Com\u00fanmente, los profesionales piensan:<\/strong><\/h3>\n\n\n\n\"\u00bfPUEDE LA CIENCIA DE DATOS Y LA ANAL\u00cdTICA AYUDARME EN MI INDUSTRIA?\"<\/p>\n\n\n\n
La respuesta a esto es:<\/strong><\/p>\n\n\n\n\"S\u00cd, cualquier industria que pueda generar datos puede aprovechar el poder de la ciencia de datos\".<\/p>\n\n\n\n
Teniendo esto en cuenta, enfoqu\u00e9monos en c\u00f3mo los profesionales, independientemente de si pertenecen a campos tecnol\u00f3gicos o no tecnol\u00f3gicos, pueden hacer la transici\u00f3n a la ciencia de datos o sus \u00e1reas h\u00edbridas. A continuaci\u00f3n, se detallan los pasos que se pueden seguir para facilitar la transici\u00f3n:<\/p>\n\n\n\n
Paso 1: Identifica tu trabajo ideal<\/h2>\n\n\n\n
Dado que la ciencia de datos es un campo tan amplio, enfocar tu rol laboral ideal y trabajar hacia \u00e9l te permitir\u00e1 establecer metas y eliminar habilidades que quiz\u00e1s no necesites en este momento de tu trayectoria.<\/p>\n\n\n\n
En los trabajos t\u00e9cnicos, la mayor\u00eda de los roles requieren estas habilidades:<\/p>\n\n\n\n
\n- Matem\u00e1ticas<\/li>\n\n\n\n
- Estad\u00edstica<\/li>\n\n\n\n
- Programaci\u00f3n<\/li>\n\n\n\n
- Conocimiento de negocios<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Esto se debe al papel que desempe\u00f1an los cient\u00edficos y analistas de datos al explicar ideas a los stakeholders y expertos de otros campos. El objetivo a largo plazo de la ciencia de datos en el contexto empresarial es obtener informaci\u00f3n que impulse la planificaci\u00f3n empresarial y metas futuras, como aumentar los ingresos, impulsar las ventas y reclutar talento de primer nivel. Sin embargo, las habilidades t\u00e9cnicas que te ayudar\u00e1n en tu trabajo ideal solo se deciden cuando comprendes qu\u00e9 camino deseas seguir. <\/p>\n\n\n\n
Otro paso crucial es evaluar qu\u00e9 conocimientos actuales son aplicables en este campo, a pesar de provenir de otro campo. Esto es especialmente cierto para los graduados en econom\u00eda, matem\u00e1ticas, estad\u00edstica o administraci\u00f3n de empresas, ya que algunos aspectos de estas \u00e1reas est\u00e1n bien integrados en la ciencia de datos, as\u00ed que aprovecha ese conocimiento. \u00a1El primer paso para aprender es saber lo que necesitas aprender!<\/p>\n\n\n\n
Paso 2: Aprende nuevas habilidades a trav\u00e9s de un curso de ciencia de datos<\/h2>\n\n\n\n
La ciencia de datos es un campo complejo entrelazado con aspectos de diferentes industrias. Para poder tener una ventaja en el campo como principiante con poco o ning\u00fan conocimiento, los candidatos pueden mejorar sus habilidades inscribi\u00e9ndose en un curso bien estructurado con instituciones educativas destacadas o proveedores de cursos. El plan de estudios ideal deber\u00eda cubrir los siguientes temas:<\/p>\n\n\n\n
\n- Fundamentos de programaci\u00f3n (Java, R, Python)<\/li>\n\n\n\n
- Aprendizaje profundo (Deep learning)<\/li>\n\n\n\n
- Visualizaci\u00f3n de datos<\/li>\n\n\n\n
- Estad\u00edstica y probabilidad<\/li>\n\n\n\n
- Manejo de grandes vol\u00famenes de datos (Big data handling)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Esta es la forma m\u00e1s f\u00e1cil y organizada de abordar el aprendizaje en este campo, porque si uno intentara embarcarse en su estudio por s\u00ed mismo, llevar\u00eda mucho tiempo recopilar recursos relevantes y comprender por d\u00f3nde empezar. Adem\u00e1s, establecer como misi\u00f3n aprender todas las habilidades dentro del paraguas de la ciencia de datos es casi imposible. Algunas habilidades tambi\u00e9n se basan en la experiencia y en la interacci\u00f3n con personas, por lo que el mejor lugar para comenzar es a trav\u00e9s de cursos de ciencia de datos con certificados. Estos cursos suelen ser creados por expertos en el campo y ofrecen beneficios adicionales como asesoramiento profesional, oportunidades de empleo y programas de mentor\u00eda con expertos de la industria.<\/p>\n\n\n\n
