1- Basado en un tweet de @alangosiker y en un post en @LinkedIn de @eudtoxic Sale 🧵sobre como dar los primeros pasos en el mundo de #DATA o de #DATOS dentro del rubro IT. Esto es un post orientativo, con el fin de ayudar a los más nuevos o a los que están empezando. Sigue 👇
2- Educacion formal: si o no?. Esa respuesta depende de vos, de tus intenciones, de tu tiempo, tu disponibilidad y mil factores más. Actualmente hay muchas carreras focalizadas en "DATA", en diferentes universidades: sigue 👇
3- Formal: @Exactas_UBA: Licenciatura en ciencia de datos. @Aconcagua1965: Diplomatura Business Analytics. @UCAECE: Licenciatura en ciencia de datos. @UADEoficial: Diplomatura en ciencia de datos. @ITBA: Licenciatura en analítica empresarial y social y asi podemos seguir...👇
4- No tan formal: @EducacionIT: Hay cursos (varios) y la carrera de datos, @_digitalhouse: Cursos de Data Analytics y Data Science. @coderhouse: cursos de Data Analytics (Acá fui tutor y lo recomiendo), Data Science y carrera de Data Scientist. Hay más, como x ej @platzi sigue👇
5- Estos son todos en español, pero la "papa" está en inglés, desde mi humilde punto de vista, es lo mas recomendable, si no te llevas bien con el idioma, deberias. En IT tener inglés es un "MUST", quizás tan importante como el conocimento técnico. Sigue👇
6- Plataformas/sitios/etc. pagos en inglés: @coursera acá recomiendo 100% el curso oficial de @Google que se dicta en esta plataforma, tanto si recien empezas como si tenes una "base" (desconozco el precio actual): coursera.org/professional-c…
7 - Plataformas/sitios/etc. pagos en inglés: 2da recomendación personal, @DataCamp es la plataforma mas útil e integral que encontré, hay cursos para Data Analyst, Data Engineer o Data Scientist, tambien hay ejercicios, examenes, simulaciones de proyectos: datacamp.com
8 - Plataformas/sitios/etc. pagos en inglés: 3era recomendacion, @pluralsight acá está separado en especializacion y herramienta/tecnologia: pluralsight.com/browse/data-pr… para data analyst/analytics
9 - Plataformas/sitios/etc. GRATIS en inglés: esta es la nro 1, @freeCodeCamp es una web con todo tipo de cursos/tutoriales/videos sobre cualquier tema vinculado a desarrollo y por supuesto de #DataAnalytics #DataScience y #dataengineering freecodecamp.org
10 - @kaggle: esta web está un poco mas orientada a Data science, pero al igual que data camp, es una web donde tienen cursos/prácticas y simulaciones de proyectos, ademas de set de datos para "jugar": kaggle.com/learn
11- Como siempre @YouTube canales como @simplilearn @Intellipaat o el mismo @freeCodeCamp. Van desde lo mas básico a lo mas avanzado.
12- Libros que leí y recomiendo: compré todos, pero no es obligatorio: Data Engineering Cookbook, Python for Data Analysis, Python Crash Course (2nd Edition), Automate The Boring Stuff With Python, The Definitive Guide to Azure Data Engineering, Storytelling with Data.
13 - Ahora que tenemos todo, nos preguntamos que queremos hacer? que hace cada rol? que es #bigdata? que es data science? que es BI? que tengo que saber para cada rol? y otras miles de dudas más. Es normal, bienvenido al club 😀
14- Van a encontrar varias formas de ponerle etiquetas a los roles, pero recuerden, lo que importa es el indio, no la flecha. Business Intelligence Developer/Analyst o Analista BI o Data Analyst o Data Analytics, Dataviz. Son en lineas generales lo mismo, depende de la empresa...
15- Utilizan herramientas como @tableau #powerbi @lookerdata @MicroStrategy #python entre otras, para visualización de datos, es decir para representar graficamente el analisis que realizan. Tambien utilizan #SQL #NoSQL PL/SQL, lenguaje #R y tambien pueden trabajar con #Excel
16 - Los Data Engineer, en lineas generales, son los que le "preparan" la info al Data Analyst, recolectan datos y los transforman. Este perfil es mas técnico, pueden trabajar con #SQL #NoSQL PL/SQL, lenguaje #R #Excel #Bigdata #ETL (Python, SSIS, ADF, etc) #JAVA #Scala #SASS
17 - Data Scientist: si te gusta mucho matematica o estadistica, este es tu rol (es el que menos conozco JA). Es el perfil mas "verde" del mercado, trabajan con modelos predictivos, Inteligencia artificial y otras magias...
18 - Quedan otros roles dentro de data que no menciono, para no alargar la cosa (Data Architect, Business Analyst, Data Manager, etc...) los dejo afuera pq es un hilo para los que recien empiezan... los "MUST" dentro de data o "BI"👇
19 - Una vez que estamos haciendo un curso/carrera hay que practicar, para ello es necesario tener DATOS. ¿Dónde puedo ver/bajar datos para "jugar"?. Aqui my friend: datasetsearch.research.google.com ONU: data.un.org Banco Mundial: datos.bancomundial.org sigue 👇
20 - Popurri: kaggle.com/datasets Datos de #Argentina: datos.gob.ar OMS: who.int/data/collectio… ABS News: data.fivethirtyeight.com Amazon: registry.opendata.aws Data de USA: data.gov y hay miles mas, @Twitter @instagram tambien tienen.
21 - Para todo esto, es recomendable tener un perfil de @github para poder subir todo nuestro trabajo/portfolio y sumarlo al CV. Ademas es MUY probable que si empiezan a laburar, trabajen con esta herramienta:github.com
22 - Fin. Espero haberlos ayudado, espero que hayan entendido un poco o algo de lo que puse, la idea es ayudar a los que estan empezando, o a los que no se deciden. Consejos finales: NO intenten abarcar TODO. Empiecen con algo propio. Aprendan Inglés, SQL y Python. Dudas al DM!.
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