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La tabla periódica de la ciencia de datos

La tabla periódica de la ciencia de datos | Por DataCamp


Más de 150 empresas, recursos y herramientas que definen la industria de la ciencia de datos, en esta tabla periódica desarrollada por DataCamp. Para acceder a las accesos directos debes hacer clic en la imagen o desde este enlace y cada elemento de la tabla te llevará a la herramienta o aplicación en particular.

Esta tabla periódica (DataCamp) puede servir como guía para navegar por los jugadores clave en el espacio de la ciencia de datos:
  1. Cursos:  para aquellos que buscan aprender ciencia de datos, hay un montón de sitios (empresas) que ofrecen cursos de ciencia de datos. Aquí encontrarás varias opciones que probablemente se adapten a tu estilo de aprendizaje
  2. Campos de entrenamiento:  esta sección incluye recursos para aquellos que buscan opciones más guiadas para aprender ciencia de datos. 
  3. Conferencias:  aprender no es una actividad que haces cuando vas a cursos o boot camps. Las conferencias son algo que los estudiantes suelen olvidar, pero también contribuyen al aprendizaje de la ciencia de datos: es importante que asista a ellas como aspirante a la ciencia de datos, ya que se pondrá en contacto con los últimos avances y los mejores expertos de la industria. 
  4. Datos:  la práctica hace al maestro, y este también es el caso de la ciencia de datos. Deberá buscar y encontrar conjuntos de datos para comenzar a practicar lo que aprendió en los cursos sobre datos de la vida real o para hacer su cartera de ciencia de datos. Los datos son el componente básico de la ciencia de datos y encontrar esos datos puede ser probablemente una de las cosas más difíciles. 
  5. Proyectos y desafíos, competencias: después de practicar, también puede considerar asumir proyectos más grandes: carteras de ciencia de datos, competencias, desafíos, ... ¡Encontrará todo esto en esta categoría de la Tabla periódica de ciencia de datos! 
  6. Lenguajes de programación y distribuciones:   los científicos de datos generalmente usan no solo uno, sino muchos lenguajes de programación; Algunos lenguajes de programación como Python recientemente ganaron mucha tracción en la comunidad y también las distribuciones de Python.
  7. Búsqueda y administración de datos:  esta enorme categoría contiene todas las herramientas que puede usar para buscar y administrar sus datos de alguna manera.
  8. Aprendizaje automático y estadísticas:  esta categoría no solo le ofrece bibliotecas para comenzar con el aprendizaje automático y las estadísticas con lenguajes de programación como Python.
  9. Visualización de datos e informes:  después de haber analizado y modelado sus datos, es posible que desee visualizar los resultados e informar sobre lo que ha estado investigando.
  10. Colaboración:  la colaboración es un tema de tendencia en la comunidad de ciencia de datos. 
  11. Comunidad y preguntas y respuestas:  hacer preguntas y recurrir a la comunidad es una de las cosas que probablemente hará mucho cuando esté aprendiendo ciencia de datos.
  12. Noticias, boletines y blogs:  encontrará que la comunidad está evolucionando y creciendo rápidamente: seguir las noticias y las últimas tendencias es una necesidad.
  13. Podcasts: por  último, pero definitivamente no menos importante, están los podcasts.



Referencias

  • DataCamp (2017), "Home Python Articles The Periodic Table of Data Science", https://www.datacamp.com/blog/the-periodic-table-of-data-science (Consultado 8/4/2022)
  • DataCamp (2022), "Data Science Glossary", https://www.datacamp.com/blog/data-science-glossary (Consultado 8/4/2022)


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