Al ser un desarrollador social, tienes un buen conocimiento de los lenguajes de programación. Usted está bien versado con los entresijos de TI. Ahora para convertirse en un científico de datos, puede usar los siguientes enlaces. Te estoy dando referencia a dos preguntas de Quora:
¿Qué habilidades necesito para ser un científico de datos en Google o Facebook?
¿Cómo me convierto en un científico de datos?
[Lea atentamente las respuestas de la segunda pregunta.]
Además, los siguientes consejos serían útiles para usted:
Aprendiendo las habilidades para la ciencia de datos
Debido a que los científicos de datos necesitan poder trabajar con una variedad de herramientas que provienen de diferentes campos, tan distintos como el desarrollo de aplicaciones y la teoría de probabilidad, el camino para unirse a la profesión no es claro. Muchos científicos de datos comienzan como informáticos o estadísticos y obtienen las habilidades necesarias mientras trabajan. Otros provienen de entornos completamente diferentes que les brindan la experiencia que necesitan para resolver problemas de manera creativa.
- Estoy trabajando como científico de datos por $ 100K en Chattanooga. Tengo una oferta por $ 160K en San Francisco. Con el ajuste de COLA, ¿es esta una oferta justa?
- ¿Qué camino debo tomar para convertirme en un científico de datos empleable como un graduado de derecho de 26 años para alcanzar este objetivo de manera realista?
- Cómo conseguir un trabajo de científico de datos en LinkedIn
- ¿Es el campamento de entrenamiento de Zipfian Academy / Galvanize Data Science un campamento de alta calidad?
- ¿Qué parte de su trabajo odian más los analistas de datos y los científicos de datos?
“Los científicos de datos están involucrados en la recopilación de datos, masajeándolos en una forma manejable, haciendo que cuente su historia y presentando esa historia a otros”.
– Mike Loukides, vicepresidente de O’Reilly Media.
Sin embargo, la capacitación específica en ciencia de datos está cada vez más disponible. Aunque los lugares para la capacitación a nivel de grado son pequeños y extremadamente competitivos, vale la pena considerarlos. Tener una ventaja inicial sobre las habilidades que desarrollará en estos programas aumentará las posibilidades de ingresar a un programa y conseguir un trabajo, incluso sin un título en informática o ciencias de la información.
Los recursos enumerados a continuación lo ayudarán a comenzar a acumular las habilidades que necesita para ser un científico de datos. Algunos son cursos universitarios gratuitos en línea, y otros son más recursos de desarrollo profesional. Todos son gratuitos, a menos que se indique lo contrario. Al final de la lista, he incluido algunos programas de certificación, inmersivos y de grado, en caso de que se pregunte dónde puede obtener una capacitación seria en ciencia de datos, hay más, pero estos deberían darle una idea de lo que está disponible
Introducción
- Fundamentos de Big Data (Big Data University)
Programación
- Python (Google)
- Computación para el análisis de datos (Coursera)
- Análisis de datos con R (Coursera)
- Minería de datos con R (Big Data University)
- Fundamentos de Hadoop I (Big Data University)
Estadística y Análisis de Datos
- Probabilidad y razonamiento estadístico (Universidad Carnegie Mellon; gratis para estudiantes independientes, $ 25 para estudiantes académicos)
- Introducción a la estadística aplicada (cursos en línea)
- Análisis de datos (Coursera)
- Aprendizaje automático (Universidad de Stanford a través de Coursera)
Certificaciones de ciencia de datos
- Ciencia de datos (Universidad John Hopkins vía Coursera; gratis sin certificado, $ 475 con certificado)
- Análisis de datos Nanodegree (Udacity; $ 200 / mes, 9–12 meses)
Programa inmersivo de ciencia de datos
- Zipfian Academy Data Science Inmersivo de 12 semanas ($ 16,000)
Programas de Licenciatura en Ciencias de Datos
- Master Profesional de Información y Ciencia de Datos en UC Berkeley
- Maestría en Ciencia de Datos en NYU
- Maestría en Ciencia de Datos en la Universidad de St. Thomas
- Maestría en Análisis en la Universidad Estatal de Carolina del Norte
- Maestría en Análisis en la Universidad Northwestern
La lista anterior debería darle mucho para comenzar. Una vez que haya trabajado en los recursos gratuitos, puede comenzar a analizar algunas cosas específicas del campo, como bioestadística, análisis de datos de atención médica o análisis de datos para seguridad: hay muchos recursos que puede usar sin volver a escuela para un grado.
Puede encontrar cursos sobre estos temas en lugares como Coursera, Udacity e incluso en YouTube. Pasar a recursos de programación más avanzados también es una buena idea. Hay toneladas de cosas por ahí para que aprendas; solo tendrá que tomarse un tiempo para encontrar los que más le convengan.
Aquí hay un breve video inspirador de 1 minuto de Adobe sobre la vida de un científico de datos.
Quieres ser uno? Si tiene buenos recursos para compartir con los aspirantes a científicos de datos, ¡compártalos en los comentarios para que otros interesados en el campo puedan aprovecharlos!
Créditos de imagen: Empresario de pie contra la pizarra (editado), Primer plano de una empresaria con gráficos en la mano, Código de programa en un monitor a través de Shutterstock.
Cortesía : cómo convertirse en un científico de datos
También puede tomar la ayuda de la siguiente infografía: 
Cortesía: cómo convertirse en un científico de datos en 8 sencillos pasos: la infografía
Espero que esto ayude.