Aquí te dejo una lista de pasos que puedes seguir para convertirte en un científico de datos, así como algunas recomendaciones de plataformas para aprender de forma autodidacta:

Aprender matemáticas y estadísticas: Como científico de datos, es importante tener una base sólida en matemáticas y estadísticas. Puedes aprender estos temas a través de cursos en línea o libros de texto.

Aprender programación: La programación es esencial para trabajar con datos y es importante tener una comprensión profunda de un lenguaje de programación como Python o R.

Aprender herramientas de análisis de datos: Es importante estar familiarizado con herramientas como SQL, Tableau o Power BI para extraer, manipular y visualizar datos.

Aprender machine learning: El aprendizaje automático es una parte importante de ser un científico de datos y es importante estar familiarizado con algoritmos como regresión, clasificación y clustering.

Practicar: La práctica es la clave para mejorar tus habilidades y convertirte en un científico de datos competente. Participar en proyectos y resolver desafíos en línea es una excelente manera de mejorar tus habilidades.

Plataformas recomendadas para aprender de forma autodidáctica:

Coursera: Ofrece una amplia gama de cursos en línea en temas relacionados con ciencia de datos, incluyendo programación, estadísticas y aprendizaje automático.
Kaggle: Es una plataforma en línea que ofrece desafíos y proyectos en ciencia de datos, lo que permite a los usuarios practicar y mejorar sus habilidades.
Udemy: Ofrece cursos en línea en una amplia gama de temas, incluyendo ciencia de datos, programación y aprendizaje automático.
Datacamp: Es una plataforma en línea que se enfoca en la enseñanza de la ciencia de datos y ofrece cursos interactivos y desafíos prácticos.
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