A ciência de dados vai se tornar cada vez mais importante no dia-a-dia profissional.

A grade universitária em geral encontra-se no século passado. Não dá para comparar com a quantidade e velocidade de transformação. Felizmente, há diversas opções on-line surgindo.

Algumas recomendações, para desenvolvimento profissional.

A EDX (https://www.edx.org/) oferece vários cursos introdutórios, a preços bastante acessíveis.

Stanford e MIT têm versões on-line de aulas em geral: https://www.stanford.edu/ http://web.mit.edu/

A Kaggle (https://www.kaggle.com/) oferece diversos desafios de data science. Há um ranking com o desempenho, e os melhores trabalhos ganham uma premiação.

Num nível mais hard, a Udacity tem nanodegrees (pagos e caros), num nível bem alto, sobre temas como carros autônomos, por exemplo.

O MIT professional é mais caro ainda, esse ainda não testei.

e O INFORMS tem uma certificação em Analytics, o CAP (https://www.certifiedanalytics.org/). É, no mínimo, um guia para estudos e uma prova para testar os conhecimentos. No BR, não é algo muito famoso. Até porque o que vale é fazer o trabalho,  e não ter certificados.

Outra dica é criar um perfil no Github, e se acostumar a publicar bons trabalhos e pesquisar sobre outros existentes.

E um perfil no LinkedIn, rede para conexão de profissionais. 

Uma boa ideia é as empresas pagaram alguns cursos básicos para o pessoal com aptidão e fome analítica. É barato e dá um incentivo positivo para o desenvolvimento destes e da companhia.

Mais dicas? Favor postar nos comentários.