Una carrera en ciencia de datos implica el uso de métodos estadísticos, computacionales y analíticos para extraer información de los datos. Los científicos de datos utilizan habitualmente lenguajes de programación como Python y R junto con algoritmos de aprendizaje automático y software de visualización de datos. La necesidad de científicos de datos ha aumentado en varios sectores, incluidos las finanzas, la atención médica y la tecnología, lo que la convierte en una profesión muy solicitada y lucrativa. Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., el salario anual promedio de los científicos de datos en 2023 fue de $ 108,020, mientras que se espera que la demanda de ellos aumente un 35% en los próximos ocho años, mucho más rápido que el promedio para todas las ocupaciones. VER: ¿Qué es la ciencia de datos? Beneficios, técnicas y casos de uso Los cursos y certificaciones en línea brindan caminos accesibles hacia el campo, ya que muchos pueden adaptarse a las responsabilidades existentes, como un trabajo diario. Dichos programas brindan la experiencia necesaria para que una persona consiga su primer puesto en ciencia de datos o simplemente descubra si la carrera es para ellos. TechRepublic analiza los seis mejores cursos de ciencia de datos disponibles en 2024 para estudiantes con diferentes objetivos y niveles de experiencia. Español: VER: Cómo convertirse en un científico de datos: una hoja de trucos Los mejores cursos de ciencia de datos: tabla comparativa Certificado profesional en ciencia de datos de IBM – Coursera: mejor para una descripción general de la ciencia de datos El curso de IBM es ideal; para principiantes que buscan una introducción completa y a su propio ritmo a la ciencia de datos. Imagen: Coursera/Captura de pantalla de TechRepublic El Certificado profesional en ciencia de datos de IBM, alojado en Coursera, ofrece un excelente punto de partida para aquellos interesados ​​en aprender sobre ciencia de datos pero que no comprenden completamente lo que implicaría una carrera en ella. Este curso proporciona una descripción general de las herramientas, los lenguajes y las bibliotecas que utilizan a diario los científicos de datos profesionales y los pone en práctica a través de una serie de ejercicios y proyectos. El proyecto final Capstone también requiere que el estudiante cree una cuenta de GitHub, lo que lo alienta a familiarizarse con el sitio y colaborar. Precio $ 49 / £ 38 por mes después de una prueba gratuita de siete días. Duración Seis meses a diez horas a la semana. Pros Reconocimiento de la industria, respaldado por IBM. A su propio ritmo. Contras Carece de profundidad, ya que tiene como objetivo proporcionar solo conocimientos básicos de ciencia de datos teórica y aplicaciones prácticas. Pre-requisitos Ninguno. Associate Data Scientist in Python – DataCamp: Ideal para principiantes con habilidades en Python El curso DataCamp proporciona habilidades prácticas de codificación centradas en herramientas para principiantes en ciencia de datos. Imagen: DataCamp/Captura de pantalla de TechRepublic DataCamp es otro proveedor muy respetado de cursos relacionados con datos, y uno de los mejor calificados se titula ‘Associate Data Scientist in Python’. Se distingue por sus ejercicios prácticos de codificación únicos, uno de los cuales implica manipular y visualizar datos en películas de Netflix. En cuanto al lenguaje, este curso utiliza exclusivamente Python, pero presenta a los estudiantes múltiples bibliotecas, incluidas pandas, Seaborn, Matplotlib y scikit-learn. No se requieren conocimientos de Python para este curso, ya que las habilidades necesarias se enseñan en el camino. Precio $13/£11 al mes para acceso completo. Duración Nueve semanas a diez horas semanales. Pros Contras Menos profundidad en elementos teóricos de ciencia de datos. El conocimiento específico de Python puede no trasladarse a diferentes entornos. Pre-requisitos Ninguno. R Programming AZ – R para ciencia de datos con ejercicios reales! – Udemy: Lo mejor para principiantes en R ‘R Programming A-Z’ de Udemy enseña los fundamentos del lenguaje R en un contexto de ciencia de datos. Imagen: Udemy/Captura de pantalla de TechRepublic Si bien muchos cursos de ciencia de datos se enseñan con Python debido a su popularidad y simplicidad, ‘R Programming A-Z’ en Udemy está dirigido a estudiantes que buscan familiarizarse con R y