General

¿Cómo elegir la mejor formación para tu carrera en Data Science y Machine Learning?

Me suelen preguntar mucho por LinkedIn sobre cómo comenzar una carrera en Data Science y Machine Learning . ¿Qué formación elegir? ¿Qué es necesario que mirar y profundizar al seleccionar un sitio donde formarte?  Como formadora y c…

Publicado25 de enero de 2022
Lectura2 min
¿Cómo elegir la mejor formación para tu carrera en Data Science y Machine Learning?

Me suelen preguntar mucho por LinkedIn sobre cómo comenzar una carrera en Data Science y Machine Learning. ¿Qué formación elegir? ¿Qué es necesario que mirar y profundizar al seleccionar un sitio donde formarte?

Como formadora y consultora en estas áreas desde 2015 en Máxima Formación, te cuento en qué me suelo fijar.

? 1. Utilidad.

Que sea un programa completocontenido relevante y actualizadoqué competencias y habilidades obtendráscuál es el perfil/rol, con . Identifica si cumple con tus expectativas y objetivos. Ten claro con dicha formación,  en el mundo de los datos al que va dirigido. Y, aunque es bastante obvio, recuerda que un Máster es más completo que un Curso. No esperes ser un científico de datos con un mes de formación.

Que sea práctico. Muchos centros te dan un título o certificado pero no un conocimiento práctico para resolver un problema. Es fundamental que integres los conocimientos resolviendo problemas profesionales reales, me gusta decir que "La práctica hace al Maestro".

? 2. Soporte.

Resolver tus dudas e intercambiar experiencias te permitirá seguir avanzando. El seguimiento y retroalimentación personalizado es fundamental. Te recomiendo interactuar frecuentemente con tus docentes y también con tus compañeros.

⏱ 3. Modalidad.

Es importante que la formación sea flexibleformación onlineexámenes o prácticas. Si necesitas compatibilizarla con el trabajo, lo más recomendable es una en la que puedas ir a tu ritmo y elegir cuándo y dónde estudiar. Consulta también los métodos de evaluación, si son a través de y con qué frecuencia, si se adapta a tu calendario.

Todo esto te dará una idea de si te sentirías cómodo con la formación, si podrás completarla con tu tiempo disponible y si es compatible con tu situación actual.

?‍? 4. Experiencia.

Revisa la experiencia y ámbito o sector en el que trabaja el profesorado que imparte la formación. Es fundamental que el profesorado cuente con una formación sólida en fundamentos y con experiencia en la materia que imparte. También ten en cuenta desde cuándo existen estos institutos/empresas/universidades, hay mucho humo actualmente.

?‍? 5. Opiniones.

Ve a las reseñas consulta los comentarios de ex-alumnos. Solicita referencias incluso a gente que no conozcas (LinkedIn es muy útil para ello).

Elige sabiamente. La formación es la mejor inversión que podemos hacer en nosotros mismos. Una investigación exhaustiva no solo te ahorrará dinero y tiempo, sino que también te ayudará a aprovechar los recursos adecuados para ingresar al campo de la ciencia de datos y aprendizaje automático. ¡Éxitos!

Descubre nuestros cursos en Machine Learning:

Te invitamos a conocer nuestros Másters online en Data Science y Machine Learning con R.

Imagen

Pincha aquí para más información. Llámanos: España +34 635 659 391 | Latam +598 94 707 187 (WhatsApp). O escríbenos a: [email protected]

Artículo escrito por la Dra. Rosana Ferrero (Directora Académica, docente y consultora en Máxima Formación).

Sigue leyendo

Artículos relacionados

Tablas de frecuencia con la función tabyl()
General

Tablas de frecuencia con la función tabyl()

¿Quieres crear tablas de frecuencia en R de forma rápida, clara y personalizable? La función tabyl() de la librería janitor te permite hacerlo con mucha más sencillez que otras alternativas como table() o group_by() + summarise() de dplyr. Además, se integra perfectamente con kable() para una presentación limpia en R Markdown o Quarto. En este artículo te mostramos cómo usar tabyl() para generar tablas de una, dos y hasta tres vías, y cómo enriquecerlas con porcentajes, totales y más gracias a funciones como adorn_percentages() o adorn_totals(). 👉 Descubre cómo convertir datos complejos en tablas fáciles de interpretar.

Leer más
Composiciones de gráficos con la librería patchwork en R
General

Composiciones de gráficos con la librería patchwork en R

Descubre cómo combinar gráficos en R con la librería patchwork Cuando trabajamos con gráficos en R, es común querer combinar varios en una misma visualización. Si bien ggplot2 nos ofrece opciones como facet_wrap() y facet_grid(), estas funcionan solo con gráficos del mismo tipo. Pero, ¿qué pasa si queremos combinar un diagrama de dispersión con un boxplot o un gráfico de barras? Aquí es donde entra en juego patchwork, una librería que permite unir gráficos de manera flexible y sencilla mediante operadores intuitivos. En este artículo, te mostramos cómo utilizar patchwork para crear composiciones gráficas, explicando sus principales operadores con ejemplos prácticos. ¡Sigue leyendo y aprende a mejorar la presentación de tus datos en R! 🚀

Leer más
R Cheats Sheet
General

R Cheats Sheet

Para ser un verdadero Científico de Datos, debes desarrollar la habilidad de resolver problemas por ti mismo, aplicando conocimientos técnicos, curiosidad y perseverancia en el mundo de los datos. Este post explora 3 aspectos clave para alcanzar ese objetivo: 1) aprende a interpretar los errores, mensajes y advertencias de R, 2) conoce dónde y cómo pedir ayuda y 3) aprende a leer la ayuda en línea para resolver tus problemas.

Leer más