ciencia de datos a un papel no relacionado con la ciencia de datos.

layer "Llegarás al 70% del camino en tus primeros pasos. Un año de estudio de la ciencia de los datos te llevará muy lejos".

"El primer paso es el más grande", dijo Santarcangelo. "Vas a dar el mayor salto. Conseguirás el 70% del camino en tus primeros pasos. Un año de estudio de la ciencia de datos te llevará muy lejos".

¿Se puede aprender por sí mismo la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos consiste en hacer. Descarga programas para comenzar tu primer lenguaje de programación. Repasa las matemáticas que hay detrás de la ciencia de datos. Juega con la visualización de datos utilizando herramientas de código abierto. Cuanto más explores, más fácil será aprender a ser un científico de datos. Pero al final, es probable que necesites algo de orientación.

¿Sabías que?

dashboard-icon-red En los cursos y programas de edX, los instructores crean laboratorios vivientes en línea utilizando recursos gratuitos, kits comerciales que los estudiantes encargan y envían a sus casas, y otros elementos para demostrar los conceptos. El programa de Certificación Profesional de programación en C con Linux de DartmouthX e IMTx, por ejemplo, utiliza dos entornos de aprendizaje de código abierto para eliminar las barreras más comunes para los codificadores principiantes y proporcionar una retroalimentación amplia y formativa a los estudiantes en tiempo real.

7 consejos para guiar el autoestudio de la ciencia de datos

1. Empezar en cualquier sitio, pero empezar

A cosas importantes a tener en cuenta mientras navegas por tu experiencia de aprendizaje:

  • Empezar en alguna parte: No hay una "forma correcta" de seguir una carrera o educación en la ciencia de datos. El propio proceso te enseñará dónde están tus puntos fuertes y tus intereses. Algunos consejos aplicables a las ciencias de la computación de David Joyner, doctor y director ejecutivo de educación en línea y OMSCS, College de Computación, Georgia Tech: "Creo que la mejor manera de aprender es tomar una clase de informática, aprender lo que es posible y luego decidir: 'Usando lo que he aprendido aquí, ¿qué podría construir que fuera de gran utilidad personal para mí? Aunque sólo sea un proyecto personal".
  • No tienes que saberlo todo: Los científicos de datos aprenden haciendo, así que elige un proyecto y sumérgete en él. Por ejemplo, en el programa de Certificación Profesional de Ciencia de datos Python de IBM en edX, se incorpora un minicurso de proyectos para proporcionar esa experiencia práctica fundamental

2.Elegir un lenguaje de programación

No se puede aprender ciencia de datos sin aprender a codificar. Los científicos de datos construyen algoritmos y entornos para ejecutar esos algoritmos. De entre el puñado de lenguajes de programación populares para la ciencia de los datos, aquí hay algunos con los que se puede empezar:

  • Python: Python es fácil de usar para los principiantes, imita la sintaxis inglesa, ofrece abundantes bibliotecas y apoyo de la comunidad, y tiene una amplia variedad de aplicaciones más allá de la ciencia de datos. Es un lenguaje de propósito general con suficientes complementos que permiten realizar una amplia gama de tareas de ciencia de datos, desde el análisis estadístico hasta la visualización y más allá.
  • Programación en R: R es un contendiente si estás interesado o ya estás en la investigación y la adición de la ciencia de datos a tu conjunto de habilidades. Utiliza sintaxis estadística, maneja datos masivos a gran escala y comunica esos resultados a través de una visualización robusta y rica.
  • Lenguaje específico del contexto: Hay muchas alternativas potentes y viables al aprendizaje de Python o R. Averigua qué lenguajes utiliza tu empresa actual o ideal. Elige uno en función de las condiciones de tu viaje personal

3.Practicar los fundamentos

El método de la ciencia de los datos es similar al método científico, pero con el mayor énfasis en garantizar que todos los datos utilizados sean de la máxima calidad. La gestión de los datos constituye la mayor parte de la ciencia de datos, ya que sin datos de calidad, la información no tiene sentido o, peor aún, es incorrecta.

