Ensucia tus manos en los conjuntos de datos del mundo real. Pase incontables horas explorando conjuntos de datos que le resulten realmente interesantes.
Luego, para darte una meta a largo plazo, mira algunos de los desafíos en Kaggle (The Home of Data Science) y pregúntate, ¿cómo haría para ganar uno de estos concursos algún día? Puede notar que la mayoría de los ganadores están desarrollando soluciones en R o Python; aprender una de estas herramientas es probablemente un buen primer paso.
Si eres lo suficientemente autodidacta como para descubrir lo que necesitas aprender y luego eres lo suficientemente apasionado como para dedicar las horas, serás un buen científico de datos. Esto podría involucrar estudios de posgrado, pero también podría involucrar experiencia en la industria. No hace falta decir que no existe un curso o certificación que pueda convertirlo en un buen científico de datos. Tienes que poner las 10,000 horas …
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