Si te apasiona resolver problemas complejos y disfrutas analizando información para proponer soluciones prácticas, es muy probable que la idea de ser una data scientist te resulte fascinante.
Este perfil profesional desempeña un papel crucial al explorar la gran cantidad de datos generados y obtener información valiosa que responde a preguntas cruciales para tomar decisiones informadas de negocio.
Pero, ¿cómo puedes avanzar en este apasionante campo de estudio? Descubrámoslo.
Convertirse en un científico de datos no es un proceso instantáneo; requiere dedicación y esfuerzo. Exploremos algunas de las áreas más importantes para formarte como Data Scientist.
En este universo la programación es una herramienta maestra. Más que simplemente aprender un lenguaje, la comprensión de la lógica de programación y la manipulación de datos se vuelven fundamentales.
Python no solo es un medio para un fin, sino un compañero versátil. Explorar bibliotecas como Pandas y NumPy se vuelve esencial para la eficiente manipulación y análisis de datos.
En Platzi contamos con un Curso de Programación Básica totalmente gratuito, y si sientes que ya tienes un conocimiento más avanzado, tenemos el Curso de Python y una ruta especializada en Python para Data Science.
El dominio de las bases de datos permite realizar consultas y búsquedas de manera rápida, lo que es esencial para obtener resultados instantáneos en análisis exploratorios y en la generación de informes. SQL, con su capacidad para gestionar grandes conjuntos de datos, se convierte en una habilidad clave para ser científico de datos.
Explorar entornos como MySQL o PostgreSQL no solo amplía tu conjunto de habilidades, sino que también te dota de las herramientas necesarias para extraer información valiosa de conjuntos de datos complejos.
Te recomendamos nuestra ruta de aprendizaje de bases de datos desde cero.
El Machine Learning (ML) y el Deep Learning (DL) son fundamentales en la data science por diversas razones:
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Convertirte en una data scientist es un viaje emocionante que se ha vuelto más accesible gracias a todos los recursos disponibles en internet.
Comienza explorando cursos en plataformas educativas confiables como Platzi, donde encontrarás una gama diversa de contenidos, desde los fundamentos hasta técnicas avanzadas de ciencia de datos.
También puedes:
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| Conocimientos Esenciales | Herramientas y Habilidades |
|---|---|
| Programación en Python | Uso de bibliotecas como Pandas y NumPy |
| Manejo de bases de datos (SQL) | Experiencia con entornos como MySQL o PostgreSQL |
| Estadísticas y Matemáticas | Comprensión de algoritmos de machine learning y deep learning |
| Análisis y Visualización de Datos | Utilización de herramientas como Matplotlib o Seaborn |
| Machine Learning | Implementación de modelos con TensorFlow o PyTorch |
| Habilidades de Comunicación | Interpretación de resultados y generación de insights |
| Conocimiento de Negocios | Resolución de problemas y toma de decisiones basada en datos |
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¿Sabes qué tienen en común las grandes profesionales del mundo de los datos? Pues que dominan estas habilidades:
Lee: Data Science e inteligencia artificial: ¿cuál es la diferencia?
Platzi es tu herramienta de aprendizaje clave en tu camino hacia una carrera como data scientist.
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