Ya que hay una gran cantidad de cursos disponibles, estas preguntas te ayudar\u00e1n a elegir el mejor para ti:<\/p>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 curso cubre de manera integral lo que quiero aprender?<\/p>\n\n\n\n
\u00bfCu\u00e1les de estos cursos simplemente repiten los mismos temas?<\/p>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 cursos ofrecen experiencia pr\u00e1ctica adem\u00e1s de conocimientos te\u00f3ricos?<\/p>\n\n\n\n
\u00bfCu\u00e1les tienen las mejores cr\u00edticas de estudiantes en situaciones similares?<\/p>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 cursos son asequibles pero tambi\u00e9n valen el dinero invertido en ellos?<\/p>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 reputaci\u00f3n tiene la instituci\u00f3n que ofrece el curso?<\/p>\n\n\n\n
\u00bfD\u00f3nde han sido ubicados los exalumnos del curso dentro del campo?<\/p>\n\n\n\n
Un buen consejo: no te apresures a inscribirte en cursos pagos sin hacer las preguntas anteriores. A veces, puedes tener la suerte de encontrar un curso gratuito o un programa de c\u00f3digo abierto que te brinde el impulso inicial que necesitas. Una vez que hayas pasado por eso y comprendas lo que deseas obtener del curso, puedes decidir qu\u00e9 certificaci\u00f3n pagada deseas cursar<\/p>\n\n\n\n
Paso 3: Problemas empresariales y cu\u00e1nto necesitas automatizar la toma de decisiones<\/h2>\n\n\n\n
Casi todas las industrias ahora se vuelven m\u00e1s organizadas, siguen las mejores pr\u00e1cticas y han comenzado a adoptar la automatizaci\u00f3n en los procesos redundantes. Puedes encontrar procesos comunes implementables que se pueden automatizar utilizando la ciencia de datos. Tambi\u00e9n puedes formular un problema empresarial y trabajar hacia un resultado empresarial para iniciar una Prueba de Concepto [POC, por sus siglas en ingl\u00e9s].<\/p>\n\n\n\n
Ejemplo 1: En el \u00e1mbito de Recursos Humanos, \u00bfqu\u00e9 pasar\u00eda si una empresa pudiera automatizar la recopilaci\u00f3n de indicadores clave de rendimiento [KPI, por sus siglas en ingl\u00e9s] de todos los empleados? Durante una evaluaci\u00f3n de desempe\u00f1o, la automatizaci\u00f3n de aprendizaje autom\u00e1tico puede procesar los n\u00fameros para proporcionar una calificaci\u00f3n, y la automatizaci\u00f3n basada en aprendizaje profundo y procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en ingl\u00e9s) puede procesar la prueba de autoevaluaci\u00f3n del empleado. Ambos pueden combinarse para dar una calificaci\u00f3n final al empleado. Esto reducir\u00e1 los esfuerzos de gesti\u00f3n y, por lo tanto, el tiempo de la revisi\u00f3n. Esta automatizaci\u00f3n se puede activar durante cada ciclo de revisi\u00f3n. Adem\u00e1s, la evaluaci\u00f3n basada en m\u00e1quinas puede superar cualquier tipo de sesgo y conflictos, reduciendo el tiempo del departamento de Recursos Humanos para lidiar con quejas de evaluaci\u00f3n de empleados.<\/p>\n\n\n\n
Paso 4: Explora qu\u00e9 es la Ciencia de Datos vs. Inteligencia Artificial vs. Aprendizaje Autom\u00e1tico vs. Aprendizaje Profundo vs. Estad\u00edsticas vs. Anal\u00edtica vs. Inteligencia de Negocios vs. Big Data<\/h2>\n\n\n\n
