Aprenda ciencia de datos: una guía definitiva para convertirse en científico de datos

El surgimiento de Big Data ha dado lugar a una de las carreras más lucrativas del siglo XXI: el científico de datos. El término 'científico de datos' ha estado en los titulares durante bastante tiempo.

De hecho, Data Scientist es uno de los 3 mejores puestos de trabajo en LinkedIn.

El hecho anterior dice mucho para fortalecer el hecho de que profesionales de diversas áreas (Matemáticas, Informática, Administración, Estadística) buscan aprovechar al máximo esta oportunidad.

Pero al igual que con todo lo que se menciona mucho, el término 'Ciencia de datos' y, por lo tanto, el trabajo de un científico de datos, se ha vuelto en gran medida vago. Entonces, antes de hablar sobre el tema en cuestión, veamos qué es lo que hace un científico de datos.

¿Qué hace un científico de datos?

En palabras simples, un científico de datos es un profesional experto que se ocupa extensamente de Big Data. Los científicos de datos utilizan una combinación de aprendizaje automático, inteligencia artificial, estadísticas y herramientas analíticas para extraer información significativa de conjuntos de datos masivos. A diferencia de antes, cuando la mayoría de los conjuntos de datos estaban estructurados, los datos a nuestra disposición hoy en día no están estructurados en gran medida. Entonces, naturalmente, los científicos de datos dedican una cantidad significativa de su tiempo a recopilar, limpiar y manipular los datos para permitir su análisis e interpretación.

El rol laboral de un científico de datos implica una fusión de habilidades matemáticas, estadísticas, analíticas y de programación. En cualquier día de trabajo típico, un científico de datos desempeña muchos roles diversos a lo largo de todo el día, desde ingeniero de software y minero de datos hasta analista de datos y solucionador de problemas, un científico de datos también actúa como el enlace de comunicación vital entre el departamento de TI. y los dominios comerciales de una empresa basada en datos. Son los científicos de datos quienes ayudan a los analistas comerciales a utilizar los datos interpretados de manera que puedan optimizar los beneficios comerciales.

Para ser precisos, los científicos de datos ayudan a las empresas a administrar e interpretar datos para resolver problemas comerciales complejos.

Si puede imaginarse a sí mismo lidiando con Big Data y realizando tareas tan variadas en el futuro, ¡el trabajo de un científico de datos es su vocación profesional! Sin embargo, para convertirse en científico de datos, primero debe adquirir las habilidades esenciales que son intrínsecas a esta profesión.

Como mencionamos antes, Data Science exige habilidades específicas. Por lo tanto, para convertirse en un científico de datos, debe tener el siguiente conjunto de habilidades:

1. Estilo en la programación

Para convertirse en un científico de datos, la primera regla es tener una habilidad impecable para la programación. Por lo tanto, deberá tener un conocimiento sólido de los lenguajes de programación estadísticos como Python, R o Java, y los lenguajes de consulta de bases de datos como SQL, CQL, etc. Las empresas también buscan candidatos que dominen al menos dos o más de dos lenguajes de programación.

2. Conocimientos de Cálculo Multivariable y Álgebra Lineal

Quizás se pregunte por qué un científico de datos necesita dominar el cálculo multivariable y el álgebra lineal. Es simplemente porque tener una comprensión sólida de Cálculo multivariable y Álgebra lineal es inmensamente beneficioso para las organizaciones basadas en datos donde incluso una alteración/mejora menor en la optimización de algoritmos puede generar oportunidades comerciales innovadoras.

3. Familiaridad con los conceptos básicos de Estadística.

Una gran parte del trabajo de un científico de datos requiere tratar con estadísticas. Todo aspirante a científico de datos debe tener un conocimiento profundo sobre conceptos estadísticos como estadísticas descriptivas (media, mediana, rango, desviación estándar, etc.), teoría de la probabilidad, teorema de Bayes, análisis de datos exploratorios, percentiles y valores atípicos, variables aleatorias, función de distribución acumulativa. (CDF), por nombrar algunos. Cuanto mejor comprenda estos conceptos, mejor podrá predecir la validez de los enfoques estadísticos.

