Ayúdeme a entender cómo lograr ser Data Science a través de Learn

Cesar Augusto Delgado Alvarado 0 Puntos de reputación
2024-11-25T20:05:23.21+00:00

Buenas tardes.

Ayúdenme a entender cómo lograr ser Data Science utilizando esta plataforma Learn.

  1. Tengo dos exámenes programados, DP-100 y AZ-204. Si le oprimo CANCELAR, el voucher me queda activo para programar cualquier otro examen para certificarme? Por favor, indicarme el orden adecuado para ir logrando las certificaciones
  2. Me pueden decir o explicar cómo puedo guiarme por la plataforma Learn para lograr mi objetivo?
  3. Cuál es el orden de Certificaciones, de menor a mayor complejidad, para ser Data Science?
  4. Dónde puedo conseguir voucher gratis? Actualmente no trabajo y no tengo ingresos laborarles ni de ningún tipo entonces me sirve conseguir voucher gratis... ya cuando trabaje podré invertir en mi formación profesional. Agradezco pronta y detallada respuesta. Muchísimas gracias

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  1. Gao Chen 3,035 Puntos de reputación Proveedor de Microsoft
    2024-11-25T20:39:58.45+00:00

    Hola Cesar Augusto Delgado Alvarado,

    ¡Bienvenido(a) a Microsoft Q&A!

    Sobre la pregunta 1, como la documentación no es especifica en si el voucher se va a volver a poder utilizar, mi recomendación es que hagas un foro sobre esta pregunta con nuestro equipo de soporte de certificaciones.

    En cuanto al punto 2, lo que puedes hacer ir al siguiente enlace ya que en este te da la una ruta especifica que puedes tomar. Puedes tener en cuenta la opción 1 ya que te da un plan con todos los cursos que debes de tomar para ser un Data Scientist: Entrenamiento para científicos de datos.

    Ahora, con el punto 3, si tu quieres incluir otras certificaciones de otros lugares, puedes tomar en cuenta lo siguiente:

    • Certificación Profesional de DataCamp: Este ofrece cursos interactivos sobre análisis de datos y programación en Python o R
    • Certificado Profesional de IBM en Ciencia de Datos: Este programa cubre herramientas y técnicas esenciales, incluyendo Python, SQL y visualización de datos y no se requiere experiencia previa.
    • Curso de Certificación en Ciencia de Datos usando R: Se centra en técnicas de análisis de datos y aprendizaje automático y es un poco más avanzado, además que requiere una comprensión básica de R.
    • Certificación en Python para Ciencia de Datos: Ensena a implementar soluciones de aprendizaje automático y análisis avanzado. Cubre desde los fundamentos hasta temas más complejos.
    • Especialización en Business Analytics: Esta certificación es más avanzada y se enfoca en el análisis de datos en un contexto empresarial. Es ideal para quienes ya tienen algo de experiencia en análisis.
    • SAS Certified Data Scientist: Esta certificación requiere aprobar varios exámenes y es adecuada para quienes buscan profundizar en análisis y big data.
    • Certificación Avanzada en Análisis de Negocios: Esta es una de las más complejas, enfocándose en el análisis de datos del mundo real y la toma de decisiones estratégicas. Requiere un conocimiento sólido en análisis y programación.

    Por último, puedes tomar en cuenta las siguientes opciones:

    1. A veces Google ofrece cupones de descuento para sus certificaciones, especialmente para estudiantes. Si estás en un programa educativo, podrías calificar para un descuento del 50% en ciertos exámenes.
    2. Plataformas como Coursera, edX, y DataCamp ofrecen cursos gratuitos en ciencia de datos. Aunque no siempre incluyen un certificado gratuito, puedes aprender mucho sin costo. Algunos cursos ofrecen certificados gratuitos al completar tareas específicas.
    3. Puedes buscar cupones de descuento en Udemy ya que hay promociones que permiten acceder a cursos a precios muy bajos o incluso gratis.
    4. Algunas instituciones y plataformas ofrecen programas subvencionados para cursos de ciencia de datos. Investiga en sitios como Emagister, donde a veces hay cursos gratuitos subvencionados para pymes.

    Espero que información brindada fuera útil. Si necesitas más asistencia, estoy a tu disposición.

    Atentamente,

    Gao


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