Vamos a entender la diferencia entre temas altamente correlacionados, donde algunos de ellos son la base y otros son tecnolog\u00edas construidas.<\/p>\n\n\n\n
ESTAD\u00cdSTICA: Metodolog\u00eda probada o conjunto de m\u00e9todos y teoremas mediante los cuales se puede extraer informaci\u00f3n de un conjunto grande de n\u00fameros.<\/p>\n\n\n\n
INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Un conjunto de t\u00e9cnicas de datos mediante las cuales se pueden aprender patrones a partir de datos de entrenamiento y utilizar los mismos conocimientos para realizar predicciones sobre datos futuros.<\/p>\n\n\n\n
APRENDIZAJE AUTOM\u00c1TICO: Un conjunto de t\u00e9cnicas de datos basadas en f\u00f3rmulas mediante las cuales se pueden aprender patrones a partir de datos de entrenamiento y utilizar los mismos conocimientos para realizar predicciones sobre datos futuros.<\/p>\n\n\n\n
APRENDIZAJE PROFUNDO: Un conjunto de algoritmos inspirados en el cerebro humano y en c\u00f3mo las neuronas se unen para formar una red de conocimientos. Un conjunto de t\u00e9cnicas de datos mediante las cuales se pueden aprender patrones a partir de datos de entrenamiento y utilizar los mismos conocimientos para realizar predicciones sobre datos futuros.<\/p>\n\n\n\n
ANAL\u00cdTICA e INTELIGENCIA DE NEGOCIOS: Un conjunto de mejores pr\u00e1cticas para realizar t\u00e9cnicas descriptivas, diagn\u00f3sticas, predictivas y prescriptivas sobre los datos.<\/p>\n\n\n\n
CIENCIA DE DATOS: Colecci\u00f3n de todas las t\u00e9cnicas mencionadas anteriormente trabajando en conjunto para encontrar informaci\u00f3n a partir de los datos.<\/p>\n\n\n\n
AN\u00c1LISIS DE BIG DATA: An\u00e1lisis realizado en un conjunto de datos que no se puede gestionar, procesar o analizar con software\/algoritmos tradicionales en un tiempo razonable.<\/p>\n\n\n\n
Paso 5: Big Data y T\u00e9cnicas Estad\u00edsticas<\/h2>\n\n\n\n
La ciencia de datos y sus h\u00edbridos dependen de vol\u00famenes enormes de n\u00fameros y estad\u00edsticas. Veamos c\u00f3mo dominar el big data y las t\u00e9cnicas estad\u00edsticas para comprender la ciencia de datos desde un enfoque no t\u00e9cnico.<\/p>\n\n\n\n
BIG DATA: Un conjunto de datos que no se puede gestionar, procesar o analizar con software\/algoritmos tradicionales en un tiempo razonable.<\/p>\n\n\n\n
\n- El big data gira en torno a Volumen, Velocidad, Variedad, Valor y Veracidad. Los avances tecnol\u00f3gicos, como la revoluci\u00f3n de Internet y las redes sociales, generan grandes cantidades de datos de los cuales se extraer\u00e1n conocimientos.<\/li>\n\n\n\n
- Los avances en la capacidad de c\u00f3mputo permiten procesar y analizar de manera efectiva enormes cantidades de datos.<\/li>\n\n\n\n
- Capacidad de almacenamiento de datos a gran escala.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
ESTAD\u00cdSTICA: Los eventos significativos han impulsado el crecimiento mete\u00f3rico actual en el uso de la toma de decisiones anal\u00edticas y las estad\u00edsticas son fundamentales para todos ellos.<\/p>\n\n\n\n
\n- Los avances tecnol\u00f3gicos permiten descubrir patrones y tendencias a partir de estos datos, lo que permitir\u00e1 mejorar la rentabilidad y comprender las expectativas de los clientes para obtener una ventaja competitiva en el mercado.<\/li>\n\n\n\n
- Algoritmos sofisticados y m\u00e1s r\u00e1pidos para resolver problemas. Visualizaci\u00f3n de datos para la inteligencia empresarial y la inteligencia artificial.<\/li>\n\n\n\n
- La computaci\u00f3n en paralelo y en la nube ha permitido a las empresas resolver problemas a gran escala.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
