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Ruta para iniciar tu camino en Data Science

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hace 2 meses

Cómo y Por Qué Aprender Data Science e Inteligencia Artificial
Cómo y Por Qué Aprender Data Science e Inteligencia Artificial

Cómo y Por Qué Aprender Data Science e Inteligencia Artificial

Conoce cómo iniciar una carrera en data science e inteligencia artificial entendiendo cómo funciona esta área de la tecnología, qué oportunidades tiene y qué caminos seguir para conseguir tu primer trabajo en datos.
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Matemáticas, dominio del negocio y ciencias de la computación son las bases que necesitas para convertirte en Data Scientist. Quizás no entiendas a qué me refiero con algo de esto (más adelante lo comprenderás mejor) y seguro que has leído sobre el tema en muchos lados.

Yo sé que al escuchar cosas como estadística, negocios, cálculo, datasets, lenguajes de programación, etc., puede sonar un poco aterrador y entremos en pánico; como la ranita Kermit al no saber por dónde empezar.

¡Pero hey, espera! No todo tiene por qué ser tan difícil. En Platzi queremos mostrarte ese camino ligero y acompañado donde las cosas comenzarán a tener sentido lo más pronto posible para que entiendas el mundo de la ciencia de datos e inteligencia artificial. Verás que, más pronto de lo que imaginas, estarás analizando datos para cambiar al mundo. 🌐

Qué necesitas aprender para data science

Toda persona profesional en data science debe tener cierto dominio en las tres áreas que te mencioné:

  1. Matemáticas y estadística
  2. Dominio del negocio
  3. Ciencias de la computación
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1. Matemáticas para data science e IA

Las matemáticas para ciencia de datos e IA abarcan una vasta cantidad de temas, incluyendo la estadística como la base de ellas para esta industria. Solo que no son aplicadas a papel y lápiz como nos hemos acostumbrado, sino que con el entendimiento matemático y la programación podemos aprovecharlas al máximo.

2. Dominio del negocio

En cuanto al dominio del negocio, se refiere a conocimientos o experiencia en el campo, industria o sector de la empresa u organización en la que trabajemos y de los datos que tengamos.

Por ejemplo, si trabajamos en una empresa de educación como Platzi, seguramente tendremos que aprender cómo es que aprenden las y los estudiantes. Por supuesto, no toda persona puede ser experta de todos los temas, pero sí necesitas tener la capacidad de aprender cómo funciona el negocio de la empresa en la que empiezas a trabajar.

3. Ciencias de la computación

Hace referencia a todos los conocimientos de programación, bases de datos e ingeniería de software necesarios para este mundo. Básicamente aquí te encuentras con herramientas como Python, SQL, Excel, bases de datos, servicios cloud y más.

Ruta ideal para introducirte a la ciencia de datos

Ahora que ya conoces que debes de aprender de esas tres áreas respondamos la pregunta clave: ¿cómo empiezo?

De forma breve necesitas:

  1. Entender qué es data science, inteligencia artificial y cómo funcionan los equipos de data science.
  2. Comprender cómo distintas organizaciones y negocios utilizan los datos.
  3. Aprender las bases de un lenguaje de programación como Python.
  4. Utilizar la estadística esencial para analizar datos.

Veamos uno a uno a mayor detalle.

1. Cómo y Por Qué Aprender Data Science e Inteligencia Artificial

Comencemos por comprender claramente de qué trata la ciencia de datos, qué es inteligencia artificial, big data y cómo se relacionan. Conociendo esto pasaremos a comprender mejor cómo funcionan equipos de data science y qué roles existen dentro de ello para llevar a cabo todo el proceso de ciencia de datos.

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Dentro del curso de Cómo y Por Qué Aprender Data Science e Inteligencia Artificial conoceremos las posibilidades que estos mundos tienen para ti. Romina Huamán y yo Miguel Torres estaremos muy contentos de acompañarte en tus primeros pasos.

2. Curso de Análisis de Negocios para Ciencia de Datos

Recuerda que la ciencia de datos nos sirve para recolectar información que puede servirnos para transformarla en decisiones de negocio y eventualmente utilizarla en modelos de machine learning.

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Con Sílvia Ariza como tu profesora del Curso de Análisis de Negocios para Ciencia de Datos te adentrarás en las generalidades del mundo de los datos, cómo se integran equipos de data en empresa, así como el flujo de trabajo y herramientas necesarias para analizar datos en negocios.

