Como la mayoría de los cursos de Coursera, Machine Learning dura más de 4 semanas e incluye 8 módulos que cubren muchos temas – aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, mejores prácticas en aprendizaje automático y mucho más. Todos los módulos del curso incluyen múltiples videos educativos y ejercicios de práctica, que cubren el qué, el por qué y el cómo de la ciencia de datos. Cada semana de aprendizaje se concluye con un cuestionario sobre el material de cada módulo.
Una vez domines un poco de todo entonces puedes aplicar a trabajos para entrar con una posición junior o de prácticas. Cobrarás menos pero allí podrás acabar de formarte y optar a posiciones más altas donde los sueldos acostumbran a ser muy elevados, bastante por encima de la media del país. Si te interesa el mundo del Big Data entonces es recomendable aprender Scala y Java ya que la mayoría de frameworks del ecosistema de Hadoop están escritos en estos lenguajes. También es importante saber cómo correr aplicaciones dentro de un contenedor o microservicio
usando la tecnología de docker. Te contamos los motivos principales por lo que deberías estudiar Big Data si te gusta la tecnología.
Máster en Big Data Codesarrollado por Indra (IMF)
Descubre cómo la hija de lord Byron marcó un hito en la historia de la programación. Si vienes de estadística, el área de computación es tal vez la más difícil”, explica. A partir de estas preguntas, el profesional crea modelos estadísticos y matemáticos para tratar de determinar quiénes son los clientes que harán clic en el correo ¿Qué es la ciencia de datos y cómo se relaciona con la inteligencia artificial? electrónico y cuáles no. Evalúa qué características de los correos electrónicos los hacen más atractivos y qué tipo de correo electrónico no llama la atención del público. Si puede determinar cuál de ellos usa una tarjeta de crédito de supermercado, por ejemplo, es probable que abra el correo electrónico y use el cupón.
Una vez que una persona obtiene los conocimientos básicos de un científico de datos, es interesante que no deje de poner en práctica lo aprendido. Sobre todo, es importante que construyas tu portafolio con tus proyectos y problemas que ya has logrado resolver. A pesar de ser accesible, Serra https://www.elagora.com.mx/Que-es-la-ciencia-de-datos-y-como-se-relaciona-con-la-inteligencia-artificial.html señala que es un camino difícil, ya que la persona no recibe orientación sobre el mejor camino a seguir. Por eso, anima a los interesados en el área a buscar cursos formales y capacitaciones para orientarse, obtener los conocimientos necesarios para su nivel y así, profesionalizarse.
¿Qué lenguajes hay que aprender?
Él lo guiará a través del proceso de principio a fin y le explicará las decisiones que tomó. Por ejemplo, si una empresa realiza sus compras en dólares y el científico de datos estima que el precio de la moneda subirá mucho el próximo año, necesita comunicarlo al sector financiero para que planifique de nuevo los gastos y la empresa no se endeude. Para el científico de datos, aplicar matemáticas y estadísticas avanzadas es parte de su trabajo. Esto pasa porque un profesional ya identificó a través de la programación, un patrón en la base de datos de que los clientes que compran una computadora suelen comprar también el mouse . Así, recibes una selección de los productos más relevantes y la tienda puede aumentar las ventas. Para entender más sobre la llamada “profesión del futuro”, hablamos con dos científicos de datos brasileños, Lucas Serra y João Serrajordia.
- Considera los títulos y cursos ofrecidos por las mejores universidades y organizaciones en Coursera que pueden ayudarte a desarrollar las habilidades que necesitarás como científico de datos, como el Certificado Profesional de Análisis de Datos de Google.
- Una vez que una persona obtiene los conocimientos básicos de un científico de datos, es interesante que no deje de poner en práctica lo aprendido.
- A la costumbre se le une la solidez de los frameworks y herramientas que se han ido creando con el tiempo.