Ciencia de Datos

La ciencia de datos tiene aplicaciones críticas en la mayoría de las industrias y es una de las carreras más demandadas en el terreno de la informática. Los científicos de datos son los detectives de la era de los grandes datos, responsables de descubrir información valiosa de datos a través del análisis de conjuntos de datos masivos. Y al igual que un detective es responsable de buscar pistas, interpretarlas y, en última instancia, discutir su caso en los tribunales, el campo de la ciencia de datos abarca todo el ciclo de vida de los datos.

El ciclo comienza con la captura de una gran cantidad de datos sin procesar utilizando técnicas de recolección de datos, seguido de la construcción y el mantenimiento de canales y almacenes de datos que 'limpian' eficientemente los datos y los hacen accesibles para su análisis a escala. Esta infraestructura de datos permite a los científicos de datos procesar eficientemente conjuntos de datos utilizando habilidades de minería y modelado de datos, así como analizar estos resultados con técnicas sofisticadas como el análisis predictivo y el análisis cualitativo. Finalmente, estos hallazgos deben presentarse utilizando las habilidades de visualización y generación de informes de datos para ayudar a los encargados de la toma de decisiones empresariales.

Según el tamaño de la empresa, los científicos de datos pueden ser responsables de todo este ciclo de vida de los datos, o bien pueden especializarse en un sector particular del ciclo de vida como parte de un equipo de ciencia de datos más grande.‎

La informática es una de las materias más comunes que estudian los alumnos en línea, y la ciencia de datos no es una excepción. Si bien algunos estudiantes pueden desear estudiar ciencias de datos a través de un programa tradicional de grado en el campus o una clase o escuela intensiva, el costo de estas opciones puede aumentar rápidamente al incluir la matrícula, el costo de los libros y el transporte y, a veces, incluso el alojamiento.

Como alternativa, puedes seguir tu plan de aprendizaje de ciencia de datos en línea, que puede ser una opción flexible y asequible. Hay una amplia gama de cursos populares en línea en materias que van desde fundamentos, como la programación Python, hasta aplicaciones avanzadas de aprendizaje profundo e inteligencia artificial. Los estudiantes pueden optar por obtener certificaciones en cursos individuales o especializaciones, o incluso seguir programas completos de licenciatura en informática y datos en línea.

Lo mejor de todo es que estos cursos en línea incluyen videos de conferencias, sesiones de horas de oficina en vivo y oportunidades para colaborar con otros estudiantes de todo el mundo, lo que te brinda la oportunidad de hacer preguntas y desarrollar habilidades de trabajo en equipo tal como lo harías en el campus.‎

En la era actual de los macrodatos, la ciencia de datos tiene aplicaciones críticas en la mayoría de las industrias. Esto les brinda a los estudiantes con conocimientos en ciencias de datos una amplia gama de oportunidades profesionales, desde las generales hasta las que son altamente específicas. Algunas compañías pueden contratar científicos de datos para trabajar en todo el ciclo de vida de los datos, mientras que las organizaciones más grandes pueden emplear a un equipo completo de científicos de datos con puestos más especializados como ingenieros de datos para construir infraestructura de datos o analistas de datos, analistas de inteligencia empresarial y científicos encargados de la toma de decisiones para interpretar y usar estos datos.

Algunas compañías tecnológicas pueden emplear científicos de datos mucho más especializados. Por ejemplo, las empresas que construyen dispositivos de Internet de las Cosas (IoT) que utilizan reconocimiento de voz necesitan ingenieros con conocimiento del procesamiento de lenguaje natural. Las organizaciones de salud pública pueden necesitar rastreadores de enfermedades para construir modelos epidemiológicos predictivos para pronosticar la propagación de enfermedades infecciosas. Y las empresas que desarrollan aplicaciones de inteligencia artificial (IA) probablemente necesitarán ingenieros dedicados al aprendizaje automático.‎

Coursera ofrece certificados profesionales, certificados MasterTrack, especializaciones y cursos en ciencia de datos dictados por las mejores universidades como Johns Hopkins University, University of Pennsylvania y compañías como IBM. Los cursos en línea populares para la ciencia de datos incluyen introducciones a la ciencia de datos, ciencia de datos en R, Python, SQL y otros lenguajes de programación, básicos técnicas de minería de datos y el uso de la ciencia de datos en aplicaciones de aprendizaje automático.‎

Cada vez más estudiantes buscan seguir programas de grado en ciencias de datos en línea] completos. Hay varias razones para esto, la primera es el costo: con los programas de grado de Coursera, puedes obtener la misma educación de alta calidad y el mismo diploma que tus colegas en el campus a una fracción del costo. La flexibilidad es otra gran razón, particularmente si ya estás trabajando a tiempo completo. La posibilidad de seguir tu educación en ciencias de datos a tu propio ritmo en lugar de tener que tomarte un tiempo libre del trabajo es una gran ventaja.

La popularidad de los cursos de ciencia de datos en el campus también está incrementando el atractivo de los cursos en línea. Muchos estudiantes que desean tomar estos cursos en el campus descubren que hay inscritos en exceso o que hay tantos asistentes que las clases son difíciles de seguir y el acceso a la facultad es inadecuado. Gracias a los videos de las clases, los estudiantes en línea pueden ver las conferencias a su propio ritmo en un entorno que les permite concentrarse, y las horas de oficina virtual brindan acceso regular a la facultad. Por ello, los cursos en línea pueden hacer que el aprendizaje sea más accesible para los aspirantes a científicos de datos.

Aprender en línea tampoco significa que tu diploma perderá valor. Actualmente, Coursera ofrece títulos en ciencias de datos de universidades de primer nivel como la Universidad de Illinois, el Imperial College de Londres, la Universidad de Michigan, la Universidad de Colorado Boulder y la Escuela Superior de Economía de la Universidad Nacional de Investigación.‎

People who are starting to learn data science should have a basic understanding of statistics and coding. There’s no prior experience necessary to begin, but learners should have strong computer skills and an interest in gathering, interpreting, and presenting data.‎

Analytical thinkers who enjoy coding and working with data are prime candidates for learning data science. Data scientists spend most of their time working on a computer, so it’s important for learners to be comfortable learning various coding languages. People interested in machine learning, deep learning, and AI are also well suited for learning data science. Data scientists need to have strong communication skills and be comfortable working against a deadline. Teams of data scientists often work on one project, so people best suited to learning data science need to work well with colleagues and have superior organizational skills.‎

The most common career path for someone in data science is a job as a junior or associate data scientist. After gaining some work experience, the next path for a data scientist is to earn a master’s degree or PhD and become a senior data scientist or machine learning engineer. From there, you may earn a doctorate and become a principal data scientist or a data scientist architect.‎

Learners interested in programming self-driving cars, speech recognition, and web searches should consider topics exploring machine learning and deep learning. Topics that explain coding languages including Python are perfect for people who want to focus on data engineering. Beginner AI is a great way to explore topics that integrate machine learning and data science. Learners who want to brush up on their math skills should consider topics that explain probable theory and functions and graphs.‎