Introducción sobre cómo convertirse en un científico de datos
¿Alguna vez ha pensado en un matemático o estadístico sentado en una empresa de TI, haciendo trabajo de software o viceversa? Bueno, el trabajo del científico de datos lo pide. Necesita que las personas sepan matemáticas, estadísticas, experiencia en el dominio y conocimientos de programación. Quien está muy interesado en fragmentos de datos y lo que van a hacer en este mundo también puede sorprenderse con la ciencia de datos. De hecho, cualquier persona con un título universitario básico puede convertirse en un científico de datos. Muchas personas están buscando cómo convertirse en un científico de datos. Creo que es el tema más buscado en internet.
¿Qué es el científico de datos?
Echemos un vistazo a los detalles de lo que es el científico de datos, ya sea su dominio de la experiencia o los antecedentes de programación o las matemáticas.
1. Matemáticas básicas
Muchos de nosotros podríamos haber odiado las matemáticas en nuestros días de infancia que ni siquiera nos gustaba el tutor que enseñaba matemáticas. Estoy aquí para revelar un secreto bien conocido. Las matemáticas que incluyen álgebra, matrices y algunos cálculos son muy necesarias en el campo de la ciencia de datos. Mientras exploramos grandes datos, nos asombraremos de cómo estas matrices o cálculos 'buenos para nada' podrían hacerlo. Las matemáticas en sí mismas son fascinantes si uno se interesa por el tema. Desarrolle un interés genuino en las matemáticas y lo hará bien. Ahora la gente, que ama las matemáticas como yo, asiente con la cabeza y sigue adelante.
2. Estadísticas
Durante mi infancia, mientras aprendía probabilidad y estadística, nunca pensé que la probabilidad me seguiría toda la vida. La importancia de las estadísticas en la ciencia de datos es inevitable. Utilizamos muchos teoremas y fórmulas de estadísticas para comprender los datos y predecir el futuro de los datos. Incluso si se pierde en la gran cantidad de datos, las estadísticas pueden ayudarlo a tomar el camino correcto. Las teorías y fórmulas probadas por grandes científicos no fallarán, ¿verdad? La distribución y exploración de datos se puede hacer fácilmente con la ayuda de estadísticas.
3. Habilidades de programación
Después de tener una idea de los datos con la ayuda de las matemáticas, es realmente agradable visualizarlos. ¡Qué pasa si alguna codificación nos ayuda a hacer esto fácilmente! Python y R son lenguajes de programación bien conocidos que ayudan a los científicos de datos a hacer su trabajo fácilmente. Las estadísticas funcionan fácilmente tanto con los lenguajes que la distribución y la exploración de grandes datos se pueden ver fácilmente con dos o tres pasos de codificación.
No es necesario conocer tanto la mano del idioma en la mano. La experiencia en un idioma lo ayuda a alcanzar grandes alturas en su carrera de ciencia de datos. Si eres nuevo en Python o R, respira hondo y levántate. Ambos idiomas son fáciles de aprender y comprender. Nada puede impedir que te conviertas en un científico de datos.
4. Visualización de datos
La visualización de datos es muy importante en el campo de la ciencia de datos, ya que debe saber cómo se comportan sus datos después de su análisis. Si puede preverlo bien, entonces está a medio camino al comienzo de la exploración de datos. Mientras analiza los datos, visualice a dónde pueden llevarlos los datos si toma el camino correcto. ¿O qué pasa si tomas el lado opuesto de la carretera? La gente puede reírse de mí si digo que la creatividad es una parte importante de la visualización de datos. Pero esto es verdad. Los gráficos y las gráficas pueden ayudarlo mucho a hacer el trabajo sin hacer todos los cálculos y la parte de codificación. Algunas herramientas de visualización de datos incluyen Excel, Tableau, gráficos de Google, etc.
5. Aprendizaje automático
La ciencia de datos se trata de analizar los datos; el aprendizaje automático es construir un modelo a partir de los datos. El aprendizaje automático lo ayuda a comprender los datos etiquetados y no etiquetados, le brinda una imagen clara de varios tipos de regresión y predice cómo pueden ser los datos futuros. Con el advenimiento de las nuevas tecnologías y las diversas formas a través de las cuales se crea una nueva pila de datos, es importante mantener los datos en nuestras manos para que sean bien conocidos y nos ayuden a predecir nuestro futuro. El aprendizaje automático ayuda a hacer esto. Los enfoques tradicionales de aprendizaje automático pueden ser destronados por el aprendizaje profundo. Las redes neuronales piensan como cerebros humanos y un poco de inteligencia artificial nos facilitará la vida con los datos. El conocimiento básico del aprendizaje profundo es importante para ser un científico de datos eficiente.
6. Conocimiento de datos
Este debería ser el primer tema en esta página. Conocer sus datos es muy importante. El dominio al que pertenecen los datos, si faltan columnas relevantes, la forma y el tamaño de los datos y el comportamiento de los datos es necesario para conocer las conclusiones adecuadas. Los datos faltantes se deben reemplazar o eliminar según la relevancia de la columna. Se debe prestar la atención adecuada para encontrar datos etiquetados y no etiquetados. El método de regresión a seguir debe considerarse después de un estudio adecuado de los datos.
7. Habilidades de comunicación
Una vez que la limpieza, la exploración y el análisis de datos han terminado, es crucial informar los desarrollos a los miembros del equipo en cuestión y también a la administración. Las habilidades de comunicación son útiles aquí. Es importante mostrar su trabajo con la máxima paciencia en términos simples para que quienquiera en la presentación pueda entender el mensaje que está tratando de transmitir. Hable con las personas genuinamente interesadas en su trabajo, obtenga información de personas que han trabajado durante largos años y haga que todos comprendan la importancia del análisis de datos. La buena comunicación ayuda a hacer todas estas cosas de manera metódica.
Conclusión
Debería estar actualizado sobre el mercado y desarrollar su análisis de datos en consecuencia. Trabaja duro por tus datos y haz un análisis perfecto, ya que un pequeño error significa arruinar tu organización. Nadie quiere hacer eso. El científico de datos puede especializarse en cualquier campo porque hay grandes datos en todos los campos de la ciencia del mundo. El conocimiento de todos los temas mencionados en sí mismo no puede convertirlo en un experto científico de datos. Debes ser trabajador y estar abierto a nuevas ideas siempre. A medida que el mundo cambia, también lo hace el campo de datos.
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