ゼロからデータサイエンスを専門としたい場合は、次の手順をいくつか紹介します。

 - 基本的なプログラミングの概念を学ぶ：Pythonのような言語でプログラムすることを学ぶことは、データサイエンティストになるための重要な第一歩です。変数、データ型、フロー制御構造、関数、クラス、オブジェクトなどの概念に慣れる必要があります。
 - 数学を持つ家族：データサイエンスは多くの数学的手法を使用しているため、統計、線形代数、計算、確率理論などの問題に精通することが重要です。
 - 特定のツールとテクノロジーを学ぶ：Pandas、Numpy、Matpletlib、Scikit-Learningなどのデータサイエンスで使用されるツールとテクノロジーに精通することが重要です。また、SQLやNOSQLなどのデータ管理ツールとデータベースを使用することを学ぶことも重要です。
 - オンラインコースとトレーニングプログラムに参加する：無料または支払い科学のオンラインコースを提供するオンラインリソースがたくさんあります。さらに、構造化された実践的な教育を提供できるブートキャンプやマスターなど、データサイエンスには特定のトレーニングプログラムがあります。
 - 練習：データサイエンスを学ぶための最良の方法は、練習を通してです。興味深いプロジェクトを見つけて、学んだスキルとツールを使用してそれらに取り組みます。また、職場やオンライン研究グループに参加して、他の人と協力して、彼らから学ぶこともできます。
Si deseas especializarte en ciencia de datos desde cero, aquí hay una serie de pasos que puedes seguir:

- Aprender los conceptos básicos de programación: Aprender a programar en un lenguaje como Python es un primer paso importante para convertirse en un científico de datos. Deberías familiarizarte con conceptos como variables, tipos de datos, estructuras de control de flujo, funciones, clases y objetos.
- Familiarizarte con las matemáticas: La ciencia de datos utiliza muchas técnicas matemáticas, por lo que es importante estar familiarizado con temas como estadística, álgebra lineal, cálculo y teoría de la probabilidad.
- Aprender herramientas y tecnologías específicas: Es importante familiarizarse con las herramientas y tecnologías utilizadas en la ciencia de datos, como Pandas, NumPy, Matplotlib y Scikit-Learn. También es importante aprender a utilizar herramientas de gestión de datos y bases de datos, como SQL y NoSQL.
- Participar en cursos en línea y programas de formación: Hay muchos recursos en línea que ofrecen cursos en línea gratuitos o de pago sobre ciencia de datos. Además, hay programas de formación específicos en ciencia de datos, como bootcamps o másteres, que pueden proporcionar una educación estructurada y práctica.
- Practicar: La mejor manera de aprender ciencia de datos es a través de la práctica. Busca proyectos interesantes y trabaja en ellos utilizando las habilidades y herramientas que has aprendido. También puedes unirte a grupos de trabajo o de estudio en línea para colaborar con otros y aprender de ellos.