4. Una comprensión de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML)

AI y ML son dos partes integrales de Data Science y, por lo tanto, la competencia en estos es imprescindible. Sorprendentemente, no muchos científicos de datos conocen bien los conceptos y técnicas de IA y ML. Por lo tanto, si desea mantenerse a la vanguardia de la competencia, es mejor que repase los conceptos de IA y ML, incluido el ML supervisado, el ML no supervisado, el aprendizaje por refuerzo, el procesamiento del lenguaje natural (NLP), los motores de recomendación, la detección de valores atípicos y el análisis de supervivencia, entre otros. otras cosas. Además, si domina las técnicas de ML como árboles de decisión, regresión logística, k significa agrupamiento, algoritmo clasificador Naive Bayes, etc., puede resolver una gran cantidad de problemas de ciencia de datos.

5. Intereses en la disputa de datos

Los científicos de datos a menudo se ocupan de grandes conjuntos de datos no estructurados o semiestructurados que siguen aumentando minuto a minuto. Como resultado, tienen que esforzarse mucho en organizar y limpiar los conjuntos de datos complejos y desordenados para facilitar el análisis y la interpretación. Este proceso se conoce como Data Wrangling. Lo que hacen los científicos de datos es que convierten o mapean manualmente los datos de un formato sin procesar a otro formato más conveniente, de modo que sea fácil mantener los datos organizados y apropiados para la interpretación y el análisis. Por lo tanto, como aspirante a científico de datos, debe saber cómo lidiar con las imperfecciones y fallas en los datos.

6. Conocimiento de visualización de datos.

Para los profesionales que manejan el lado comercial de una empresa, es difícil dar sentido a los datos sin procesar. Aquí es donde los científicos de datos actúan como un enlace crucial entre la TI y las áreas comerciales. Después de analizar e interpretar los datos, los científicos de datos visualizan los datos con la ayuda de herramientas de visualización de datos como Tableau, Matplottlib, ggplot y d3.js. Además, comunican sus hallazgos al personal técnico y no técnico para facilitar su comprensión. Con la representación visual de los datos, es más fácil para los miembros no técnicos comprender cómo pueden utilizar los conocimientos de los datos para optimizar las operaciones comerciales y mantenerse un paso por delante de sus empresas rivales.

7. Sentido de la intuición de datos

Además de ser una herramienta extremadamente útil para el día a día de los científicos de datos, la intuición de datos también es una parte crucial de las entrevistas de trabajo. Durante las entrevistas, los empleadores pondrán a prueba todas sus habilidades, incluida su capacidad intuitiva para comprender conceptos relacionados con la ciencia de datos. Esto es lo que llamamos 'Intuición de datos'. Si bien es cierto que debe tener sólidas habilidades matemáticas, estadísticas y de visualización, también debe poder determinar qué métodos y técnicas usar para resolver un problema específico, qué herramientas usar, etc.

Ahora que sabe qué habilidades necesita adquirir para convertirse en un científico de datos, veamos los pasos que lo llevarán allí.

Cómo ser un científico de datos: el camino del aprendizaje

El camino para convertirse en un científico de datos es bastante sencillo. Comienza desde el principio. ¡Vamos a guiarte a través de él!

• Comenzando todo.

El primer paso consiste en comprender de qué se trata la ciencia de datos. Además de aprender todos los conceptos básicos de Data Science, esta es la etapa en la que eliges tu primer lenguaje de programación y lo perfeccionas. Los primeros meses implicarán la codificación en el idioma de su elección. Una vez que sea experto en la codificación en un lenguaje en particular, aprender otros lenguajes de programación será mucho más cómodo.

• Aprender los conceptos básicos de Matemáticas y Estadística.

