Introducción a las habilidades de ciencia de datos
Data Science, ¡ah, una profesión tan hermosa en palabras y hechos de quienes aman hacer el trabajo! Como un punto importante para cada trabajo, el amor por la profesión es muy importante. Entonces, para amar el trabajo, uno debe tener las habilidades necesarias para hacer lo mismo, ya sea incorporado o adquirido. Hemos visto muchos hombres de negocios que adquieren el negocio de su familia y lo convierten en un imperio. Y otros estratos comerciales, que se preparan para enfrentar lo peor, adquieren las habilidades y se convierten en los mejores en la ranura. Ahora, veamos las habilidades de la ciencia de datos.
Tipos de habilidades de ciencia de datos
Los siguientes son los tipos de habilidades de ciencia de datos:
1. Habilidades técnicas
¿Cuántos de nosotros hemos odiado las matemáticas como materia durante nuestros días escolares? Casi todos tenemos razón. Aquí les voy a contar una revelación desgarradora. La matemática es muy importante para la ciencia de datos, ya sea estadística, probabilidad o álgebra o lo que sea. Las estadísticas nos muestran que los datos que recopilamos tienen un patrón o no. Nos hace decir que debería haber una media y una variación para cada dato. La probabilidad nos muestra el futuro de los datos, ya sea que vayan a suceder o no. Además, también dice sobre el pasado.
El álgebra lineal es la base de la ciencia de datos, ya que los datos giran en torno a funciones y ecuaciones. También a partir de los datos, podríamos obtener vectores y matrices, que es una parte crucial del álgebra lineal. Si desea ser un maestro en ciencia de datos, es fundamental que sepa cómo funciona el álgebra lineal. Comienza a amar las matemáticas y te llevará a grandes alturas.
2. Habilidades de programación
Atrás quedaron los días en que los estadísticos trabajaban con lápiz y papel o con una calculadora para analizar las ventas de una empresa o para comparar las ventas de la empresa competidora. Ahora podríamos hacer todas estas cosas con la programación, no todas estas, sino más que estas. Podríamos ver qué tan lejos nos llevan los datos a largo plazo, si los datos fueron consistentes en el pasado y cómo nos está yendo en el presente.
Los mejores lenguajes de programación que funcionan para la ciencia de datos en lenguaje de programación Python y R. Si aprende Python una vez, no hay vuelta atrás a otros lenguajes de programación porque Python es muy fácil y simple. Considere a dos personas hablando entre sí en un idioma conocido por ambos. Y cuando sea necesario, dibujar bocetos para mostrar exactamente lo que uno quería decir. Eso es lo que estamos haciendo con Python. No hay interacciones de archivos de encabezado para los programas. Para los problemas que le parecen complicados, hay bibliotecas asignadas para hacer el trabajo por usted. Importarlos y considerar que está hecho. Se dice que el lenguaje de programación R es para aquellos que no conocen el programa en absoluto. Pero créeme; Es fácil de lo que piensas. R se usa principalmente cuando necesitas más bocetos. Es bueno saber tanto la mano del idioma en mano, pero al principio, un idioma puede llevarlo a un nivel superior.
3. Habilidades de visualización
Cuando leemos el periódico, leemos y saltamos las noticias más importantes, pero las que leemos son principalmente con bocetos. Es una noción humana ver cualquier cosa y estar registrado casi igual en la mente. Entonces, ¿la habilidad de visualización es indispensable en la ciencia de datos? Lo respondería con un gran sí. Los datos completos de quizás 100 páginas se pueden minimizar a dos o tres gráficos o diagramas. ¿No sientes que es genial? Me siento tan.
Para dibujar los gráficos, uno debe visualizar los patrones de los datos. Entonces, ¿hay algunas herramientas que nos ayuden a hacerlo? Me alegra decir que sí a esta pregunta también. Excel es una gran herramienta que dibuja los cuadros y gráficos necesarios según nuestras necesidades. Algunas otras herramientas para la visualización de datos incluyen Tableau, Infogram y Datawrapper, etc. Por lo tanto, existen muchas herramientas para ayudarnos cuando nos perdemos en el gran mar de datos. Ya sea grande o pequeño, los datos son esenciales para que podamos sacar nuestras conclusiones y presentarlas a nuestra gerencia. ¿Qué más podría hacer una herramienta de visualización de datos en lugar de ayudarnos a hacer los gráficos?
4. Habilidades de comunicación
Es fundamental transmitir nuestros hallazgos a un grupo de compañeros de equipo o a la alta gerencia. La comunicación nos ayuda a alcanzar un nivel más alto de lo que realmente luchamos. Ser un buen comunicador nos ayuda a compartir nuestras ideas y a encontrar discrepancias, si las hay, en los datos. La habilidad de presentación es más importante en un proyecto para mostrar los hallazgos de los datos y planificar el futuro. Mirarse a los ojos para transmitir un mensaje es importante durante la presentación.
Sin embargo, existe una tendencia a evitar esta habilidad mientras se prepara para estar en el campo de la ciencia de datos. Amigos, esta no es la última habilidad que se adquiere, sino una habilidad que se debe recorrer al pasar por otras habilidades. Después de hacer los cálculos en matemáticas, se ve hermoso si el problema se termina con un resumen que sopla. Durante la programación, se recomienda agregar comentarios entre los códigos para que quienes lo revisen lo entiendan mejor. Las herramientas de visualización obtienen un toque final solo cuando está decorado con títulos adecuados y se le dan explicaciones adecuadas. Por lo tanto, las habilidades escritas y verbales son inevitables en la ciencia de datos.
Conclusión
Entonces, ¿eché de menos alguna habilidad para adquirirla para que puedas estar en el campo de la ciencia de datos? Las habilidades analíticas son igualmente importantes, aunque no lo he enfatizado porque las matemáticas cubren todos esos temas candentes. La curiosidad sobre las habilidades de datos y liderazgo para hacer que el trabajo en equipo juntos lo haga excelente en ciencia de datos. Me gustaría concluir este escrito diciendo que no se subestiman las habilidades. Y todas las habilidades se pueden adquirir para convertirse en un científico de datos profesional. Es difícil concentrarse en lo que está haciendo, a la larga no debe evitarse un poco de paciencia para limpiar los datos.
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