Este es el aspecto de un flujo de trabajo típico de la ciencia de datos:

  1. Haz una pregunta
  2. Encuentra los datos, ya sean datos internos, un conjunto de datos de formación público o la extracción de datos que haya realizado 
  3. Limpia los datos
  4. Analiza y explora
  5. Comunica y/o visualiza los resultados

4.Sumérgete en la técnica

Un área en la que el aprendizaje tradicional puede ser beneficioso es en los aspectos técnicos de la ciencia de datos. Este campo tiene conceptos matemáticos subyacentes que separan a los científicos de datos de los aficionados a los datos. Algunos conceptos esenciales para los científicos de datos son:

  1. Álgebra lineal: La formación en álgebra lineal le enseña los fundamentos mismos de los algoritmos de la ciencia de los datos. El álgebra lineal también facilita la comprensión del cálculo y la estadística de nivel profundo.
  2. Cálculo: La formación en cálculo te enseña la teoría subyacente de los algoritmos de aprendizaje automático. El cálculo diferencial estudia la forma en que las cosas cambian con el tiempo.
  3. Probabilidad: La probabilidad y la predicción son una parte masiva del atractivo de la ciencia de los datos. Es vital para analizar los datos afectados por el azar y el cambio, es decir, la gran mayoría de los datos actuales.
  4. Estadística: La formación en estadística desvela la estructura subyacente de los datos y les da forma para su comprensión.
  5. Análisis de regresión: El aprendizaje del análisis de regresión proporciona una comprensión dinámica de las relaciones entre los puntos de datos. Abre técnicas de visualización ricas que ayudan a contar historias de datos de gran alcance y evitar visualizaciones engañosas.

Con una buena instrucción, puedes dominar los conceptos estadísticos y matemáticos de la ciencia de datos y abrir vías creativas para manipular los datos y comunicar las conclusiones.

5. Profundizar en temas más avanzados

Convertirse en un científico de datos implica llevar tus habilidades básicas de ciencia de datos más allá del simple análisis de datos. Explorar temas avanzados puede servir de inspiración para tu especialización en ciencia de datos:

  • Neural networks: Construir máquinas que puedan aprender sin una intervención humana seria implica construir máquinas que se comporten como el cerebro humano. El estudio de las tres redes neuronales -redes neuronales artificiales (RNA), redes neuronales de convolución (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN)- es el estudio de poner la cognición humana en la mente de las máquinas.
  • Machine learning: Las aplicaciones de aprendizaje automático implican la creación de algoritmos que pueden procesar datos y aprender de ellos, mejorando con el tiempo sin mucha intervención humana. Esto tiene aplicaciones en una variedad de industrias y es un tema candente para los empleadores.
  • Deep learning: Dando un paso más allá del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo utiliza varias capas de algoritmos para acercarse a la cognición humana.
  • Procesamiento del lenguaje natural: La construcción de la cognición de las máquinas implica que éstas entiendan la comunicación humana y la capacidad de las máquinas para comunicarse con un lenguaje similar al humano.

Ten en cuenta que si planeas quedarte en la analítica de datos o convertirte en un analista de datos empresariales, puede que no necesites profundizar tanto en temas de inteligencia artificial.

6. Aprender las herramientas

Hay muchas herramientas que los científicos de datos pueden utilizar para procesar, analizar y visualizar los datos. Algunas herramientas comunes son:

