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 buscada 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 dólares, mientras que se espera que su demanda aumente un 35% en los próximos ocho años, mucho más rápido que el promedio de todas las ocupaciones.
VER: ¿Qué es la ciencia de datos? Beneficios, técnicas y casos de uso
Los cursos y certificaciones en línea brindan vías accesibles hacia el campo, ya que muchos pueden adaptarse a 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 echa un vistazo a los seis mejores cursos de ciencia de datos disponibles en 2024 para estudiantes con diferentes objetivos y niveles de experiencia.
VER: Cómo convertirse en un científico de datos: una hoja de referencia
Los mejores cursos de ciencia de datos: tabla comparativa
Certificado profesional de ciencia de datos de IBM – Coursera: lo mejor para una descripción general de la ciencia de datos
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, lenguajes y bibliotecas que utilizan diariamente 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, animándolo 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 semanales.
Ventajas
- Reconocimiento de la industria, respaldado por IBM.
- Ritmo propio.
Contras
- Carece de profundidad, ya que su objetivo es proporcionar conocimientos básicos de la ciencia de datos teórica y sus aplicaciones prácticas.
Requisitos previos
Ninguno.
Científico de datos asociado en Python – DataCamp: lo mejor para principiantes con habilidades en Python
DataCamp es otro proveedor reconocido de cursos relacionados con datos, y uno de los mejor calificados se titula “Científico de datos asociado en Python”. Se distingue por sus exclusivos ejercicios prácticos de codificación, 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 alumnos varias bibliotecas, incluidas pandas, Seaborn, Matplotlib y scikit-learn. No se requieren conocimientos de Python para este curso, ya que las habilidades necesarias se enseñan a lo largo del camino.
Precio
$13/£11 al mes para acceso completo.
Duración
Nueve semanas a diez horas semanales.
Ventajas
Contras
- Menos profundidad en elementos teóricos de la ciencia de datos.
- Es posible que el conocimiento específico de Python no se traduzca en diferentes entornos.
Requisitos previos
Ninguno.
Programación R AZ – ¡R para ciencia de datos con ejercicios reales! – Udemy: lo mejor para principiantes con habilidades de R
Si bien muchos cursos de ciencia de datos se imparten 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 potente que se utiliza con frecuencia en la ciencia de datos para manejar conjuntos de datos complejos. Este curso no asume conocimientos previos y comienza con los conceptos básicos de la programación en R, incluidas variables y bucles for(), antes de analizar matrices, vectores y manipulación de datos más avanzada. Los grandes proyectos que ayudan a consolidar el aprendizaje utilizan datos financieros y deportivos 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 a menudo se asocia con R.
- Ritmo propio.
Contras
- Enfoque relativamente pequeño en ciencia de datos y aprendizaje automático.
- Se imparten en una Mac y las instrucciones para dispositivos Windows no siempre son claras.
Requisitos previos
Ninguno.
Especialización en ciencia de datos aplicada – Coursera: lo mejor para aplicaciones para principiantes
“Especialización en ciencia de datos aplicada”, otro curso de IBM, acelera a los principiantes en ciencia de datos hacia habilidades con aplicaciones de la vida real. Las habilidades de Python para el análisis y visualización de datos se enseñan sin tener ningún 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 los precios de la vivienda y la visualización de mapas de árbol de datos y diagramas de líneas en paneles de Python. Al final del curso, los participantes deberían haber solidificado sus habilidades prácticas en Python hasta el punto de poder explorar con confianza temas más avanzados como big data, inteligencia artificial y aprendizaje profundo.
Precio
$49/£38 por mes después de una prueba gratuita de siete días.
Duración
Dos meses a diez horas semanales.
Ventajas
- Apropiado para principiantes.
- Acelera a los estudiantes hacia aplicaciones prácticas en ciencia de datos.
- Ritmo propio.
Contras
- Falta de conocimientos básicos proporcionados.
Requisitos previos
Ninguno.
Especialización en Matemáticas para aprendizaje automático y ciencia de datos – Coursera: lo mejor en matemáticas para ciencia de datos
Como sugiere el título, este curso de DeepLearning.ai se centra particularmente en las matemáticas para científicos de datos. Las matemáticas sustentan la profesión y son esenciales para comprender algoritmos, limpiar datos, extraer ideas, visualizar, evaluar modelos y más. El curso cubre el conjunto de herramientas matemáticas fundamentales del aprendizaje automático, incluido cálculo, álgebra lineal, estadística y probabilidad. Los alumnos dicen que proporciona un buen punto de entrada a la teoría de la ciencia de datos y que 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.
Ventajas
- Ritmo propio.
- Matemáticas cubiertas relevantes para la ciencia de datos aplicada.
Contras
- No profundiza mucho en cada tema.
Requisitos previos
Se recomienda un nivel secundario de matemáticas y conocimientos básicos de Python.
MITX – Estadística y ciencia de datos con Python – edX: lo mejor para graduados universitarios
El curso “Estadística y ciencia de datos con Python” presentado por el Instituto de Tecnología de Massachusetts es, con diferencia, el curso más completo de esta lista. Los llamados “MicroMasters” tardan más de un año en completarse y los preparan 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 un estudio universitario sin comprometer el nivel de contenido.
Precio
1.350 dólares/1.186 libras esterlinas.
Duración
Un año y dos meses a diez horas semanales.
Ventajas
- Integral.
- Prepara a los estudiantes para trabajos de ciencia de datos.
Contras
- Se requiere un gran compromiso de tiempo.
- Costo.
- Requiere conocimientos matemáticos de alto nivel,
Requisitos previos
Se recomienda el cálculo de nivel universitario y la 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 el análisis de datos y la 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 normalmente 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, modelos predictivos y tecnologías de big data. Los científicos de datos suelen desarrollar nuevas herramientas y métodos para manejar problemas complejos y obtener conocimientos de conjuntos de datos a gran escala. Las habilidades necesarias para esto incluyen 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 es posible que no esté preparado para un trabajo de científico de datos
¿La ciencia de datos seguirá teniendo demanda en 2024?
La ciencia de datos seguirá 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 el crecimiento continúe, 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 inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el 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 Estados Unidos es de 113.000 dólares.
¿Valen 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 que los cursos pagos sean innecesarios. 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 perseverancia, y puede resultar difícil mantenerse motivado sin un programa de aprendizaje definido a seguir, compañeros de curso con quienes conectarse o una tarifa del curso que corre el riesgo de desperdiciarse. Para las personas con tendencia a iniciar proyectos pero no terminarlos, una inversión inicial en un curso estructurado puede proporcionarles la motivación que necesitan. Muchos cursos pagos también brindan acceso directo a instructores calificados que pueden brindar ayuda personalizada que de otro modo no estaría disponible.
En última instancia, ciertamente existen oportunidades para ingresar a la ciencia de datos sin realizar 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 adecuada para sus objetivos y estilo de aprendizaje.
