Bootcamp / Máster en Data Science

B

Hola chiquillos.

Me hallo en una encrucijada debido a que tengo la manía de necesitar comer y siendo investigadora en España está complicado. Quería recomendaciones sobre bootcamps o másters de data science para alguien que viene de un mundillo ajeno (en este caso, biología), y que requieran el menor tiempo posible pues no puedo estar 2-3 años estudiando. Lo que pasa que miro en internet y no tengo muy claro si los bootcamps tipo https://universidadeuropea.com/resources/media/documents/Master_en_data_science_3.pdf son un sacaperras sin más.

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benjaZUx

Hola,

https://htdp.org/2018-01-06/Book/
https://mitpress.mit.edu/sicp/
https://mitpress.mit.edu/books/introduction-algorithms
https://www.amazon.es/Clean-Code-Handbook-Software-Craftsmanship/dp/0132350882
https://www.amazon.es/Object-Oriented-Design-Heuristics-paperback-ArthurRiel/dp/0321774965
https://www.amazon.es/Design-patterns-object-oriented-professional-computing/dp/0201633612

De aquí a un año me cuentas.

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vene-nemesis

Igual te sale mejor empezar por data analysis e ir transicionando a data science desde ahí.

Yo también me estoy planteando ambas opciones, y sinceramente me llama más DA porque es mucho más rápido entrar al mercado laboral y hay muchas empresas que te dan beneficios por estudiar, pudiendo estudiar DS mientras ganas experiencia en todo este campo.

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refresco

#2 eso es lo que siempre recomendaba hexan? De verdad sirve?

gonya707

cuanto te sajan por esto? Porque se de buena tinta que al menos la parte de python, visualizacion de datos, pandas/numpy, machine learning/deep learning lo puedes aprender por tu cuenta por 20 pavos en cursos de udemy tambien en formato bootcamp en tiempo record

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Guanijei

Desde mi experiencia te diría que eligieras el bootcamp si sabes de antemano que tienen una buena red de contactos y vas a salir con un trabajo debajo del brazo. Al final es realmente por lo que pagas o deberías pagar.

Lo que vayas a aprender en un bootcamp, como dice Gonya, no es nada que no puedas aprender a través de un curso en udemy, aunque siempre se agradece tener a alguien que te guie y resuelva dudas. Ya no te digo en comparación con el temario (tanto en amplitud como en profundidad) que se da en un máster.

Yo en su momento pagué por un bootcamp que me permitió encontrar trabajo a los pocos meses de acabar (se podría decir que todo el que acabó en mi grupo y quiso también) y ahora estoy cursando el máster de la UOC para asentar y ampliar conocimientos.

Si tienes alguna pregunta más concreta en la que te pueda ayudar, avisa.

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hda

¿Cómo vas de programación, Graji? Si vas bien, con el doc y algún curso tipo el certificado profesional de IBM (es el que hice yo) no deberías tener problema para entrar en algún lado. Sigue habiendo mucha demanda.

Relevante que te hagas un portfolio en GitHub con tus proyectos y que vayas creando una red de contactos decente en Linkedin.

Cualquier cosa, tírame por Telegram :)

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B

#7 Voy a mirar el certificado. De programación no mucha idea, aunque he hecho algún curso cortito en R y Matlab

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Sphere

Con doctorado y aprendiendo programación por tu cuenta dudo que tengas problema en meter cabeza en el mundillo. Si tuvieras menos credenciales ya sería otro cantar.

Empieza como data analyst y sigue formándote hacia DS si te gusta. Quizá te mole más data engineering por el camino, te enfoques más en decision science o lo que te encante sea hacer modelos de machine learning. Hay muchas posibilidades y al final lo que importa es comenzar, probar e ir enfocándote.

En mi caso empecé haciendo más data analysis, luego data engineering montando todos los pipelines mezclado con BI programando las queries de los dashboards en lenguaje propietario (que al final era SQL con ciertos cambios y JSON) y ahora estoy como decision scientist llevando proyectos y haciendo recomendaciones a los ejecutivos tras aplicar estadística y análisis predictivos a los datos (aunque primero toca encontrar los datasets, limpiarlos, cruzarlos, y ya sacar conclusiones, gráficas y montar un PowerPoint en condiciones para convencer a los altos cargos)

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hda

#8 pues písale a python o R. En DS la mayoría está en esos dos lenguaje, mucho más tirando a python. También te vendrá bien saber un poco de SQL y BBDD; aunque lo principal es programación.

Luego ve a por algún curso especializado, haz lo del GitHub y LinkedIn y a campeonar.

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tuskas

Pues los bootcamps no se que tal irán, porque lees todo tipo de comentarios dispares, pero si andas con poco tiempo creo que es lo mejor.

Yo no tengo necesidad y estoy aprendiendo (o intentándolo) javascript por mi cuenta y me he hecho un curso de udemy y sigo más perdido que cristo.

Al final no tienes nadie a quien preguntar ni quien te explique bien alguna duda. Esto es bueno porque aprendes a buscar por tu cuenta, que son cosas que tendrás que hacer en un futuro si o si dedicandote a ese sector, pero a la vez te puedes frustrar y desanimar como me pasa a mi xd.

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doktor10

Oye me apunto a este hilo porque me viene que ni al pelo. Tengo un doctorado en Bio Molecular, voy a terminar mi primer postdoc y voy a transicionar a un puesto de microscopia y analisis de imagen.