  • Github: Github no sólo proporciona el control de versiones, sino que también puede hacer que tu nombre se conozca para futuros empleadores. Es una plataforma de colaboración y es una de las primeras cosas que debes configurar en tu viaje de ciencia de datos.
  • Jupyter notebooks: Imprescindible para trabajar y compartir proyectos de software de código abierto.
  • Python or R packages: Asegúrate de descargar los paquetes de tu lenguaje elegido para desbloquear toda su capacidad. Algunos ejemplos son Pandas, NumPy, MatPlotLib, Scikit-Learn y RStudio.
  • TensorFlow: El estándar de oro para las plataformas de aprendizaje automático de código abierto.
  • Tableau: El estándar de oro para la visualización de datos.
  • Apache Spark and Hadoop: Dos herramientas de big data esenciales para la computación a gran escala y las tareas de uso intensivo de datos.
  • SAS: Una herramienta de análisis estadístico con una próspera comunidad y soporte que permite extraer, gestionar y recuperar datos.
  • RapidMiner: Una herramienta de ciencia de datos de extremo a extremo.
  • Google BigQuery: Una herramienta de almacenamiento de datos escalable y sin servidor.
  • MySQL: Un sistema de gestión de bases de datos relacionales de código abierto que funciona con SQL.
  • Stack OverFlow: Una plataforma de colaboración para proyectos de ciencia de datos..

Esta lista no es exhaustiva. Las herramientas pueden ser abrumadoras, pero ten en cuenta los dos principios mencionados anteriormente: empieza por algún sitio y no tienes que saberlo todo. En lugar de centrarte en encontrar la herramienta perfecta, empieza a jugar con herramientas de código abierto hasta que encuentres tus favoritas.

7. Mejora tus habilidades sociales

Con todo este énfasis en las habilidades técnicas, es fácil olvidar las habilidades blandas. Tanto si te dedicas a la investigación como si trabajas para una empresa, tendrás que confiar en tus habilidades blandas (a veces llamadas "de poder") para obtener resultados. Hacer carrera en la ciencia de datos tiene que ver tanto con las habilidades de las personas como con las técnicas. Cualidades como la empatía, el trabajo en equipo y la capacidad de contar historias pueden diferenciarte de otros candidatos a puestos de ciencia de datos o ayudarte a avanzar en tu esfera de influencia dentro de tu propia empresa.

Empieza: Aprende ciencia de datos en edX

En última instancia, en el campo de la ciencia de datos, tener las habilidades y la experiencia adecuadas es más importante que tener el título adecuado. Lo bueno de empezar o avanzar en una carrera en ciencia datos o analítica es que tu camino no tiene por qué ser lineal, así que tómate tu tiempo, estudia mucho y no tengas miedo de revisar tus objetivos a medida que profundizas en el campo de la ciencia de datos.

layer "Ser capaz de extraer información de los datos es, en realidad, una posición muy poderosa, ya que los datos se recogen en todos los aspectos de la sociedad, desde el marketing hasta la salud e incluso los deportes y el entretenimiento".

Los cursos y programas en línea en edX son una gran herramienta para aprender ciencia de datos fuera de un programa de grado. Audita los cursos antes de comprometerse a completarlos para desbloquear valiosos certificados, avanza por el contenido a tu propio ritmo y conecta con otros estudiantes, profesores y expertos en la materia para obtener orientación que te ayude a impulsar tu carrera en la ciencia de datos al siguiente nivel.

Explora cursos de ciencia de datos

"Sea cual sea tu campo de interés, puedo asegurar que hay datos para mejorarlo. Ser capaz de extraer información de los datos es, en realidad, una posición muy poderosa con los datos que se recogen en todos los aspectos de la sociedad, que van desde el marketing a la salud e incluso a los deportes y el entretenimiento", dijo Philippe Rigollet, Profesor Asociado del Departamento de Matemáticas y del Centro de Estadística y Ciencia de Datos del MIT, e instructor del Programa MicroMasters® de Estadística y Ciencia de Datos del MITx.

"Esta tendencia no va a desaparecer y estos datos que se acumulan en los servidores contienen mucha información valiosa. Un científico de datos puede convertir estos datos brutos en mejores decisiones. Es una posición única y muy gratificante. Aunque los datos responden a algunas preguntas obvias, nunca se sabe lo que van a revelar y eso... ¡es muy emocionante!"