Estás leyendo la publicación: 9 plataformas para construir una sólida cartera de ciencia de datos
Entrar en el campo de la ciencia de datos hace que los desarrolladores y entusiastas de los datos se pregunten cómo pueden construir su carrera. Convertirse en un experto en el campo requiere horas, días y meses de práctica y experimentación con varios códigos, proyectos y datos que ya están disponibles en Internet.
Conseguir un trabajo como científico de datos comienza con la creación de su cartera con una lista completa de todos sus proyectos. Para comenzar a crear proyectos, los desarrolladores buscan plataformas y sitios web que puedan ayudarlos a aprender de los expertos mientras colaboran y experimentan con aplicaciones del mundo real.
Para ayudarlo a comenzar a construir su cartera, hemos enumerado las principales plataformas para que los reclutadores lo noten y lo contraten en perfiles de analistas o científicos de datos. Estas plataformas pueden ampliar su conocimiento sobre la ciencia de datos y, al mismo tiempo, ayudarlo a armar su cartera a través de interacciones con expertos y proyectos de construcción.
GitHub
Como científico de datos, crear una cartera en GitHub es una de las varias formas de llamar la atención. Es probable que los reclutadores y contratantes vean su perfil de GitHub y revisen sus proyectos recientes antes de hacerle preguntas sobre el puesto.
En junio de 2022, la comunidad de GitHub tenía casi 83 millones de desarrolladores y al menos 200 millones de repositorios. Es probablemente la mayor fuente de código en la comunidad de desarrolladores. Al fijar sus proyectos en la parte superior y crear un gran perfil, puede atraer a numerosos reclutadores y roles de trabajo deseados.
Haga clic aquí para ir a GitHub.
MáquinaHack
Aprenda y pruebe sus habilidades de aprendizaje automático y compita con otros desarrolladores aquí. MachineHack alberga a cientos de miles de científicos de datos y organiza hackatones para aprender y competir dentro de la comunidad de desarrolladores. También ofrece cursos de bolsillo de primera categoría que pueden ayudarlo a perfeccionar sus habilidades en temas de interés, como comenzar desde los conceptos básicos del aprendizaje por refuerzo hasta la comprensión técnica profunda de las matemáticas que se utilizan en el aprendizaje automático.
Ser parte de esta comunidad definitivamente lo ayudará a hacerse notar, ganar premios emocionantes y ser contratado por las mejores compañías tecnológicas. Además, participar en tantos hackathons como sea posible hará que tu cartera se destaque del resto.
Haga clic aquí para ver MachineHack.
Centro acoplable
Un repositorio de Docker alojado en la nube para aplicaciones del lado del servidor escalables y de código abierto que no tiene estado, DockerHub es una de las plataformas más grandes para compartir y almacenar imágenes de Docker. Después de crear el perfil, los desarrolladores pueden acceder a imágenes oficiales y verificadas de proveedores de editores, además de acceder a repositorios privados de imágenes de contenedores.
Haga clic aquí para ver Docker Hub.
Kaggle
Ganar premios Kaggle es una de las formas más rápidas de hacerse notar como científico de datos. Hay científicos que ocupan la posición de Gran Maestro en las listas de Kaggle y reciben miles de dólares por ganar cada competencia. Aunque puede parecer una gran lucha para llegar a la cima, aprender de los expertos y descubrir nuevas soluciones es una de las mayores ventajas de ser parte de esta comunidad. Mantenerse activo en la plataforma y participar en debates y concursos hará que se destaque en el mundo de la ciencia de datos.
Para unirte a la comunidad de Kaggle, haz clic aquí.
rápido.ai
Fast.ai, fundado en 2016, es un grupo de investigación sin fines de lucro que ha creado una comunidad de desarrolladores centrados en el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial y ha democratizado el acceso al campo. La plataforma incluye cursos, libros y publica noticias junto con códigos para que los desarrolladores comiencen a practicar y crear su cartera desde cero. La atracción más significativa de su sitio web es el curso gratuito MOOC “Practical Deep Learning for Coders” que enseña a los desarrolladores cómo sumergirse en el aprendizaje profundo desde el principio.
Haga clic aquí para ver cómo están haciendo que las redes neuronales vuelvan a pasar desapercibidas.
nota profunda
DeepNote, un cuaderno creado para la colaboración, es donde los equipos colaboran para crear software, aprender y contribuir a proyectos, y armar su cartera. El cuaderno compatible con Jupyter se centra en el aprendizaje colaborativo y utiliza herramientas como Python, R, SQL, TensorFlow y PyTorch para conectar fácilmente las fuentes de datos. Comenzar con esto y aprender la plataforma puede ayudarlo a impulsar su carrera en la industria de la ciencia de datos.
Haga clic aquí para obtener más información sobre DeepNote.
Campamento de datos
Un curso de inicio gratuito, DataCamp ofrece habilidades de datos que un desarrollador y un científico de datos pueden aprender a su propio ritmo, desde habilidades sin código hasta aprendizaje automático. La plataforma se ejecuta directamente desde el navegador y no requiere ninguna instalación. Optar por cursos personalizados para científicos de datos, científicos de aprendizaje automático, ingenieros de datos, analistas de datos y estadísticos puede ayudarlo a impulsar su carrera en la dirección correcta.
Haga clic aquí para visitar el sitio web.
Pesos y sesgos
Pesos y sesgos, una plataforma MLOps creada pensando primero en el desarrollador, ofrece modelos de creación más rápidos, control de versiones de conjuntos de datos y gestión de modelos. Se puede acceder a él en la nube o instalarlo sin conexión para colaborar en tiempo real. GitHub afirma que W&B fue fundamental en el lanzamiento de sus sistemas internos de aprendizaje automático. También ha sido elogiado por Wojciech Zaremba de OpenAI. La comunidad, el podcast y los foros permiten a los desarrolladores mantenerse en contacto con la comunidad de IA y colaborar en proyectos.
Haga clic aquí para saber más sobre W&B.
Dataquest.io
Esta plataforma con sus desafíos y proyectos del mundo real permite a los desarrolladores y científicos de datos dominar y perfeccionar sus habilidades. Dataquest.io le permite crear una cartera de sus proyectos basados en datos además de permitir la colaboración de desarrolladores y empleados. El aprendizaje de este sitio web ofrece respuestas nítidas a varios problemas y desafíos sobre el aprendizaje automático y, por lo tanto, ayuda a los científicos de datos a prepararse para el trabajo y estar atentos a los reclutadores.
Haga clic aquí para registrarse y comenzar a aprender con Dataquest.io.