A partir de lo anterior, se infiere que debes sentirte c\u00f3modo trabajando con n\u00fameros, conjuntos de datos enormes y aplicando t\u00e9cnicas estad\u00edsticas sobre ellos para obtener inferencias.<\/p>\n\n\n\n
<\/h2>\n\n\n\nPaso 6: Encuentra mentores en el campo<\/h2>\n\n\n\n
Existen muchos mentores certificados disponibles, que pueden ser universidades y empresas de tecnolog\u00eda educativa. Debes analizar los temas del curso y las t\u00e9cnicas utilizadas por los mentores antes de elegir uno.<\/p>\n\n\n\n
No importa en qu\u00e9 campo elijas cambiar el rumbo de tu carrera, siempre es dif\u00edcil encontrar una entrada. Lo mismo sucede con la ciencia de datos para personas sin experiencia t\u00e9cnica, pero encontrar un mentor puede beneficiar a aquellos que desean ingresar al campo como individuos no t\u00e9cnicos. Estos son los beneficios de encontrar un mentor con al menos 5 a\u00f1os de experiencia pr\u00e1ctica en el campo de la ciencia de datos:<\/p>\n\n\n\n
\n- Networking<\/strong>: Los mentores pueden presentar a los candidatos novatos a reclutadores y expertos en el campo, as\u00ed como a empresas importantes, lo que ayudar\u00eda a asegurar el futuro del candidato o, al menos, brindar una mano amiga.<\/li>\n\n\n\n
- Consejos internos de la industria: <\/strong>Despu\u00e9s de a\u00f1os de poner en pr\u00e1ctica la teor\u00eda, los mentores son una mina de conocimiento de la industria y comprenden c\u00f3mo utilizar las habilidades. Tambi\u00e9n pueden impartir lecciones \u00fatiles sobre c\u00f3mo desarrollar habilidades blandas, como la gesti\u00f3n de personas, el manejo de plazos y la colaboraci\u00f3n con otros equipos en busca de objetivos comerciales.<\/li>\n\n\n\n
- Apoyo para preguntas<\/strong>: Los mentores pueden tener todas las respuestas a preguntas sobre la industria, los roles laborales disponibles y el crecimiento profesional potencial. Tambi\u00e9n son especialmente \u00fatiles para los aspirantes a creadores de ideas y emprendedores para presentar sus ideas nuevamente y recibir retroalimentaci\u00f3n constructiva a cambio.<\/li>\n\n\n\n
- Relaciones a largo plazo:<\/strong> Construir una relaci\u00f3n con un mentor puede ser beneficioso no solo al comienzo de una carrera, sino a lo largo de ella. Los mentores suelen ser personas a las que acudir en busca de consejo y apoyo. Pueden ser invaluables en momentos de inseguridad y duda, ya que es probable que hayan pasado por altibajos similares y hayan crecido a partir de ellos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Paso 7: Construye experiencia pr\u00e1ctica<\/h2>\n\n\n\n
La experiencia pr\u00e1ctica es fundamental para conseguir un trabajo en ciencia de datos en las empresas m\u00e1s reconocidas. Esto no significa necesariamente un proyecto de alto riesgo y futurista, aunque eso ayudar\u00eda. La experiencia pr\u00e1ctica tambi\u00e9n puede tomar la forma de proyectos personales m\u00e1s peque\u00f1os que surgieron de experimentos con herramientas e ideas. Este portafolio es una muestra de inter\u00e9s y pasi\u00f3n por ingresar al campo y una declaraci\u00f3n cronol\u00f3gica de los intentos realizados para aprender las herramientas del oficio. Hospedarlo en GitHub abre la posibilidad de recibir comentarios de expertos y escribir contenido al respecto en Medium o un blog personal para dar a conocer tu trabajo y situarte en el radar de los reclutadores.<\/p>\n\n\n\n
Estos proyectos pr\u00e1cticos podr\u00edan ser:<\/p>\n\n\n\n
