Ahora es el momento de mejorar tus conocimientos sobre la ciencia de datos. Y no solo porque en la Harvard Business Review se haya designado el rol de científico de datos como “el trabajo más atractivo del siglo 21”, sino también porque las empresas tienen la necesidad urgente de encontrar personas que puedan leer, escribir, analizar y comunicar datos.
Las empresas están recopilando más datos que nunca, pero necesitan a los trabajadores de datos idóneos para mantener el ritmo. Los conocimientos sobre datos son de alta demanda y los empleados que los tengan podrán elegir sus trabajos.
Ya sea que estés probando un curso en línea o estés listo para tomar uno, revisa nuestros recursos principales que te ayudarán a mejorar tus conocimientos sobre la ciencia de datos y convertirte en el ciudadano científico de datos de ensueño para cualquier empresa.
Comienza con un boletín informativo sobre ciencia de datos (o dos o tres)
Mantente al tanto de las noticias, técnicas y tecnologías más recientes en la ciencia de datos mediante un boletín informativo. Estos boletines son un método excelente y sencillo para conocer nuevos conceptos, recursos, charlas técnicas, oportunidades de creación de redes e incluso encontrar ofertas de trabajo. A continuación, encontrarás nuestras principales elecciones de boletines informativos:
- Data Science Weekly: este es un boletín informativo imperdible y lleno de información relacionada con la ciencia de datos. Contiene mucha información y recursos.
- Data Machina: si estás listo para indagar en información sobre ciencia de datos mucho más especializada, este boletín es para ti. Disfruta de un resumen semanal sobre curiosidades de aprendizaje automático.
- Data is Plural: descubre proyectos basados en datos y conjuntos de datos interesantes, útiles y curiosos en este boletín.
- Towards Data Science: se trata de una publicación de nivel medio en la que se comparten conceptos, ideas y códigos.
- KDNuggets: obtén información sobre IA, analítica, Big Data, minería de datos, ciencia de datos y aprendizaje automático. Aquí se analizan diversos temas, desde artículos de opinión hasta cursos, trabajos y las últimas noticias y eventos.
Agrega estos canales a tu lista de reproducción de YouTube
Realmente puedes aprender de todo en YouTube, como ciencia de datos, programación, aprendizaje automático, IA y mucho más. Y lo mejor es que todo es gratis. A continuación, encontrarás nuestras principales elecciones de canales:
- Sentdex: este youtuber tiene excelentes tutoriales de programación de Python que abarcan de todo, desde aprendizaje automático hasta análisis de datos, desarrollo de juegos y mucho más.
- StatQuest: Josh Starmer puede hacer que los temas más intimidantes como la estadística, el aprendizaje automático y la ciencia de datos sean mucho menos intimidantes. Quédate con Josh, ya que los temas más complejos serán mucho más fáciles de comprender.
- David Langer: si estás listo para aprender acerca del ciclo de vida completo de un proyecto de minería de datos, este canal es para ti. David cubre temas como la organización, exploración, limpieza, visualización y análisis de datos, ingeniería de características y aprendizaje automático.
Si no estás en un MOOC (curso en línea masivo y abierto), te estás perdiendo todo
Los cursos en línea son una excelente manera de estructurar tu aprendizaje. Si bien es posible que tengas que pagar una pequeña tarifa por una certificación, estos cursos suelen contar con todo tipo de recursos, como videos, tareas, proyectos prácticos, evaluaciones y exámenes. A continuación, encontrarás nuestras principales elecciones de MOOC:
- Certificado profesional EdX/HarvardX en ciencia de datos: en esta serie de nueve cursos, pasarás de no tener experiencia a crear un proyecto de investigación en el que se exhiban tus habilidades en visualización de datos, probabilidad, inferencia y modelado, organización de datos, distribución de datos, regresión y aprendizaje automático.
- Certificado profesional de analista de datos de Coursera/IBM: si deseas dedicarte al rol de analista de datos, explora esta serie de cursos. Aprenderás los principios fundamentales del análisis de datos y podrás poner a prueba tus conocimientos. Prepárate para trabajar con fuentes de datos, escenarios de proyectos y herramientas de análisis de datos, como Excel, SQL, Python, Jupyter Notebooks y Cognos Analytics.