Estoy aprendiendo Python con el curso de Udemy de Dr. Angela y en cuanto acabe (voy motivado, ya 30 de 100 lessons) me empezare a mirar el hilo de Machine Learning que abrio #5 .

Me mola el tema de Data Analysis y con el PhD uan vez aprenda todo el rollo este de Pandas/Matplotlib/Tensor y todas estas cosas que me estoy familiarizando me puedo tirar el pisto de que tengo ya anyos de analisis en Data (aunque sea otro tipo de estadistica y con otros softwares, rollo GraphPad).

Seguid posteando chavales que os leo con atencion :), gracias por todas las aportaciones. Ayuda bastante a filtrar la morralla de cursos que hay por ahi.

vene-nemesis

Un poco de SQL no, SQL es la base, y a Excell también hay que meterle horas, junto con python y algún programa de BI para hacer los dashboards.

Tengo entendido que a varias posiciones junior de DA se puede acceder sabiendo solo SQL, obviamente bajo la premisa de que te estás formando en el resto de herramientas.

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hda

#13 hay tantos casos de uso como trabajos. Puede que haya fuentes de datos que no manen de SQL (json, xlsx, dta...), pero lo que vas a necesitar es Python o R para procesar datos, eso seguro. Conviene tener SQL, sin duda, pero tanto o más importante es saber hacer la trasformación de los datos.

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Seyriuu

Una amiga mía - que tiene cuenta en el foro, pero ya si quiere comenta algo ella - estaba en una situación similar e hizo un bootcamp, en su caso de distintas tecnologías para desarrollar frontend. Fue este verano pasado.

Ahora está trabajando ya, bastante bien y cómoda.

Desconozco si ese bootcamp en concreto será o no adecuado, pero que a ella le ha servido para hacer un giro profesional bastante grande y ha encontrado trabajo, sí te lo puedo confirmar.

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richmonde

#14 Si, y no. Ambas partes son igual de importantes. Es cierto que Python para transformación de datos va muy bien, pero salvo la parte estadística avanzada, mucha de la transformación de datos que necesitas, la puedes hacer en SQL muy, pero que muy fácil.

Otro asunto es que quieras montar mil df con cosas diferentes, ahí ya no me meto. Pero si con SQL pules todo lo que quieres tener, y la parte de transformación/limpieza en Py/R se limita a los KNN o casos extremos (outliers), el resultado es el mismo.

La parte de SQL parece que no, pero depende el entorno en el que trabajes, es muy importante. No es lo mismo una query a una BBDD de 10.000 filas o 100.000 filas en su conjunto, que una tabla que cada query te escanea/recupera 50GB average (o unos 10 millones de filas por data día de datos)

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hda

#16 no digo que sea excluyente, para nada. De hecho soy de los primeros en recomendar SQL a #1. Está claro que se pueden hacer muchas cosas con SQL (y es más, pandas integra peticiones SQL de forma directa, así que más a su favor). Sin embargo, aunque las peticiones contra SQL son fundamentales, limpiar los datos lo hago desde Python 100%.

Vamos, en mis casos de uso la parte de ML es pequeña en comparación con la ELT, y hago el 99% de la ELT con Python. Pero como digo, hay tantos casos de usos como trabajos. Es ideal que el futuro DA o DS sepa cuanto más mejor, claro. Mi recomendación es que primero tire por Python o R, y que acompañe con SQL.

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refresco

Cual dirías entonces que es el camino para alguien que no tiene ni papa de nada?
Python/R>SQL>matematicas>sklearn>....?

Yo me niego a aprender R, me parece lo más inútil que di en la carrera

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crb2222

#6 master de DS en la UOC? Que tal? Sigue el precio subvencionado en catalan?

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richmonde

#18 Para starters yo (personalmente) diría

SQL (lo básico) -> Python para lo que comenta @hda (R si quieres, pero es más fácil empezar con Python y deployar modelos y proyectos a producción que con R) -> Stats/Math -> Viz (sea con viz en Python, como external/3rd party tools)

Una vez ya tienes la base de todos los puntos anteriores:
Expertise en SQL y Expertise en Insights (no hacer un report, o un gráfico chulo, sino en entender muy bien lo que muestras, el porque pasa, y que cosas influencian para mejorar, etc)

Cuando lo anterior lo domines, entonces, es el momento de la diversión: Experimenta, Mejora, Optimiza, pero sobre todo, que te guste xD

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javih_

Me uno al hilo, situación parecida pero sin doc. Haciendo ahora mismo un curso de arquitectura de BD y en un bootcamp de python. A ver que tal pq tenía pensado en agosto intenta buscar ya curro.

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refresco

#20 SQL lo que hay en el mini curso de kaggle pa empezar esta bien?
Para la visualización creí que hacía falta usar programas externos y con Python no valía. Menos mal porque me baje power bi ara trastear y me va súper lento

B

#21 Qué tal bootcamp de python? Lo recomiendas? Precio?

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javih_

#23 no te puedo decir mucho pq lo deje aparcado al empezar por otras cosas, es este: https://www.udemy.com/course/100-days-of-code/
Tb la semana pasada fui a esto:
https://www.youtube.com/watch?v=_gJH2ZF-IRk
https://www.youtube.com/watch?v=KC_pNM9u-Aw

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Guanijei

#19 Sobre el precio subvencionado no tengo ni idea. Estoy pagando bastante más de lo que solía pagar durante la carrera (ULPGC) y otro máster que hice en la UNED. Sobre la universidad por ahora no tengo quejas, el material es bueno y la metodología me permite compaginarlo con el trabajo, así que contento.

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