¿Realmente necesitas volver a la escuela y obtener otro título para establecerte en una carrera como científico de datos? Tal vez no. Estos nueve cursos gratuitos en línea pueden ayudarte a explorar una variedad de temas, incluyendo Python, R, IA, aprendizaje automático y Hadoop, antes de comprometerte con un aprendizaje más avanzado.

La analítica, el big data y la ciencia de datos son áreas en auge en la industria, y los profesionales que tienen estas habilidades están muy solicitados. Algunos informes sitúan los salarios anuales de los científicos de datos por encima de los $200,000. El sitio web de empleo Glass Door clasificó al científico de datos como el trabajo con el mejor equilibrio entre vida laboral y personal, algo que no es fácil de encontrar en estos días.

La demanda de científicos de datos, analistas y expertos en big data es fuerte, y las instituciones educativas se están esforzando por satisfacerla. Pero ¿realmente necesitas volver a la escuela para obtener otro título y establecerte en una carrera como científico de datos? Tal vez no. Hay muchas otras formas para que los aspirantes a científicos de datos y expertos en análisis demuestren su valía a los posibles empleadores.

Por ejemplo, Kaggle ofrece competiciones que permiten a los nuevos científicos de datos mostrar sus conocimientos y experiencia. Este sitio es un terreno común para los reclutadores que buscan contratar a los mejores y más brillantes en ciencia de datos.

¿Cómo adquieres las habilidades básicas? Hoy en día hay una gran cantidad de cursos gratuitos en línea disponibles, algunos de universidades conocidas y respetadas, otros de proveedores populares de clases masivas en línea (MOOC), que ofrecen ayuda con las habilidades que necesitas para tener éxito. Hay algo para todos en línea.

Las ofertas incluyen lenguajes de desarrollo esenciales para la ciencia de datos, como R y Python, descripciones generales de las tecnologías disponibles en el ecosistema Apache Hadoop que demuestran cómo funcionan juntas, y cobertura de temas avanzados, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Algunos cursos gratuitos en línea son a tu propio ritmo, lo que significa que los participantes no tienen la posibilidad de crear grupos de estudio o hacer preguntas a los instructores. Otros se llevan a cabo en tiempo real, lo que te brinda la oportunidad de interactuar con compañeros de clase e instructores. Algunos ofrecen ejercicios y oportunidades para practicar las habilidades enseñadas, mientras que otros cursos solo brindan una descripción general. Cada enfoque tiene sus beneficios y desventajas.

Entonces, si estás interesado en convertirte en científico de datos, no necesariamente tienes que volver a la escuela y obtener otro título. Puedes aprovechar los recursos en línea gratuitos para adquirir las habilidades básicas y demostrar tu valía a los empleadores potenciales. ¡No esperes más y comienza tu camino hacia una emocionante carrera en la ciencia de datos!