¿Quieres convertirte en un científico de datos? Parte 1 10 habilidades difíciles que necesitas

Quieres ser científico de datos? Parte 1 10 habilidades difíciles necesarias

 

Puede que te encuentres con muchos artículos exhaustivos sobre cómo convertirse en un científico de datos. Proporcionan mucha información útil, sin embargo, pueden ser muy abrumadores. Especialmente como principiante, solo quieres saber lo que necesitas saber y ponerte en marcha. 

Esto es exactamente de lo que tratará este blog. Repasaré las 10 habilidades fundamentales que necesitas para convertirte en un científico de datos. 

¡Vamos allá…

• Esta investigación de IA presenta la integración de Lucene para una búsqueda vectorial potente con OpenAI Embeddings.
• Introducción a Numpy y Pandas
• Conoce Modular Diffusion una biblioteca de Python para diseñar y entrenar modelos de difusión con PyTorch

 

Lenguaje de programación

 

Si no sabes programar en ningún lenguaje de programación, tu primer paso será aprender a programar. Mi recomendación sería Python, ya que es posiblemente el lenguaje de programación más popular para la ciencia de datos. 

Otros lenguajes que puedes aprender para la ciencia de datos son R, SQL, Julia y más.

 

Matemáticas

 

Un tema del que algunas personas dicen que no necesitas en el mundo de la programación. Pero creo que eso es completamente incorrecto. Hice un BootCamp que no tocó el lado matemático, y definitivamente me di cuenta de que fue una gran debilidad en mi competencia en el campo. 

Las áreas de matemáticas que necesitarás para la ciencia de datos son álgebra lineal, regresión lineal, probabilidad y estadística. Aprender las matemáticas detrás de la ciencia de datos será muy beneficioso para tu carrera en ciencia de datos y será notado por tu empleador. 

Aprender matemáticas puede ser estresante, así que entiendo completamente tu duda. Lee el artículo Cómo Superar el Miedo a las Matemáticas y Aprender Matemáticas para la Ciencia de Datos para tranquilizar tu mente. 

 

Entornos de Desarrollo Integrados (IDE)

 

Un Entorno de Desarrollo Integrado (IDE) es una aplicación de software que tiene un entorno integral que combina herramientas y características específicas para el desarrollo de software. Los IDE te ayudarán a ejecutar análisis de datos, visualización y tareas de aprendizaje automático. Elegir el IDE adecuado para ti depende más de tus preferencias, por ejemplo, hay:

• Jupyter Notebook
• Google Colab
• Visual Studio Code
• PyCharm
• RStudio

Tu IDE es donde aprenderás a dominar tu lenguaje de programación, a aprender matemáticas y todo lo demás. ¡Jupyter Notebook y Visual Studio Code son mis favoritos! Estos también serán muy beneficiosos cuando consigas un trabajo, ya que los empleadores esperan que conozcas IDEs populares.

 

Librerías

 

La programación se ha vuelto mucho más fácil a lo largo de los años, y esto se debe a la variedad de librerías disponibles. Estas librerías son herramientas que puedes utilizar para agilizar los procesos de análisis de datos y aprendizaje automático. 

Si has decidido aprender Python, estas son las librerías que te sugiero que aprendas:

• NumPy
• Pandas
• Matplotlib
• Seaborn
• Scikit-Learn
• TensorFlow
• PyTorch
• NLTK (Natural Language Toolkit)
• Beautiful Soup
• Scrapy

La razón por la que te proporciono una lista de librerías desde el principio es que a medida que avances en tu aprendizaje de ciencia de datos, empezarás a ver mucho estas librerías. Aprende qué ofrece cada una de ellas y verás dónde puedes aplicarlas. Por ejemplo, Matplotlib se puede utilizar para visualización de datos. 

 

Transformación de datos

 

Exactamente lo que dice: transformar tus datos. La transformación de datos es una fase importante para un científico de datos, ya que pasarás mucho tiempo tomando datos sin procesar y modificándolos, ajustándolos y convirtiéndolos en un formato que se pueda utilizar para el análisis y otras tareas. 

Tendrás que aprender sobre normalización, estandarización, escalado, ingeniería de características y más. 

Un artículo que puedes leer: Transformación de datos: Estandarización vs Normalización

 

Visualización de datos

 

La visualización de datos es un aspecto importante de la ciencia de datos, ya que necesitarás poder transmitir tus hallazgos de más de una manera que no sea solo programando. No todos en tu equipo tendrán inclinación técnica, por lo tanto, presentar tus hallazgos visualmente ayudará con esto y también con el proceso de toma de decisiones.

