Cada vez a nuestra bolsa de empleo llegan más ofertas relacionadas con el mundo del Big Data y el Data Science en España.
Y es que, las empresas están tomando conciencia de la necesidad de explotar los datos almacenados en sus sistemas y por ello nuevos perfiles profesionales están surgiendo con una formación específica en estas áreas que puedan ayudarles en la ciencia de datos.
Nosotros, como Escuela Big Data Science, vemos como al mismo tiempo que las ofertas de empleo crecen exponencialmente, también lo hace, como es lógico el interés en recibir formación específica en este campo.
Pero muchas veces, observamos como estos perfiles interesados, carecen de una formación previa en programación y estadística que les genera una barrera de entrada para poder hacer el Máster de Data Science.
Para resolverlo, hemos creados dos módulos previos en Programación y Estadística en Python que proporcionan al alumno la soltura que necesita.
” Los conocimientos previos de programación son importantes para que la primera vez que se escribe código no sea en el máster. En este curso de Programación de DKS, se aprenden los fundamentos de Python, uno de los lenguajes usados en el Máster de Data Science junto con R.
Ademas, la parte de machine learning que se toca en el Máster es avanzada y es importante tener nociones de estadística muy claras para poder seguir el máster. El Curso de Introducción a la Estadística, es un curso práctico que se hace programando en Python y en el que aprenden partes de inferencia, contraste de hipótesis, etc.” Nos cuenta Israel Herraiz, Director del Máster de Data Science y de los módulos introductorios.
Si quieres saber más sobre ellos bien porque quieres aprender Programación y Estadística como si estás pensando en hacer el Máster de Data Science, en este vídeo Israel despeja tus dudas:
El artículo Israel Herraiz: “El Máster de Data Science es eminentemente práctico y es necesario saber de Programación y Estadística” fue escrito el 26 de January de 2017 y guardado bajo la categoría Data Science. Puedes encontrar el post en el que hablamos sobre .
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