Trayectoria profesional en ciencia de datos: una guía profesional completa

Las rutas de aprendizaje se refieren a una lista de cursos específicos relacionados con una profesión o interés profesional en particular. El camino que elija dependerá directamente de los conjuntos de habilidades que necesitará para tener éxito en su carrera respectiva. Dominar y desarrollar habilidades en el campo de la ciencia de datos es la ruta de aprendizaje de la ciencia de datos. Es un camino de alta demanda en el que muchos estudiantes se están embarcando para alcanzar su objetivo de convertirse en científicos de datos.

El módulo altamente estructurado ofrece a los estudiantes una colección de recursos integrales y valiosos que benefician tanto a los profesionales como a quienes ingresan al campo por primera vez. Para un estudiante que no esté familiarizado con Data Science o su ruta de aprendizaje, es fácil confundirse con las opciones disponibles. Esta publicación de blog está diseñada para ayudarlo a comprender los conceptos básicos para aclarar su confusión y ayudarlo a tomar una decisión informada.

¿Qué es la ciencia de datos?

Curiosidad por saber ¿Qué es la ciencia de datos? Si tuviera que mirar los términos literalmente, significa que la ciencia que se dedica al estudio de los datos es la ciencia de datos. La realidad dista mucho de esta simple explicación. Allá por 2010, Hugh Conway, el experto en economía laboral de EE. UU., creó el diagrama de Venn que captura la naturaleza intrincada y extensa de la ciencia de datos. Míralo a continuación:

Fuente

Como puede ver en el diagrama anterior, hay tres áreas o círculos principales que cubren la ciencia de datos:

1. Matemáticas y Conocimiento Estadístico
2. Amplia experiencia
3. Habilidades de piratería

Data Science se encuentra donde los tres círculos se superponen y crean una confluencia. El encuentro del primer y tercer círculo de Matemáticas y Estadística y Hacking Skills es el área de Machine Learning. La negatividad que rodea a la piratería ahora se ha transformado en piratería ética y no ética.

Se requiere que un científico de datos tenga habilidades de piratería ética, con una amplia experiencia en análisis matemático y estadístico. Si bien la investigación tradicional y el aprendizaje automático son herramientas importantes, la probabilidad de que un científico de datos utilice su experiencia para cambiar de ético a poco ético es alta. Obtenga más información sobre el requisito previo de la ciencia de datos.

¿Qué significa esto en el mundo real?

• No puede administrar, leer o analizar Big Data sin la ayuda de Data Science y sus ramas. Las herramientas, los algoritmos, los principios y las aplicaciones se utilizan individualmente o en combinación para interpretar grupos de datos aleatorios.
• La ciencia requiere aprender los procesos para recopilar, preparar, limpiar y analizar los datos.
• Como científico de datos, su trabajo es extraer información crítica de un conjunto de datos recopilados aplicando análisis de sentimiento, análisis predictivo y aprendizaje automático.
• Luego, la información se utiliza para guiar a las empresas a crear estrategias que ayuden a los especialistas en marketing y gerentes a alcanzar las metas de la organización.

¿Qué hace un científico de datos?

Las empresas esperan que los científicos de datos resuelvan un problema o proporcionen una respuesta a una consulta siguiendo los procesos mencionados anteriormente. Una vez que se obtienen conocimientos valiosos, pueden usar análisis robóticos y lenguajes como Java para comenzar a crear y explorar programas que finalmente llevarán a una empresa a alcanzar sus objetivos y metas.

Los científicos de datos también emplean diferentes métodos, como experimentos en línea, para garantizar el crecimiento sostenible de las empresas. Además, también pueden ayudar a las empresas mediante el desarrollo de productos de datos personalizados que las empresas comprendan, rastreen y controlen patrones únicos, requisitos de los clientes y otras actividades. El objetivo final es siempre ayudar a las empresas a tomar decisiones productivas y rentables. Obtenga más información sobre la descripción del trabajo de los científicos de datos.

¿Qué puede esperar de la ruta de aprendizaje de ciencia de datos?

Una carrera sólida para el alcance futuro de la ciencia de datos requiere que adquiera habilidades críticas en tres departamentos que son programación, análisis y conocimiento del dominio. La ruta de aprendizaje lo ayudará a adquirir las siguientes habilidades:

• Fuerte conocimiento de Scala, SAS, R y Python
• Comprender diferentes funciones analíticas.
• Experiencia en codificación de base de datos SQL
• Trabajar con datos no estructurados de videos y plataformas de redes sociales
• Aprendizaje automático para generar informes predictivos y descubrimiento de patrones
• El programa cubrirá estadísticas inferenciales y descriptivas, procesamiento de lenguaje natural, construcción y ajuste de modelos.

