Ciencia de datos: qué estudiar y cómo empezar
Respuesta directa
La ciencia de datos une estadística, programación y negocio para tomar decisiones con evidencia. Las carreras base suelen ser matemática, ingeniería o informática; los roles van de analista a ingeniero de datos y ML aplicado.
«Ciencia de datos» suena a un solo trabajo, pero hay analistas, ingenieros y científicos con perfiles distintos. Esta guía te ayuda a ubicarte según lo que disfrutás hacer y qué carrera base te conviene para empezar.
¿Ya sabés por dónde empezar?
Seek cruza tu perfil con programas, becas y un plan de carrera concreto.
Carreras que suelen ser buena base
Matemática, estadística, ingeniería, informática, economía cuantitativa o física. Muchos data scientists llegan por una de esas bases y suman proyectos con Python, SQL y herramientas cloud.
Roles diferenciados en el ecosistema de datos
Analista de datos (reporting e insights), ingeniero de datos (pipelines y calidad), científico de datos / ML (modelos) y analytics engineer (puente entre negocio y datos). Elegí según si preferís código, estadística o comunicación.
Ruta práctica de 90 días
Mes 1: Python y SQL básico con datasets públicos. Mes 2: un proyecto de análisis con visualización y storytelling. Mes 3: portfolio en GitHub + postulación a prácticas o bootcamps complementarios si tu carrera base aún no incluye datos.