Lee: Mejores prácticas de visualización de datos y recursos para una comunicación efectiva

 

Aprendizaje automático

 

Lo siguiente que querrás aprender es el aprendizaje automático. Hay una variedad de aspectos dentro del aprendizaje automático, y no podrás ser experto en todo, pero aún así es bueno tener conocimientos generales en esta área. Prepárate, porque hay mucho por aprender.

Querrás comenzar con los conceptos fundamentales como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, las tareas de clasificación y regresión. Una vez que tengas una buena comprensión de estos y puedas diferenciarlos, entonces querrás aprender más sobre los diferentes algoritmos de aprendizaje automático, como las máquinas de vectores de soporte y las redes neuronales.

Una vez que entiendas los modelos de aprendizaje automático, necesitarás aprender:

• Construcción de un modelo de aprendizaje automático
• Evaluación del modelo
• Implementación
• Interpretabilidad del modelo
• Sobreajuste y subajuste
• Ajuste de hiperparámetros
• Validación y validación cruzada
• Métodos de conjunto
• Reducción de la dimensionalidad
• Técnicas de regularización
• Descenso de gradiente
• Redes neuronales y aprendizaje profundo
• Aprendizaje por refuerzo

Como dije, hay mucho por aprender en esta área, ¡así que te aconsejo que te tomes tu tiempo y practiques!

Aquí tienes un artículo que puede ayudarte: Los 15 mejores canales de YouTube para mejorar tus habilidades en aprendizaje automático

 

Herramientas de Big Data

 

Tener todos estos conocimientos es genial, pero algunas herramientas pueden llevar tu carrera en ciencia de datos al siguiente nivel. Comprender diferentes tecnologías, dónde se pueden usar y los pros y contras hará que tu viaje en ciencia de datos sea más eficiente.

Existen una variedad de herramientas y tecnologías que pueden ser de gran beneficio para cualquier persona que trabaje con datos. Sin embargo, enumeraré algunas populares, como Apache Spark, TensorFlow, PyTorch, Hadoop, Tableau, Git, y más.

 

Computación en la nube

 

La computación en la nube es un elemento muy importante de la ciencia de datos, ya que todos los proyectos y tareas en los que trabajarás se convertirán en productos. Los servicios de computación en la nube permiten un almacenamiento escalable y potencia de cómputo, y brindan un fácil acceso a herramientas y servicios.

Necesitarás aprender sobre plataformas en la nube como Amazon Web Service, Microsoft Azure y Google Cloud Platform.

Otros aspectos de la computación en la nube sobre los que necesitarás tener conocimientos son el almacenamiento de datos, las bases de datos, el almacenamiento de datos, el procesamiento de big data, la contenerización y las tuberías de datos.

Lee:

• Guía para principiantes sobre la computación en la nube
• Cómo escalar eficientemente proyectos de ciencia de datos con la computación en la nube

 

Proyectos

 

Añadiré proyectos como la última habilidad difícil que necesitas, ya que muestra todo lo anterior. No te dediques a hacer un montón de proyectos solo porque quieres ponerlos en tu currículum y conseguir un trabajo. Sí, ese es el objetivo final, pero asegúrate de comprender completamente tus proyectos.

En una entrevista, te preguntarán sobre tus proyectos, los detalles y debes estar preparado para responder con todo el conocimiento posible. Utiliza tus proyectos para mostrar tus habilidades y cómo identificaste tus debilidades y trabajaste en ellas.

Lee:

• 5 proyectos de análisis de datos para principiantes
• 5 proyectos avanzados para el portafolio de ciencia de datos

 

Conclusión

 

Traté de mantener este artículo lo más condensado posible para que no te sientas abrumado. ¡Espero haber tenido éxito y proporcionarte suficiente detalle y recursos para que puedas comenzar tu camino en la ciencia de datos!

Echa un vistazo a la Parte 2 para las habilidades blandas que necesitas como científico de datos.     Nisha Arya es una científica de datos, escritora técnica independiente y administradora comunitaria en VoAGI. Está especialmente interesada en brindar consejos de carrera o tutoriales de ciencia de datos y conocimientos teóricos sobre ciencia de datos. También desea explorar las diferentes formas en que la inteligencia artificial puede beneficiar la longevidad de la vida humana. Una aprendiz entusiasta que busca ampliar sus conocimientos tecnológicos y habilidades de escritura, al mismo tiempo que ayuda a guiar a los demás.  

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