- Udemy Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R In Data Science: adéntrate en el mundo del aprendizaje automático con este curso. Aprende a crear algoritmos de aprendizaje automático en Python o R.
- Programa de nanogrado de Udacity/Alteryx/Tableau en analítica predictiva para empresas: desarrolla las habilidades para resolver problemas empresariales reales con analítica predictiva e inteligencia empresarial.
Aprende de forma divertida (y competitiva)
Únete a una hackatón, una competencia o un desafío sobre ciencia de datos y enfréntate a otros científicos de datos. Esta es una excelente manera de practicar y aprender de los demás, y de divertirse, por supuesto. A continuación, encontrarás nuestras principales elecciones de sitios de desafíos:
- Kaggle: conoce a otros científicos de datos de otras partes del mundo y compite contra ellos en la resolución de problemas reales. Con más de 536,000 miembros activos de 194 países y cerca de 150,000 propuestas mensuales, hay muchísimo que explorar, aprender y hacer en este sitio.
- Hackerearth: el equipo de Hackerearth ha organizado más de 1000 hackatones y 10,000 desafíos de codificación. Únete a esta comunidad para practicar, desarrollar tus habilidades y competir.
- TopCoder: compite en tres tipos de desafíos sobre ciencia de datos, como generación de ideas, codificación y algoritmos a gran escala.
- ¿Deseas usar los datos para el bien? Únete a colaboraciones o proyectos de ciencia de datos o analítica de corto o largo plazo organizados por una asociación establecida a fin de apoyar una buena causa.
Obtén experiencia con datos reales
Trabaja en problemas reales con acceso a conjuntos de datos reales a través de datos abiertos y crea proyectos para agregar a tu cartera. Los gobiernos, las organizaciones independientes y las agencias comparten sus datos y los ponen a disposición para que cualquier persona pueda acceder a ellos, utilizarlos y compartirlos. A continuación, encontrarás nuestras principales elecciones de fuentes de datos abiertos:
- Google Dataset Search: ¿buscas un tipo de datos específico? Google podrá ayudarte. Su herramienta de búsqueda de conjuntos de datos te permitirá encontrar datos en línea con facilidad y que están disponibles para usar libremente.
- Datos de libre acceso del Banco Mundial: obtén datos sobre diferentes países del mundo, incluidos microdatos, estadísticas de serie temporal y datos geoespaciales.
- Registro de datos abiertos en AWS (RODA): analiza conjuntos de datos que están disponibles a través de los recursos de AWS. Encuentra conjuntos de datos interesantes de Facebook Data for Good, el programa de Big Data de la NOAA, el acuerdo de arte espacial de la NASA y mucho más.
Únete a la Comunidad Alteryx
Alteryx es el hogar de la comunidad más comprometida de la industria que se basa en desafíos de analítica reales y divertidos, y que también ponen a prueba a los usuarios a medida que desarrollan su destreza en la analítica. Descubre cómo conectarte:
- Comunidad Alteryx: crea una cuenta gratuita y accede a los recursos de Alteryx que te ayudarán a mejorar tus conocimientos. Existe una gran variedad de vías de aprendizaje, como desafíos semanales de resolución en grupos de analítica real, lecciones interactivas y certificaciones gratuitas de Alteryx.
- En el Portal de ciencia de datos, se ofrece excelente contenido sobre ciencia de datos de Academy, blogs, podcasts y discusiones.
- Centro Virtual de Soluciones (VSC): ¿estás atascado en un problema? El VSC le permite a cualquier persona comunicarse con expertos en soluciones de Alteryx en tiempo real para resolver desafíos de analítica.
- Programa de avance conjunto del potencial de los datos y la analítica (ADAPT): si tu empleo se vio afectado por el COVID-19, descubre nuestro programa gratuito y obtén acceso a cursos de aprendizaje sobre analítica y ciencia de datos. El programa ADAPT te brindará las habilidades que necesitas para ingresar a un campo atractivo o progresar en tu trayectoria profesional actual.
¿En qué punto te encuentras en tu recorrido para convertirte en un analista, un ciudadano científico de datos o un científico de datos? ¿Qué recursos has considerado más útiles?