\n- Parte de cursos organizados: <\/strong>La mayor\u00eda de los cursos en la actualidad ofrecen un componente pr\u00e1ctico en el que los estudiantes pueden aplicar conocimientos te\u00f3ricos, habilidades t\u00e9cnicas e ideas creativas para desarrollar proyectos impulsados por la ciencia de datos. A menudo, estos proyectos son evaluados por expertos de la industria, por lo que esta validaci\u00f3n por parte de un veterano en el campo agrega mucho peso a cualquier curr\u00edculum.<\/li>\n\n\n\n
- Emprendimientos personales: <\/strong>Los lenguajes se aprenden mejor a trav\u00e9s de la pr\u00e1ctica, y esto se aplica a los lenguajes de programaci\u00f3n en el campo de la ciencia de datos. Los proyectos personales son una excelente manera de desarrollar habilidades t\u00e9cnicas sin la presi\u00f3n de pruebas con l\u00edmite de tiempo o calificaciones. Tambi\u00e9n es una buena manera de evaluar el nivel de comodidad en el campo.<\/li>\n\n\n\n
- Proyectos dirigidos por mentores<\/strong>: Crear un proyecto con la ayuda pr\u00e1ctica de un mentor es una forma segura de ingresar a la industria en buenos t\u00e9rminos. La ventaja de llevar a cabo proyectos bajo la gu\u00eda de un mentor es que pueden brindar aportes invaluables en cada paso del proceso para comprender si esa fue la mejor manera de llevar a cabo el proyecto. Cuando se enfrenten obst\u00e1culos, los mentores pueden fomentar el pensamiento creativo y encontrar soluciones sin quedarse estancados.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Paso 8: Sigue leyendo y aprendiendo<\/h2>\n\n\n\n
El mundo de la ciencia de datos est\u00e1 en constante cambio y casi siempre aparece en las noticias. Tambi\u00e9n es el tema de algunos libros interesantes de no ficci\u00f3n e informativos, as\u00ed que considera leer si tienes la intenci\u00f3n de ingresar a la ciencia de datos desde un campo no t\u00e9cnico. Leer art\u00edculos acad\u00e9micos o art\u00edculos period\u00edsticos escritos por veteranos de la industria brinda informaci\u00f3n sobre las tendencias importantes de la industria y las posibles oportunidades laborales. Tambi\u00e9n se centra en las habilidades que los reclutadores desean ver en sus empleados, lo que puede ayudar a establecer metas de aprendizaje.<\/p>\n\n\n\n
Paso 9: Implementa tus aprendizajes<\/h2>\n\n\n\n
Utiliza los siguientes pasos para que tu proceso de aprendizaje sea fluido:<\/p>\n\n\n\n
\n- Conf\u00eda en tu mentor en cuanto a los contenidos, temas, teor\u00eda y material de pr\u00e1ctica proporcionado por el mentor.<\/li>\n\n\n\n
- Selecciona un tema y comprende por qu\u00e9 se incluye, qu\u00e9 problema resuelve y c\u00f3mo soluciona dicho problema.<\/li>\n\n\n\n
- Practica el mismo utilizando cualquier herramienta o la herramienta recomendada por el mentor, utilizando proyectos acad\u00e9micos y ejemplos proporcionados por el mentor.<\/li>\n\n\n\n
- Un paso muy importante es utilizar el mismo tema y tu comprensi\u00f3n de los datos de tu trabajo\/proyecto\/industria actual para comprender c\u00f3mo este tema se adapta a tus necesidades. Al final de esta certificaci\u00f3n, de todos modos estar\u00e1s utilizando el conocimiento para implementarlo en tu industria. Por lo tanto, siempre es bueno comenzar temprano.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
Comprende los temas y apl\u00edcalos a tu industria mientras est\u00e1s aprendiendo. Esto es bueno para aumentar tu moral y confianza.<\/p>\n\n\n\n
\n- Aprende el ciclo de vida completo del tema:<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
\n- \u00bfC\u00f3mo formular el problema?<\/li>\n\n\n\n
- \u00bfC\u00f3mo elegir este tema?<\/li>\n\n\n\n
- \u00bfC\u00f3mo dise\u00f1ar y modelar esto?<\/li>\n\n\n\n
- \u00bfD\u00f3nde dise\u00f1ar y modelar?<\/li>\n\n\n\n