Generaras las habilidades para adaptarte y aprender del dominio del negocio de las empresas en las que quieras colaborar. 💪

3. Curso Básico de Python

Python es uno de los lenguajes predilectos para IA y ciencia de datos, además es uno de los más sencillos para aprender. Muchas herramientas de datos han sido desarrolladas con base en este lenguaje de programación y dominarlo te garantiza que tendrás a la mano una gran capacidad para triunfar en este mundo.

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En el Curso Básico de Python, con Facundo García como tu profe, aprenderás las instrucciones principales de este lenguaje, conocerás las estructuras de datos, funciones, ciclos, operadores y todos los conocimientos esenciales para crear tus primeros programas con Python.

4. Curso de Matemáticas para Data Science: Estadística Descriptiva

Toda persona que trabaje en un equipo de data science debe conocer de estadística. No importa si quieres ser científica de datos, analista de datos, ingeniera de datos o machine learning engineer, comprender el comportamiento de los datos en tu organización a lo largo de todo su flujo es clave.

La estadística descriptiva es fundamental y te sirve para crear gráficas de datos y llevar un análisis profundo de ellos.

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En el Curso de Matemáticas para Data Science: Estadística Descriptiva, con Pacho Camacho como tu profesor, aprenderás cómo aplicar estadística descriptiva con Python para analítica e ingesta de datos.


Aprende en más en nuestra Escuela de Data Science

Ya no hay duda por dónde comenzar. Completa estos 4 cursos para comenzar a introducirte en el mundo de los datos y la inteligencia artificial. Cuéntanos qué aprendiste, qué lograste y cuál será tu siguiente paso en la Escuela de Data Science e Inteligencia Artificial. 🧠🤓

Cómo y Por Qué Aprender Data Science e Inteligencia Artificial
Cómo y Por Qué Aprender Data Science e Inteligencia Artificial

Cómo y Por Qué Aprender Data Science e Inteligencia Artificial

Conoce cómo iniciar una carrera en data science e inteligencia artificial entendiendo cómo funciona esta área de la tecnología, qué oportunidades tiene y qué caminos seguir para conseguir tu primer trabajo en datos.
Miguel
Miguel
datormx

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hace 2 meses

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7620Puntos

Excelente post, me esta llamando mas la atencion ahora investigar sobre Data science

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12286Puntos

Genial, ya voy por un 33% de la carrera, he aprendido mucho y se que aprenderé mucho mas, sigan así se necesita contenido de calidad como el de platzi.

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Orgulloso de formar parte de esta ruta de aprendizaje. Todos tenemos un punto más fuerte que otro pero de eso se trata esta ruta: de poder robustecer todos los conocimientos.

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7131Puntos

A las personas que quieran iniciar o mejor dicho ver si les llama la atención, les recomiendo encarecidamente el “Curso de Análisis de Negocios para Ciencia de Datos
, la profesora explica de forma magistral todo lo necesario para comprender el “Data Space” o el área de los datos y así puedan tener una visión más general sobre esta área.

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13960Puntos

Me encanta, estoy ya tomando los cursos y estoy amando cada segundo 😄

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2614Puntos

En serio quiero entrar a este mundo del Data Science 🙌🏻🙌🏻🙌🏻

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2037Puntos
Es una muy buena escuela la que nos presenta platzi. Me interesa mucho seguir aprendiendo.
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9507Puntos

Dentro de esta escuela. Haciendo primero la de Análisis de datos para llegar a encontrar mi primer empleo en tech y avanzar hasta culminar la de Machine Learning e IA

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19811Puntos

Despues del reto de Datacademy, puedes continuiar con estos 4 cursos.

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18434Puntos
2 meses

Tengo la misma duda?

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29521Puntos
2 meses

Si despues del reto, incluso son clases que he visto en la mayoria de rutas de datos

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15827Puntos

Actualmente estoy en la escuela de Data Science, y me faltan como 7 cursos para culminar la escuela. Se las recomiendo, a mi me ha sido muy útil para reforzar, retroalimentar y seguir practicando en el mundo de los datos.

Saludos y bendiciones

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Todo suena muy interesante, seguiremos adelante con esta capacitación.