¿Debo aprender ciencia de datos cuando era adolescente?

Oh, buen señor – si !!

Hay un par de puntos para esto.

La primera es que estás preguntando si debes hacer algo que disfrutes. La respuesta es si no va a lastimar a nadie, ¡entonces hazlo!

Dejando de lado las lecciones de la vida, la ciencia de los datos es mucho más que la programación “y esas cosas”. Hay un elemento muy pesado de comprensión matemática y estadística. Solo debe tener en cuenta que la ciencia de los datos no es un caso de escribir algún código y generar un resultado. Necesitas poder interpretarlo. En este momento, necesita concentrarse en algunos elementos centrales, como las matemáticas (o matemáticas si no es británico) y los conceptos básicos de la programación.

Realmente recomiendo aprender Python si no tienes conocimientos de lenguaje de programación en este momento. Además de aprender a codificar en Python (o el idioma que elija), debe aprender el arte de la programación. Hay un montón de idiomas para elegir.

También quieres estar bastante al tanto de MS Excel (silbidos, silbidos de la multitud). La realidad es que pasará una tonelada absoluta de tiempo usándolo para hacer varias cosas. Solo asegúrate de no quedar atrapado en él. Conozca sus usos, profesionales, pero no intente estirarlo más allá de lo que fue hecho para: análisis simple.

No será fácil, será un montón de diversión. A veces será fácil, y será aburrido como el infierno. Tal es la vida de alguien en los datos, pero tiende a caer hacia lo primero, así que no se preocupe demasiado. Llegas a ser realmente creativo con lo que puedes hacer y, en general, no hay una respuesta correcta.

Disfruta tu aprendizaje!

Definitivamente deberías poner tu tiempo en ello.

Sin embargo, le recomendaría algo: No se obsesione con un programa de estudios , con una lista interminable que resalta todo lo que necesita aprender y en qué orden hacerlo. En vez de eso, haga lo que más disfrute , ya sea aprendiendo python, aprendiendo R, aprendiendo algoritmos, aprendiendo matemáticas, estadísticas … además, si de repente se siente inclinado a profundizar en un tema que parece no estar relacionado con la ciencia de datos, haga No dudes en sumergirte en ello. Tal vez estés aprendiendo visualización de datos y escuches que D3 es muy útil, luego comienzas a aprender JavaScript y HTML y es fascinante la facilidad con la que puedes construir cosas con las que tus amigos pueden jugar. Tal vez entonces comienzas a sentirte interesado en los gráficos, así que aprendes Photoshop, ilustrador … y quizás incluso quieras aprender a modelar en 3D por alguna razón aleatoria. O tal vez estás rompiendo un algoritmo de agrupamiento usando un conjunto de datos de genética y quieres aprender más sobre biología …

Mi punto es que no importa. Todo puede ser útil y definitivamente vale la pena, siempre y cuando lo hagas con pasión.