RStudio. R es un lenguaje poderoso que se usa con frecuencia en la ciencia de datos para manejar conjuntos de datos complejos. Este curso no asume ningún conocimiento previo y comienza con los conceptos básicos de la programación R, incluidas las variables y los bucles for(), antes de analizar las matrices, los vectores y la manipulación de datos más avanzada. Los proyectos grandes que ayudan a consolidar el aprendizaje utilizan datos deportivos y financieros del mundo real. Precio $109.99/£69.99. Duración 10.5 horas de conferencias + ejercicios. Ventajas Específico para R y RStudio. Elimina la pronunciada curva de aprendizaje que suele asociarse con R. A su propio ritmo. Contras Enfoque relativamente pequeño en ciencia de datos y aprendizaje automático. Enseñado en una Mac y las instrucciones para dispositivos Windows no siempre son claras. Requisitos previos Ninguno. Especialización en ciencia de datos aplicada – Coursera: Mejor para aplicaciones para principiantes Este curso enseña aplicaciones del mundo real de la ciencia de datos a un nivel principiante. Imagen: Coursera/Captura de pantalla de TechRepublic “Especialización en ciencia de datos aplicada”, otro curso de IBM, acelera el desarrollo de habilidades para aplicaciones de la vida real para principiantes en ciencia de datos. Las habilidades de Python para análisis y visualización de datos se enseñan asumiendo que no hay conocimiento previo del lenguaje y luego se ponen en práctica en los laboratorios y proyectos interactivos. Estos cubren la extracción y representación gráfica de datos financieros, la creación de modelos de regresión para predecir precios de viviendas y la visualización de mapas de árboles de datos y gráficos de líneas en paneles de Python. Al final del curso, los participantes deberían haber consolidado sus habilidades prácticas en Python hasta el punto de poder explorar con confianza temas más avanzados como big data, IA y aprendizaje profundo. Precio $49/£38 por mes después de una prueba gratuita de siete días. Duración Dos meses a diez horas a la semana. Pros Apropiado para principiantes. Acelera el aprendizaje de los alumnos hacia aplicaciones prácticas en ciencia de datos. A su propio ritmo. Contras Falta de conocimientos básicos proporcionados. Requisitos previos Ninguno. Especialización en Matemáticas para Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos – Coursera: Lo mejor para matemáticas para ciencia de datos El curso proporciona una base en conceptos matemáticos esenciales adaptados a aplicaciones de ML y ciencia de datos. Imagen: Coursera/Captura de pantalla de TechRepublic Como sugiere el título, este curso de DeepLearning.ai tiene un enfoque particular en las matemáticas para científicos de datos. Las matemáticas sustentan la profesión y son esenciales para comprender algoritmos, limpiar datos, extraer información, visualizar, evaluar modelos y más. El curso cubre el conjunto de herramientas matemáticas fundamentales del aprendizaje automático, incluido el cálculo, el álgebra lineal, las estadísticas y la probabilidad. Los alumnos dicen que proporciona un buen punto de entrada a la teoría de la ciencia de datos y los ejercicios de laboratorio son prácticos. Precio $49/£38 por mes después de una prueba gratuita de siete días. Duración Seis semanas a diez horas semanales. Pros A su propio ritmo. Matemáticas cubiertas relevantes para la ciencia de datos aplicada. Contras No profundiza mucho en cada tema. Requisitos previos Se recomienda un nivel de matemáticas de secundaria y un conocimiento básico de Python. MITX – Estadística y ciencia de datos con Python – edX: ideal para graduados universitarios El MicroMasters de un año de duración ofrece una inmersión profunda en probabilidad, inferencia estadística, aprendizaje automático y análisis de datos. Imagen: edX/Captura de pantalla de TechRepublic El curso «Estadística y ciencia de datos con Python» presentado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts es, con diferencia, el curso más completo de esta lista. El llamado «MicroMasters» lleva a los alumnos más de un año para completarlo y los prepara para su primera carrera en ciencia de datos. Proporciona una introducción a nivel de posgrado a conceptos como la inferencia estadística y los modelos lineales, así como experiencia práctica en la creación de algoritmos de aprendizaje automático. Está diseñado para