El enfoque principal de los científicos de datos es la investigación y el análisis estadísticos, que se utilizan para elegir el enfoque correcto de aprendizaje automático, después de lo cual se modela el algoritmo y se crea un prototipo para la prueba.

Fuente

Usando tecnologías orientadas a datos como SQL y Hadoop y haciendo un uso extensivo de la arquitectura distribuida, la visualización de datos y el análisis estadístico, los científicos de datos extraen el significado de los conjuntos de datos. La ruta de aprendizaje tendrá como objetivo producir profesionales calificados que sean expertos en el manejo de estos aspectos. Se les capacitará para cambiar sus funciones en cualquier momento cuando sea necesario en el ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos.

¿Cuál es la estructura de la ruta de aprendizaje de ciencia de datos?

La ciencia de datos se puede entender como la incorporación de diferentes disciplinas parentales como ingeniería de software, análisis de datos, ingeniería de datos, análisis predictivo, aprendizaje automático, etc. La ruta de aprendizaje debe incluir todo esto y mucho más para garantizar que emerja como un científico de datos capacitado. A continuación se muestra una lista para resumir brevemente la estructura de la ruta de aprendizaje.

Comenzando con la ciencia de datos y Python

El viaje para convertirse en científico de datos comienza con el aprendizaje de los términos y la jerga asociados con la ciencia de datos. Esto implicará comprender el papel de los científicos de datos y familiarizarse con lenguajes de programación como Python. Obtenga más información sobre los lenguajes para la ciencia de datos.

Matemáticas y Estadística

Aquí es donde explora la base de la ciencia de datos. Los conceptos clave que se cubrirán en esta sección incluyen probabilidad, conceptos básicos de álgebra lineal y estadística inferencial. También aprenderá cómo realizar EDA o análisis de datos exploratorios.

Sistemas de recomendación y álgebra matricial

Puede preguntarse qué está haciendo Matrix Algebra en la lista y por qué necesitaría saberlo. Bueno, para aprender seriamente sobre el funcionamiento de los motores de recomendación, el álgebra matricial es absolutamente crucial. Esta sección cubre estos dos conceptos de tendencia que deben entenderse en relación con la relevancia entre sí. Este tema también incluye proyectos de motores de recomendación y técnicas de reducción de dimensionalidad como PCA o análisis de componentes principales.

Conceptos básicos del aprendizaje automático

Esta sección le presentará los conceptos básicos y centrales del aprendizaje automático. Aprenderá algoritmos y técnicas básicos que incluirán regresión logística y lineal, SVM o máquinas de vectores de soporte, árboles de decisión, Naive Bayes, etc.

Aprendizaje en conjunto

Con este curso, dará un paso más avanzado en el mundo del aprendizaje automático. Los temas aquí le ofrecerán una comprensión clara de lo que es el ensamblaje junto con varias técnicas de ensamblaje. También tendrá que trabajar en conjuntos de datos para obtener una experiencia práctica sobre cómo resolver problemas prácticos.

Aprendizaje profundo y redes neuronales

El aprendizaje profundo constituye una sección importante de la ruta de aprendizaje de la ciencia de datos. Teniendo en cuenta el aumento astronómico en la adopción de aplicaciones de aprendizaje profundo, este conocimiento es crucial para convertirse en un científico de datos capacitado. Se le presentará Keras, que es un marco popular para el aprendizaje profundo. Hay otros marcos como PyTorch entre los que puede elegir según sus preferencias.

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PNL o Procesamiento del Lenguaje Natural

La PNL es considerada como el campo más candente de la industria. Las empresas tropiezan entre sí para conseguir el mejor talento de PNL. Por lo tanto, nunca hubo un mejor momento para comprometerse con la PNL. Hay marcos de procesamiento de lenguaje natural que se le presentarán en esta sección. Desde BERT (Google) hasta RoBERTa (Facebook), aprenderá a trabajar con algunos de los marcos de trabajo más avanzados.

Visión por computador

Este campo de aprendizaje profundo tiene una gran demanda. En esta sección, se ocupará de una variedad de problemas asociados con la visión por computadora y desarrollará experiencia práctica a medida que avanza.

Series de tiempo

Este es uno de los temas más complejos de la ruta de aprendizaje. Este tema en sí mismo merece una sección completa, por lo que se le pedirá que se ocupe de varios proyectos prácticos para asegurarse de que comprende su aplicación práctica. A medida que se familiarice con los diferentes conceptos de las series temporales, también aprenderá su función en el mundo real.

Conclusión

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