Data Science:

Conceptos básicos, ranking de lenguajes y cómo implementar un plan inicial

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Por: Sarac Almendarez / CEO Melius Services

 

¿Sabías que la demanda de perfiles
de especialistas en Data Science sigue en aumento?
 

 

Fuente Indeed. https://mx.indeed.com/ 

 

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Pero ¿qué es esta “locura” llamada
CIENCIA DE DATOS? 
 

 

Data Science es la ciencia centrada en el estudio de los datos y combina la estadística, las matemáticas y la informática para analizar e interpretar datos con el objetivo de tomar decisiones de la mejor forma. 

No en todos lados puedes encontrar documentación al respecto, pero hay muchos cursos online que puedes acceder para capacitarte y estar a la vanguardia en el tema.

 

Los mejores cursos de Data Science,
Big Data y Machine Learning al día de hoy

Segmento extraído de: soloeduca.com

A continuación te mostramos algunos de los mejores cursos de Big Data, Machine Learning y Ciencia de Datos que puedes empezar hoy mismo a través de internet:

1. Programa especializado: Introduction to Data Science (IBM)

Disponible en Coursera y además avalado por IBM es una de las mejores opciones para empezar en el mundo de la Ciencia de Datos.

Y es que, más que un curso, realmente es un conjunto de 4 cursos que te introducirán en los conceptos fundamentales de Data Science:

  • ¿Qué es la Ciencia de Datos?
  • Herramientas para Data Science
  • Metodología de la Ciencia de Datos
  • Bases de datos y SQL para Data Science

Este programa de especialización está diseñado para principiantes y te llevará unos 4 meses finalizarlo. Eso sí, el curso está íntegramente en inglés. (Si eso te supone un problema, tu prioridad quizás debería ser aprender inglés lo antes posible. No te arrepentirás.)

Además, puedes acceder a todo el material del curso de forma gratuita, salvo que quieras un certificado acreditativo.

2. Ciencias de Datos Aplicada con Python

Este amplio programa de la Universidad de Michigan, Ciencia de Datos Aplicada con Python, es otro de los más interesantes ofrecidos en Coursera.

Se trata de un conjunto de 5 cursos que te llevarán desde una introducción a la Ciencia de Datos hasta las entrañas del lenguaje de programación Python, uno de los más utilizados en este campo.

Sin duda, una magnífica opción para formarte en Data Science con algunos de los mejores expertos de esta universidad norteamericana.

3. Data Science: Machine Learning (EdX)

Si te interesa conseguir una formación amplia y profesional en el área de Machine Learning, este curso de la Universidad de Harvard, disponible en EdX, es una de las mejores opciones.

Tiene una duración total estimada de 1 año y 5 meses. No obstante, si le dedicas más de 2 – 3 horas por semanas, puedes terminarlo mucho antes. El material está en inglés.

Esta certificación comprende un total de 9 cursos:

  • R Basics
  • Visualization
  • Probability
  • Inference and Modeling
  • Productivity Tools
  • Wrangling
  • Linear Regression
  • Machine Learning
  • Data Science: Capstone

Tienes más información en la ficha de este certificado en Data Science: Machine Learning.

4. Curso completo de Machine Learning: Data Science en Python

Este magnífico curso de Machine Learning de Udemy es el más vendido de su categoría. Sus principales características son las siguientes:

  • Incluye 48 horas de vídeo (240 clases), 20 artículos y 5 recursos descargables.
  • Está 100% en español.
  • Tiene más de 30.000 estudiantes y una valoración media de 4,5 sobre 5 puntos.
  • Los contenidos del curso abarcan desde la instalación de Python hasta cuestiones tan complejas como la programación de algoritmos de Machine Learning, redes neuronales y aplicaciones estadísticas.
5. Data Science and Machine Learning with Python – Hands On!

Este curso de Data Science de Skillshare (pincha en el enlace para disfrutar de una prueba gratuita) parte también desde cero y te ayudará a comenzar en este apasionante sector sin necesidad de conocimientos previos.

El instructor, Frank Kane, ha trabajado en Amazon e IMDB y te llevará de la mano a través de 68 lecciones y más de 9 horas de vídeo, con ejemplos prácticos que te servirán para aplicarlos en la vida real.

Además, una de las mayores ventajas de Skillshare es que se basa en un sistema de suscripción, similar a Netflix o Spotify. Por tanto, pagando solo una cuota mensual, puedes hacer todos los cursos que quieras, de cientos de temas diferentes.

Tipos de Lenguajes más comunes:

Existen numerosos lenguajes de programación para realizar análisis de datos, pero entre todos ellos, el más utilizado por disponer de las librerías más potentes de Data Science es Python:  

Acá una imagen que encontramos en Kagle con el Ranking de lenguajes más utilizados:

 

Fuente: https://www.kaggle.com/

 

Bases para armar un
Plan Inicial de Trabajo

 

A continuación te compartimos un marco de referencia para armar un plan inicial de trabajo en Data Science.  

 
Librerías

Entre las más importante se encuentran: 

  • Pandas: Nos permite realizar la importación desde fuente heterogéneas, limpieza y transformación de datos. 
  • Matplotlib: Es la base de las potentes visualizaciones que podemos crear con Python. 
  • Seaborn: Es una librería de visualización enfocada en la estadística. 

Cada una de estas librerías dispone de funciones y métodos muy útiles que nos facilitan la vida como futuros científicos de datos. 

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En síntesis:
  1. El perfil del científico de Data Science aumenta su demanda de contratación, por lo que si te interesa esta ciencia puede ser una oportunidad de ingresos y crecimiento profesional muy interesantes.
  2. Hay varios lenguajes para el adecuado manejo de datos, pero el más utilizado hasta ahora es Phyton, te recomendamos profundizar y volverte experto en el tema.
  3. Busca los diversos cursos y bases de conocimiento que hay en línea, aun cuando seas experto siempre podrás fortalecer tu know how y mantenerte vigente.
  4. El Plan Inicial de Trabajo en Ciencia de Datos implica ponerle orden y estructura basado en 5 bloques:
    • i.-   Importación de datos.
    • ii.-  Limpieza de inconsistencias.
    • iii.- Limpieza de estadística y transformación.
    • iv.- Visualización de datos.
    • v.-  Análisis y conclusiones.
  5. Las librearías más importantes son: Pandas, Matplotlib y Seaborn.
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Bien, pues hasta aquí este breve artículo que esperemos te dé un vistazo completo a parte de lo más esencial del tema.

Aunque creas que estamos hablando en Chino, si le dedicas un tiempo a analizar los básicos del Data Science que te hemos compartido, te resultará un tema relativamente fácil de entender, aun así, en caso de tener dudas, búscanos con confianza y charlamos al respecto… estamos para ayudarte.  

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