¿Codificas como científico de datos?

Ya sea un profesional más fresco o experimentado, las personas que buscan mudarse a Ciencia de Datos siempre quieren saber, “¿Necesita la ciencia de datos codificación?”. Entendamos un poco más primero. Data Science es un campo que es una combinación de matemáticas, negocios y tecnología. En un campo en constante evolución, la comprensión matemática de la Ciencia de los Datos sigue siendo consistente. Ahora, es una cuestión del resto. Entendamos más:

Negocios: La ciencia de los datos es un campo empresarial-agnóstico. Sea cual sea el dominio del que provengas, puedes aprovechar tus conocimientos empresariales para mejorar la ciencia de los datos. Por ejemplo, si usted es de origen CA, puede ayudar a las empresas de Fintech. Además, dado su fuerte comprensión de los datos financieros, usted puede entender más que la mayoría. Sin embargo, basado en su interés, es posible trabajar en cualquier dominio de la Ciencia de Datos.
Tecnología: La tecnología es un campo que sigue evolucionando todos los días. Hay que aplicar una mentalidad de aprendizaje permanente para seguir el ritmo de la tecnología. Una vez que comprendemos los elementos fundamentales de la tecnología, se convierte en vital que sigamos mejorando a partir de la última tecnología, como haciendo el ciencia de los datos de conocimiento Bootcamp .

Ahora que hemos establecido que tenemos que estar al día con la tecnología vamos a entender un poco más acerca de nuestra pregunta original.

¿ Puede convertirse en un científico de datos sin codificación?

La respuesta corta Sí

La respuesta larga

Para los más frescos: La codificación en la ciencia de los datos no es cómo lo hiciste en la escuela o la universidad. Toma una forma diferente en el mundo real. Sin embargo, gran parte de lo que aprendemos en Ciencia de Datos ya existe en funciones fácilmente utilizables. La ciencia de los datos es práctica. Google será su salvador y tendrá todas las respuestas, pero para hacer las preguntas correctas, usted necesita entender cómo codificar.

Mirando los datos, usted necesita averiguar cuál será la entrada y la salida posible. Tenemos la entrada y las funciones disponibles que puede utilizar como código, y luego obtenemos el resultado. Una parte significativa del trabajo es interpretar la salida. Como hemos discutido, la codificación es necesaria, y un Certificado científico de datos puede ayudar.

Para los profesionales que trabajan que no codifican: Me han preguntado a menudo – ¿necesitamos saber la codificación para la ciencia de datos? Asumo que tienes algo de miedo sobre si puedes aprender código o no. Eso es probablemente lo equivocado a preguntarse – porque la respuesta es sí. La pregunta es si estás dispuesto a aprender a codificar. Si usted no codifica en su trabajo en este momento, es probable que no le gusta codificar. Sin embargo, digamos que estás en una posición de gestión en Ciencia de Datos en el futuro. Para guiar con precisión a su equipo, necesita experiencia de codificación práctica para saber de qué están hablando. Se requiere codificación.
Para los profesionales que trabajan que codifican: La codificación es necesaria en Data Science, y usted puede recogerla. Hay una curva de aprendizaje en Data Science porque, junto con el código, también tendrá que desaprender y volver a aprender matemáticas y negocios. Los data science bootcamp puede ayudar aquí. En lugar de entregables, ser un Data Scientist es un reto y divertido. Usted tendrá que pensar en cómo puede agregar valor a la línea de fondo de la empresa con la que trabaja. Esto incluirá elementos de liderazgo empresarial y de pensamiento que no has considerado antes. Conozca más sobre habilidades esenciales para convertirse en un científico de datos .

¿Por qué se requiere codificación en la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos es un campo en el que se realizan experimentos con datos para ayudar a mejorar la calidad o la línea de fondo de la empresa. Sólo utilizamos herramientas específicas del proyecto para analizar los datos. Los grandes volúmenes de datos están generalmente presentes en una plataforma en la nube, y un Data Scientist debe realizar análisis.

Para ello, un Data Scientist necesita tener un conjunto de herramientas robusto donde puedan experimentar libremente. Cualquier experimentación, manipulación de datos y visualización debe ser posible para tratar de lograr el resultado final. No es ingeniería; es la ciencia real la que consiste en realizar experimentos, donde algunos tienen éxito, y la mayoría fracasan.

La codificación es necesaria en Ciencia de Datos porque:

Abastecimiento de datos: Independientemente de la plataforma o fuente de la nube, el código puede ayudar a obtener los datos desde donde se almacena. El código nos permite manipular los datos mientras los tiramos desde el principio.
Transformación de datos: Saber cómo codificar puede ayudar a manipular, arreglar y transformar los datos según sea necesario – esto se puede hacer a través de múltiples plataformas. Por ejemplo, el código Python se puede aplicar en casi cualquier plataforma o herramienta en la nube.
Análisis de datos exploratorios: Los patrones en los datos pueden ser descifrados con la ayuda del código; es vital explorar grandes conjuntos de datos para entender los patrones visibles y ocultos.
Experimentar con datos: Trabajar en diferentes hipótesis para ver si hay respaldo para una decisión basada en datos, se puede hacer con la ayuda de código.
Machine Learning & Modelling: Tener la libertad de hacer modelos y realizar el aprendizaje automático de datos, se puede hacer con la ayuda de código.
Visualización: Dar a un científico de datos la capacidad de visualizar datos de múltiples maneras es una herramienta poderosa. Puede transformar la forma en que resolvemos un problema, ya que la visualización de datos puede ayudar a las partes interesadas de las empresas a tomar decisiones basadas en datos mejor.

La libertad de hacer cualquier cosa es la principal razón por la que se requiere codificación en Ciencia de Datos. Por lo tanto, en la siguiente sección, vamos a repasar la cantidad de codificación que se necesita para la ciencia de datos.

