Introducción a las habilidades de los científicos de datos
La ciencia de datos es una palabra de moda para todos los buscadores de empleo en el mercado. Ha inspirado a muchos que el número de plataformas en línea para enseñar ciencia de datos supera en número a otras habilidades informáticas. Entonces, ¿qué habilidades se necesitan para convertirse en un científico de datos eficiente? ¿El conocimiento de los datos dados es suficiente o si tengo que aprender algo nuevo? Conozco algunas estadísticas y sobresalen, ¿estará bien ser un científico de datos? Mira, soy muy bueno programando lenguajes, ¡creo que voy a ser un gran científico de datos! Veamos qué habilidades son importantes para un científico de datos.
Habilidades importantes del científico de datos
A continuación se detallan las habilidades importantes para Data Scientist:
1. Estadísticas
Fui muy bueno resolviendo problemas de estadística y probabilidad durante mis días de escuela que me perdí en mi mundo de software. El mundo de las estadísticas es asombroso. De acuerdo, al menos para mí y personas de ideas afines. Entonces, ¿qué podría traerme de vuelta a las estadísticas que no sean Data Science? Créanme amigos; Las estadísticas son realmente importantes para el análisis de este vasto conjunto de datos. Las estadísticas en sí mismas significan recopilación, interpretación y análisis de datos. Esto explica por qué las estadísticas son importantes en este campo. La predicción de datos futuros es tan importante como el análisis de datos. El conocimiento en los conceptos básicos de estadística y probabilidad es importante para predecir el comportamiento de los datos.
2. Python / R
Odiaba la programación más que nada porque aprender C, C ++ y otros era complicado ya que no entendía su lógica en absoluto. Como una bendición, me encontré con el lenguaje Python creado por Guido Van Rossum. Es tan fácil que podemos ingresar print ('Hello World!') Y obtener el resultado. En otros idiomas, tenemos que escribir 3 líneas para imprimir 'Hello World'. Todas las funciones integradas son fáciles de aprender y comprender. Los tipos de datos como listas, tuplas, diccionarios y otros son fáciles de entender y aprender. Hay un dicho que dice que si aprendemos Python, no hay vuelta atrás a otros idiomas, ya que esto es muy fácil. Tenemos muchas bibliotecas para el análisis de datos y la construcción de modelos en python como Numpy, pandas, matplotlib, etc. Todas estas bibliotecas ayudan a construir un buen modelo para los datos. El cuaderno Jupyter es bueno para hacer problemas de análisis de datos.
R fue desarrollado por Ross Ihaka y Robert Gentleman. R tiene métodos estadísticos, gráficos y de aprendizaje automático, lo mismo que Python. La representación gráfica de R es mejor en comparación con Python. Los tipos de datos de R incluyen caracteres, numéricos, enteros, complejos y lógicos. Si Python es tan bueno, ¿por qué R? R también es bueno para la comunicación y la programación. Si eres nuevo en el mundo de la programación, es mejor aprender el lenguaje R. R se utiliza principalmente para el análisis de datos, mientras que python se considera el lenguaje de programación de propósito general. Por lo tanto, es beneficioso saber ambos idiomas. Quién sabe, ¡puedes convertirte en un maestro en ambos! Además, ambos se pueden descargar y usar gratis en Windows, MacOS y Linux.
3. Excel / SQL
Cuando mi jefe me preguntó si sabía Excel, pensé quién no lo sabe. Pero en serio, muchachos, hay mucho más que aprender en Excel. Las funciones de estadísticas y probabilidad están integradas. El conocimiento profundo de Excel es importante para que sea fácil calcular los datos. Se pueden dibujar gráficos, análisis hipotéticos, tabla dinámica para extraer datos y muchas más opciones en Excel, lo que en sí mismo crea un mundo diferente. ¿No es sorprendente pensar que Excel todavía se está utilizando como una herramienta inevitable en el mundo de la ciencia de datos? Los gráficos y las fórmulas ayudan a formular datos y a ver los datos de manera diferente. Esto ayuda en la visualización de datos. Excel también se puede utilizar como herramienta de optimización.
Para obtener datos de la base de datos y trabajar con los datos, se necesita SQL o lenguaje de consulta estructurado. SQL se utiliza para crear una tabla sin verla físicamente, o para leer datos de la tabla o para actualizar los datos en la tabla. Los comandos más utilizados son seleccionar, insertar y actualizar. SQL tiene un estándar para sus comandos. Podemos llamarlo exactamente como lenguaje estructurado para la base de datos. SQL no distingue entre mayúsculas y minúsculas, a diferencia de Python y R.
Excel es un programa mientras que SQL es un lenguaje de programación de base de datos. SQL Server como un sistema de gestión de bases de datos, mientras que Excel se utiliza para el análisis y cálculo de datos. El conocimiento de ambos es igualmente importante para convertirse en un experto científico de datos.
4. Habilidades de comunicación.
Ser un maestro en python y hacer la interpretación gráfica después de hacer el análisis de datos no hace a un científico de datos a menos que no sepa cómo comunicar los hallazgos que ha hecho en los datos. La comunicación es muy importante entre los miembros del equipo con los que ha estado trabajando y con la audiencia. Cuando se realizan entrevistas con el científico de datos, el entrevistador busca buenas habilidades de comunicación que sumen como un peso para el trabajo. Crear historias a partir de datos no es una tarea fácil. El público puede ser de diferentes áreas: personas técnicas y no técnicas. Involucrar a todos en una sola presentación es agotador e interesante. Un científico de datos debería ser un buen narrador.
5. Creatividad
La creatividad es importante en la ciencia de datos. A veces, puede resultarle realmente difícil encontrar un resultado a partir de los datos proporcionados incluso después de aplicar todos los análisis que conoce. Aquí debe usar su pensamiento creativo para predecir cuál es posible y cuál no. Puede ayudar a producir buenos resultados para su interpretación. Un científico de datos siempre debe tener curiosidad por saber qué puede suceder con los datos proporcionados. Además, los científicos de datos deben trabajar con todas las personas de la empresa para conocer el flujo de datos. Los científicos de datos no pueden trabajar solos. Álgebra lineal, cálculo y análisis numérico son temas matemáticos importantes para un científico de datos. Dominar todo esto puede hacerte un gran científico de datos. Pero actualice la base de conocimientos y tenga curiosidad por aprender algo nuevo siempre. Puede ser difícil aprender todo si recién está comenzando su carrera en ciencia de datos. Pero el trabajo duro vale la pena al final y te encantará jugar con datos.
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Esta ha sido una guía para las habilidades de los científicos de datos. Aquí hemos discutido la introducción a las Habilidades de Data Scientist, los tipos importantes de Habilidades de Data Scientist. También puede consultar nuestros otros artículos sugeridos para obtener más información:
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