Cómo ser científico de datos (sin morir en el intento)

Introducción

Cada vez más personas quieren ser científicos de datos, pero no saben por dónde empezar. En este post te cuento qué necesitas aprender, cómo hacerlo sin frustrarte y por qué R puede ser tu mejor arma.

¿Qué hace un científico de datos?

Un científico de datos recoge, analiza e interpreta datos para responder preguntas y resolver problemas. Para lograrlo, combina habilidades de:

Estadística y matemáticas
Programación (R o Python, por ejemplo)
Informática
Comunicación (informes, visualizaciones, presentaciones)

No necesitas dominarlo todo desde el principio. Se trata de avanzar paso a paso, integrando conocimientos.

¿Qué estudiar primero?

Evita perder tiempo saltando entre cursos aleatorios. Te recomendamos este camino:

Aprende a programar en R con datos y ejemplos reales
Entiende los conceptos estadísticos básicos (media, mediana, desviación...)
Haz tus primeros análisis con datasets públicos
Aprende a visualizar datos de forma efectiva

Ésa es la parte práctica. Si hablamos de formación reglada, lo más habitual (aunque no necesario es):

Bachillerato de ciencias
Grado en matemáticas, informática o ingenierías
Máster especializado en tratamiento de datos

¿Y si no tengo formación técnica?

No pasa nada. Muchas personas se forman desde cero. Lo importante es tener curiosidad y constancia. Lo técnico se aprende practicando.

¿Por qué R es una buena opción?

Podríamos resumirlo en tres claves:

Tiene una curva de aprendizaje amigable
Está pensado para analizar datos desde su inicio
Cuenta con una gran comunidad y soporte

Además, se utiliza en muchísimos sectores: ciencia e investigación, economía, marketing, ingeniería...

Conclusión

Ser científico de datos no es un título, es una habilidad que puedes desarrollar, y aquí en D0AR te guiaré desde el principio, con clases prácticas y a tu ritmo.