- \u00bfC\u00f3mo probar y validar tu modelo?<\/li>\n\n\n\n
- \u00bfC\u00f3mo empaquetar el modelo?<\/li>\n\n\n\n
- \u00bfC\u00f3mo implementar el modelo en producci\u00f3n?<\/li>\n\n\n\n
- \u00bfC\u00f3mo mantener el modelo?<\/li>\n\n\n\n
- \u00bfC\u00f3mo decidir sobre un modelo obsoleto?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Las pr\u00e1cticas recomendadas mencionadas anteriormente no son f\u00e1ciles ni directas, sino complejas y requieren tiempo. Requerir\u00e1n paciencia, regularidad y un enfoque pr\u00e1ctico. El camino es dif\u00edcil, pero el producto final est\u00e1 en tus manos. Depende de ti c\u00f3mo gestionar tu viaje hacia la ciencia de datos desde un fondo no t\u00e9cnico.<\/p>\n\n\n\n
Paso 10: Lista de libros de Python para principiantes<\/h2>\n\n\n\n
Aqu\u00ed tienes una lista de libros de Python para principiantes que pueden ayudarte en tu aprendizaje:<\/p>\n\n\n\n
\n- \"Python for Data Analysis\"<\/li>\n\n\n\n
- \"Machine Learning for Absolute Beginners\"<\/li>\n\n\n\n
- \"Python Data Science Handbook\"<\/li>\n\n\n\n
- \"Deep Learning with Keras\"<\/li>\n\n\n\n
- \"An Introduction to Statistical Learning\"<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Si bien no es una tarea f\u00e1cil ingresar al campo de la ciencia de datos sin una formaci\u00f3n t\u00e9cnica, tampoco es imposible. Es un camino dif\u00edcil de recorrer, ya que implica mucho aprendizaje, desaprendizaje y reaprendizaje.<\/p>\n\n\n\n
Es recomendable establecer una base s\u00f3lida antes de pasar a aplicaciones m\u00e1s avanzadas, as\u00ed como conectarse con un mentor o veteranos de la industria para aprender sobre el campo en acci\u00f3n. Participar en la comunidad de la ciencia de datos y mantenerse al tanto de los avances dentro del campo tambi\u00e9n ser\u00e1 beneficioso tanto en los curr\u00edculos como en los proyectos pr\u00e1cticos y los certificados de cursos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Debido a la creciente demanda, ha habido escasez de profesionales en ciencia de datos y las empresas est\u00e1n abriendo los brazos a aquellos que deseen adentrarse en la industria y unirse a la fuerza laboral. Sin embargo, la brecha entre las habilidades existentes y las habilidades requeridas es muy amplia, lo que sin duda ha […]<\/p>\n","protected":false},"author":41,"featured_media":9793,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_uag_custom_page_level_css":"","site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[9],"tags":[],"content_type":[36248],"class_list":["post-91149","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-science","content_type-career-guide"],"acf":[],"yoast_head":"\n
\u00bfC\u00f3mo ingresar al campo de la ciencia de datos sin experiencia t\u00e9cnica?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Te damos algunos consejos para dar el primer paso para incursionar en la ciencia de datos\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"noindex, follow\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"\u00bfC\u00f3mo ingresar al campo de la ciencia de datos sin experiencia t\u00e9cnica?\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Te damos algunos consejos para dar el primer paso para incursionar en la ciencia de datos\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.mygreatlearning.com\/blog\/ingresar-a-ciencia-de-datos-sin-experiencia-tecnica\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Great Learning Blog: Free Resources what Matters to shape your Career!\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" 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