Cuándo las personas inician en el camino de la ciencia de datos pueden llegar a abrumarse con la cantidad de temas que se deben aprender para convertirse en científicos de datos.
Otro problema frecuente es que ven recomendaciones que dicen que para convertirse en un científico de datos se necesita ser un experto en matemáticas, un maestro en estadística y saber mucho de Python y de programación. Esto puede llegar a asustar a cualquiera, y no es de extrañar que las personas que intentaban aprender ciencia de datos renuncien a ese sueño.
Por ello, quiero mostrarte una guía de ¿Qué debes aprender? para lograr ese sueño de ser Data Scientist. Para iniciar, debes aprender los siguientes temas:
- Conceptos básicos de Python o R, aquí debes elegir cuál te gusta más. Aunque, si quieres puedes aprender los dos pero siempre deberás iniciar con alguno de ellos. Si eliges Python, entonces debes también aprender las bibliotecas como Pandas y Numpy.
- SQL, para poder hacer consultas a las bases de datos.
- Estadística, debes repasar los conceptos de Media, moda, mediana, varianzas y desviaciones estándar, distribuciones, teorema de Bayes y probabilidades condicionales, regresión lineal, series de tiempo, regresión logística y ensayos de Bernoulli, estimadores de máxima verosimilitud, entre otros.
- Matemáticas, especialmente álgebra lineal y cálculo.
- Bibliotecas de visualización de datos, para python Matplotlib, Seaborn y Plotly. Para R, ggplot.
- Power bi o Tableau, para analizar, visualizar y compartir la información en forma rápida, flexible y amigable.
Recuerda que todo es un proceso, quizá al inicio puede ser un poco difícil pero a medida que pasa el tiempo y con la práctica vas a ver que todo se vuelve más sencillo. Además, todos hemos pasado por esos momentos de incertidumbre y de preguntarnos si esto es para nosotros pero con perseverancia todo es posible. Quiero que recuerdes esta frase en aquellos momentos en que quieras renunciar y seguir haciendo lo mismo que no te hace feliz:
«Locura es hacer la misma cosa una y otra vez esperando obtener diferentes resultados».
— Albert Einstein