adaptarse a un trabajo diario o a los estudios universitarios sin comprometer el nivel de contenido. Precio 1.350 $/1.186 £. Duración Un año y dos meses a diez horas semanales. Pros Completo. Prepara a los estudiantes para trabajos de ciencia de datos. Contras Requiere un gran compromiso de tiempo. Costo. Requiere conocimientos matemáticos de alto nivel. Requisitos previos Se recomienda cálculo de nivel universitario y comodidad con el razonamiento matemático y la programación en Python. ¿Cuál es la diferencia entre análisis de datos y ciencia de datos? La diferencia clave entre análisis de datos y ciencia de datos es que el primero busca principalmente interpretar datos existentes, mientras que el segundo implica crear nuevas formas de hacerlo. El análisis de datos se centra en examinar conjuntos de datos para identificar tendencias, sacar conclusiones y respaldar decisiones comerciales. Implica limpiar, transformar y modelar datos para extraer información útil, a menudo utilizando herramientas como Excel y SQL. Lo realizan analistas de datos que generalmente son contratados en una amplia gama de industrias, incluidas empresas de marketing, agencias gubernamentales, proveedores de atención médica, instituciones financieras y más. La ciencia de datos, por otro lado, integra el análisis de datos con algoritmos avanzados de aprendizaje automático, modelado predictivo y tecnologías de big data. Los científicos de datos a menudo desarrollan nuevas herramientas y métodos para manejar problemas complejos y obtener información de conjuntos de datos a gran escala. Las habilidades requeridas para esto incluyen el dominio de lenguajes de programación como Python y R, así como una comprensión más profunda de los métodos estadísticos y el aprendizaje automático. VER: 10 señales de que puede que no estés hecho para un trabajo de científico de datos ¿La ciencia de datos sigue teniendo demanda en 2024? La ciencia de datos sigue teniendo una gran demanda en 2024. IDC estima que la cantidad de datos en todo el mundo alcanzará los 291 zettabytes para 2027 y, a medida que continúe el crecimiento, se necesitarán más profesionales de datos para manipularlos e interpretarlos. Además, muchas de las industrias clave en las que trabajan los científicos de datos se están expandiendo, como la IA, el aprendizaje automático y la Internet de las cosas, mientras que otras brindan servicios básicos como la atención médica, la energía, las finanzas y la logística. Los salarios también reflejan esta alta demanda ya que, según Glassdoor, el salario base promedio de un científico de datos en los EE. UU. Es de $ 113,000. ¿Merecen la pena los cursos de ciencia de datos? Las opiniones sobre los cursos de ciencia de datos en línea varían dentro de la industria. Para algunos, hay suficientes recursos gratuitos disponibles a través de plataformas como YouTube para hacer innecesarios los cursos pagos. También pueden argumentar que no hay sustituto para la experiencia práctica, y que incluso los principiantes deberían aprender las habilidades necesarias descargando un conjunto de datos de código abierto e intentando manipularlo ellos mismos. Sin embargo, la clave para aprender algo nuevo es la persistencia, y puede ser difícil mantenerse motivado sin un programa de aprendizaje definido que seguir, compañeros de curso con los que conectarse o una tarifa de curso que corre el riesgo de desperdiciarse. Para las personas con tendencia a comenzar proyectos pero no terminarlos, una inversión inicial en un curso estructurado puede brindar la motivación que necesitan. Muchos cursos pagos también brindan acceso directo a instructores calificados que pueden brindar ayuda personalizada que de otra manera no estaría disponible. En última instancia, ciertamente existen oportunidades para ingresar a la ciencia de datos sin tomar ningún tipo de curso en línea. Sin embargo, si el aprendizaje estructurado proporciona las habilidades o la motivación que desea, entonces la inversión puede valer la pena. Metodología Al evaluar los cursos en línea, TechRepublic examinó la confiabilidad y popularidad del proveedor, la profundidad y variedad de los temas ofrecidos, la practicidad de la información, el costo y la duración. Los cursos y programas de certificación varían considerablemente, así que asegúrese de elegir la opción que sea adecuada para sus objetivos y estilo de aprendizaje.