データサイエンスに専門化するためのいくつかの考慮事項があります。プリンシパルは、一般的なPythonでプログラミング言語を知ることが最初のオプションであり、データがデータベースで処理され、データが処理されるときに調査する必要があるRやSQLなどの他の言語があります。そのSQL言語相談。ルートは、クラウドまたはローカルレコードのいずれかにデータを保存することを学び続けています。それらを正常化、管理、分析、提示、他の多くのタスクの間でバックアップを生成し、データサイエンスに対応しており、その研究には現在、任命された領域とそのテクノロジーでの知識が必要です。
Existen varias consideraciones para hacer una especialización en ciencia de datos, una principal  es conocer un lenguaje de programación en general Python es la primera opción, existen otros lenguajes como R o SQL que deben ser estudiados pues los datos se manejan en bases de datos y sus consultas en lenguaje SQL. La ruta prosigue con aprender a almacenar los datos bien sea en la Nube o en discos locales. Normalizarlos, administrarlos, analizarlos, presentarlos, generar copias de seguridad entre otras muchas labores corresponden a la ciencia de datos y su estudio en la actualidad requiere conocimientos en las áreas nombradas y sus tecnologías.