SER un científico de Datos

• Tener una buena base de álgebra, cálculo, probabilidad, estadística  y lás matemáticas de ciencias exactas y las ingenierías.
• Python o R como lenguaje de programación, y sus correspondientes librerías para Data Science.
• Conocimientos de SQL para hacer consultas sobre bases de datos 
• Obtención de datos de distintas fuentes 
• Limpieza y preprocesado de datos 
• Machine Learning (algoritmos, modelado, evaluación, optimización, etc).
• Deep Learning, Reinforcement Learning, Natural Language Processing, Computer vision, ….