以下は、データサイエンティストになるために従うことができる手順のリストと、自己攻撃的な方法で学習するためのいくつかのプラットフォームの推奨事項を示します。

数学と統計を学ぶ：データサイエンティストとして、数学と統計に強固な基盤を持つことが重要です。これらのトピックは、オンラインコースや教科書を使用して学ぶことができます。

学習プログラミング：プログラミングはデータを操作するために不可欠であり、PythonやRなどのプログラミング言語を深く理解することが重要です。

データ分析ツールの学習：SQL、Tableau、Power BIなどのツールに精通して、データを抽出、操作、表示することが重要です。

学習機械学習：自動学習はデータサイエンティストであることの重要な部分であり、回帰、分類、クラスタリングなどのアルゴリズムに精通することが重要です。

練習：練習は、スキルを向上させ、有能なデータサイエンティストになるための鍵です。プロジェクトに参加し、オンラインの課題を解決することは、スキルを向上させる優れた方法です。

自己産業を学ぶための推奨プラットフォーム：

Coursera：プログラミング、統計、自動学習など、データサイエンスに関連する問題に関する幅広いオンラインコースを提供しています。
Kaggy：課題とプロジェクト科学プロジェクトを提供するオンラインプラットフォームであり、ユーザーがスキルを練習および向上させることができます。
Udemy：データサイエンス、プログラミング、自動学習など、幅広いトピックのオンラインコースを提供しています。
DataCamp：データサイエンスの教育に焦点を当てたオンラインプラットフォームであり、インタラクティブなコースと実用的な課題を提供します。
Aquí te dejo una lista de pasos que puedes seguir para convertirte en un científico de datos, así como algunas recomendaciones de plataformas para aprender de forma autodidacta:

Aprender matemáticas y estadísticas: Como científico de datos, es importante tener una base sólida en matemáticas y estadísticas. Puedes aprender estos temas a través de cursos en línea o libros de texto.

Aprender programación: La programación es esencial para trabajar con datos y es importante tener una comprensión profunda de un lenguaje de programación como Python o R.

Aprender herramientas de análisis de datos: Es importante estar familiarizado con herramientas como SQL, Tableau o Power BI para extraer, manipular y visualizar datos.

Aprender machine learning: El aprendizaje automático es una parte importante de ser un científico de datos y es importante estar familiarizado con algoritmos como regresión, clasificación y clustering.

Practicar: La práctica es la clave para mejorar tus habilidades y convertirte en un científico de datos competente. Participar en proyectos y resolver desafíos en línea es una excelente manera de mejorar tus habilidades.

Plataformas recomendadas para aprender de forma autodidáctica:

Coursera: Ofrece una amplia gama de cursos en línea en temas relacionados con ciencia de datos, incluyendo programación, estadísticas y aprendizaje automático.
Kaggle: Es una plataforma en línea que ofrece desafíos y proyectos en ciencia de datos, lo que permite a los usuarios practicar y mejorar sus habilidades.
Udemy: Ofrece cursos en línea en una amplia gama de temas, incluyendo ciencia de datos, programación y aprendizaje automático.
Datacamp: Es una plataforma en línea que se enfoca en la enseñanza de la ciencia de datos y ofrece cursos interactivos y desafíos prácticos.