Giovanna Caneva
Creative Copywriter Sr. en Coderhouse
Inteligencia Artificial y Data
¿Cómo empezar en Data Science sin experiencia?
Publicado el
2 de septiembre de 2025
La ciencia de datos se convirtió en una de las áreas más buscadas de la tecnología. Bancos, startups, e-commerce, salud y hasta deportes usan Data Science para tomar mejores decisiones. La buena noticia es que no necesitás experiencia previa para empezar. Con fundamentos claros y proyectos prácticos podés dar los primeros pasos hacia un rol con gran demanda y proyección.
¿Qué es Data Science?
Data Science es la disciplina que combina estadística, programación y conocimiento de negocio para extraer valor de los datos. El objetivo es transformar información en decisiones, predicciones o productos.
Ejemplos cotidianos de Data Science:
Recomendaciones en plataformas: Netflix o Spotify usan modelos para sugerir películas o música.
Predicciones del clima: algoritmos que analizan datos meteorológicos para anticipar lluvias o tormentas.
Redes sociales: análisis de tendencias y detección de comportamiento de usuarios.
Primeros pasos para empezar sin experiencia
Si nunca trabajaste con datos, no te preocupes. Podés iniciar con bases sencillas:
Matemáticas y estadística básica: probabilidad, medias, distribuciones. No necesitás ser experto, pero sí entender los conceptos principales.
Programación en Python: el lenguaje más usado en ciencia de datos. Librerías clave: pandas (análisis), NumPy (cálculo) y scikit-learn (machine learning).
Manejo de datasets: aprender a limpiar, ordenar y explorar datos en hojas de cálculo o con Python.
Visualización: representar información en gráficos o dashboards usando herramientas como Power BI o Tableau.
Proyectos iniciales: predicción de precios de casas, clasificación de imágenes simples o análisis de datos abiertos (ej.: estadísticas de transporte o salud).
Habilidades necesarias para crecer en Data Science
Bases de datos y SQL: cómo consultar y extraer información estructurada.
Machine Learning básico: regresiones, árboles de decisión, clustering.
Comunicación: explicar hallazgos de forma clara a equipos no técnicos.
Storytelling con datos: contar historias con gráficos y métricas para convencer a audiencias.
Cómo formarte en Data Science
En Coderhouse podés aprender de forma práctica y con proyectos reales. Opciones recomendadas:
Curso de Data Analytics — primer paso para aprender a manipular datos y crear dashboards.
Curso Fundamentos de Data Science — bases en programación, estadística aplicada y primeros modelos.
Carrera de Data Scientist — ruta completa hacia machine learning avanzado y proyectos aplicados.
Diplomatura en Data — formación intensiva que combina analítica, ML y deep learning para perfiles más avanzados.
Errores comunes al empezar
Querer aprender todo a la vez: es mejor avanzar por etapas: primero analítica, luego machine learning.
Ignorar la estadística: es la base de la ciencia de datos; sin ella, los modelos se vuelven “cajas negras”.
No hacer proyectos: la teoría importa, pero lo que te abre puertas laborales es un portafolio con casos reales.
Preguntas frecuentes
¿Se puede entrar a Data Science sin experiencia?
Sí. Lo clave es mostrar proyectos que prueben tus habilidades, aunque no tengas experiencia laboral formal.
¿Cuánto tiempo lleva aprender lo básico?
En 3 a 6 meses podés manejar conceptos introductorios y crear proyectos simples.
¿Qué proyectos puedo hacer como principiante?
Predicciones de precios, análisis de sentimientos en redes sociales o clasificación de imágenes básicas.
¿Es necesario tener estudios universitarios?
No necesariamente. Muchas empresas valoran bootcamps, diplomaturas y experiencia demostrable más que títulos formales.
¿Qué herramientas debería aprender primero?
Python, SQL, Power BI o Tableau, además de hojas de cálculo para análisis rápido.
Conclusión
Empezar en Data Science sin experiencia es posible. La clave está en aprender fundamentos, practicar con proyectos y construir un portafolio que hable por vos. El mercado necesita cada vez más perfiles capaces de transformar datos en decisiones.
Podés comenzar con el Curso de Data Analytics, seguir con el Curso Fundamentos de Data Science y luego dar el salto a la Carrera de Data Scientist o la Diplomatura en Data.
Fuentes y referencias
Sobre el autor
¡Hola! Me dicen Gio 👋🏽 Soy Licenciada en Publicidad con una sólida trayectoria en marketing digital y gestión de contenidos UGC, influencers, paid media & owned media. Colaboré con industrias del mundo Tech, Beauty, Moda y Finanzas, cada una de las cuales aportó valor a mi perfil profesional desde un lugar diferente. 📲 Soy heavy user de redes sociales, lo cual me mantiene actualizada constantemente acerca de tendencias, vocabulario y buenas prácticas de las distintas plataformas. Para saber más sobre mi formación, ¡te invito a revisar mi perfil de LinkedIn!