Las matemáticas y las estadísticas constituyen la base de los algoritmos de ML. Naturalmente, tendrás que aprender los conceptos básicos de Matemáticas y Estadísticas como Media, Mediana, Moda, Varianza, Probabilidad Condicional, Prueba de Hipótesis, Álgebra Lineal, Cálculo, Estadística Descriptiva y Estadística Inferencial, entre otras cosas.

• Aprendizaje de conceptos de ML y sus aplicaciones.

Después de dominar los conceptos de matemáticas y estadísticas, es hora de pasar a un área más avanzada: el aprendizaje automático. Los algoritmos de ML han encontrado aplicación en numerosos escenarios del mundo real, desde la detección de fraudes y los motores de recomendación hasta el análisis de sentimientos de los comentarios de los clientes. Además de los conceptos mencionados anteriormente, también tendrá que aprender sobre aprendizaje profundo, redes neuronales artificiales, aprendizaje inductivo, etc. Gradualmente, a medida que adquiera estos conceptos de ML, tendrá que experimentar con ellos en la realidad. modelos mundiales a través de diversas estrategias de validación.

• Introducción al aprendizaje profundo

Un subconjunto de ML, Deep Learning, se ocupa de algoritmos que se inspiran en la estructura y función de las redes neuronales artificiales similares al cerebro. Estas redes neuronales artificiales imitan el funcionamiento del cerebro humano. Los modelos de aprendizaje profundo tienen al menos tres capas en las que cada capa recibe información de la capa anterior y la pasa a la siguiente. Debe comprender completamente el funcionamiento del aprendizaje profundo y, para comprenderlo, deberá tener un buen conocimiento de la regresión lineal y logística.

• Arquitecturas de aprendizaje profundo

Después de familiarizarse con Deep Learning, debe sumergirse para aprender sobre arquitecturas avanzadas de Deep Learning como AlexNet, GoogleNet, redes neuronales recurrentes (RNN), redes neuronales convolucionales (CNN), CNN basadas en regiones (RCNN), SegNet, red antagónica generativa (GAN), etc. Dado que estos son conceptos bastante pesados, debe dedicar algunas semanas únicamente a comprender su funcionamiento.

• Visión por computador

Computer Vision (CV) es un dominio científico de estudio que busca encontrar formas y desarrollar técnicas que permitan a las computadoras comprender contenido digital como videos y fotografías. Implica "adquirir, procesar, analizar y comprender imágenes digitales" para obtener datos altamente especializados del mundo real para crear más información numérica/simbólica. Siendo una de las áreas de exploración más candentes ahora, todos los aspirantes a científicos de datos deben tener un buen conocimiento de la visión artificial.

• PNL

El procesamiento del lenguaje natural es un componente integral de la ciencia de datos. Por lo tanto, todo científico de datos debe tener una sólida comprensión de la PNL y sus técnicas. Principalmente, NLP busca procesar, analizar y comprender datos basados ​​en lenguaje natural (texto, voz, etc.) a través de una combinación de herramientas y algoritmos sofisticados. Mientras se ocupa de la PNL, aprenderá sobre la recuperación de datos (junto con Web Scraping), la disputa de textos, el reconocimiento de entidades nombradas, el etiquetado de partes del discurso, el análisis superficial, el análisis de dependencias y distritos electorales, y el análisis de emociones y sentimientos.

Pensamientos concluyentes

Todos los días, los datos globales continúan aumentando y con ellos se amplía el alcance de la innovación y la creación. A medida que las tecnologías de Big Data y Data Science continúan avanzando, la cartera de trabajos de los científicos de datos también cambiará de acuerdo con los tiempos. Entonces, ¿cómo te mantienes al día? Por perfeccionamiento. La ciencia de datos es un campo dinámico que aún está evolucionando. Para convertirse en un científico de datos, siempre debe albergar una sed insaciable de conocimiento y aprendizaje. Si lo haces, nada te impedirá brillar en el campo de la Ciencia de Datos.