¿Cuánta codificación se necesita para la ciencia de datos?

Dependiendo de su rol seleccionado, se requieren diferentes grados de codificación para cada posición. Sin embargo, un buen comienzo sería entender los fundamentos de un lenguaje de codificación y un lenguaje de consulta. Recuerda, cuando codificas en el mundo real, Google es tu mejor amigo. Todos nosotros somos Data Scientifics porque Google está ahí para ayudarnos. Para saber más sobre cómo la ciencia de los datos es para todos , haga clic aquí.

En esta sección, vamos a repasar algunos de los roles y la cantidad de codificación que se requiere:

Ingeniero de datos

Un ingeniero de datos tendría que ser un experto en SQL o un lenguaje de consulta de datos y entender los fundamentos de Python/R para manipular los datos según sea necesario. Un conocimiento de la atención al detalle puede ayudarle a convertirse en un mejor Ingeniero de Datos.

Con el tiempo, un Ingeniero de Datos adquirirá experiencia en una plataforma Cloud como Amazon Web Service (AWS), Google Cloud Platform (GCP) o Microsoft Azure. Hacer certificaciones en estas plataformas en la nube puede ayudar a su entrada y acelerar su trayectoria profesional en Ingeniería de Datos.

Ingeniero de aprendizaje automático

Un ingeniero de aprendizaje automático necesita experiencia en un lenguaje de codificación como Python/R y entiende los fundamentos de un lenguaje de consulta como SQL. La adición de valor para este papel es los fundamentos de la ingeniería de software, como estructuras básicas de datos.

Analista de Negocios

Dependiendo de la empresa que usted está solicitando, este es un papel que requiere menos codificación. Comprender los fundamentos de SQL y una herramienta de visualización como Power BI y Tableau puede ayudarte a convertirte en un mejor analista de negocios.

Científico de datos

Un científico de datos necesita saber todo lo mencionado anteriormente. Debe haber un gran interés por aprender, independientemente de la pila de tecnología o el problema. Los científicos de datos deben seguir aprendiendo a lo largo de su carrera, independientemente de la plataforma, el lenguaje de codificación, las herramientas y las tecnologías.

Esto puede ser desalentador si usted está tratando de entrar en Ciencia de Datos. Sin embargo, conocer los fundamentos de un idioma y el afán de aprender es lo que buscan las empresas.

¿Qué lenguajes de programación se utilizan en la ciencia de los datos?

Si vas a aprender un nuevo idioma específicamente para Ciencia de Datos, el mejor idioma para aprender es Python. Algunos blogs destacan toda una serie de idiomas, herramientas y tecnologías.

Antes de eso, echemos un vistazo a una encuesta de los mejores lenguajes de programación utilizados en el mundo.

Si quieres sumergirte, puedes encontrar múltiples estadísticas sobre el mundo en el reciente encuesta de los científicos de datos en Kaggle. Los dos lenguajes de codificación en los que debe centrarse la atención son:

Python

Los científicos de datos de todo el mundo utilizan principalmente Python como su idioma de elección. Es un lenguaje muy diverso y encaja muy bien en múltiples pilas de tecnología que utilizan las empresas. Python también tiene un excelente apoyo de la comunidad de desarrolladores.

Sin falta, se pide en todas las entrevistas técnicas de Data Science. El foco debe estar en dominar conceptos y lógica general en lugar de tratar de convertirse en un experto en la sintaxis de Python. Language(s) simplemente le permiten implementar la lógica.

SQL

Las empresas prueban SQL como una habilidad fundamental del lenguaje de consulta. SQL nos permite consultar bases de datos en un lenguaje simple. SQL es un lenguaje razonablemente intuitivo para aprender y puede ser uno de los primeros idiomas a recoger para darle el impulso inicial de confianza.

¿Cómo puedes empezar a aprender Codificación para la Ciencia de los Datos?

¿Sentado en la valla sobre si la Ciencia de Datos es para ti? ¿Has estado tratando de entender cómo puedes tener una ventaja para meter tu pie en la puerta con Data Science? Como su investigación podría estar apuntando gradualmente, aprender a codificar es la mejor manera de entrar en Ciencia de Datos. Hay un temor inherente a lo desconocido. La codificación puede parecer desalentadora, como hacer álgebra avanzada de niño. Sin embargo, es simplemente una barrera que usted debe superar para ser un buen Data Scientist. Recuerde, Datos Los científicos están en demanda porque no hay muchos grandes que puedan satisfacer la necesidad. Y no todo el mundo se convierte en un científico de datos debido a una barrera difícil de cruzar.

Dicho esto, aquí hay algunos recursos para empezar a aprender a codificar.

YouTube: El mejor recurso para responder a todas tus preguntas. La única cosa difícil de conseguir más allá es que el conocimiento está disperso y es difícil de cotejar, por lo que realmente necesita saber lo que usted está buscando.
Libros sobre Ciencia de Datos: Libros sobre Ciencia de Datos puede ser de gran ayuda cuando se trata de mejorarse.
Codificación con un amigo: Una vez que recoges los fundamentos, un gran ejercicio es sentarse en línea o cara a cara con un amigo y codificar juntos! Hay una sorprendente cantidad de aprendizaje que puede venir de este ejercicio.

¿Qué trabajos en ciencia de datos requieren codificación?

Todos los trabajos en Ciencia de Datos requieren algún grado de codificación y experiencia con herramientas y tecnologías técnicas. En resumen:

Ingeniero de datos: Cantidad moderada de Python, más conocimiento de SQL y opcional pero preferible es el conocimiento en una plataforma Cloud.
Machine Learning Engineer: Más cantidad de Python, una cantidad moderada de SQL y un gran interés en experimentar con datos.
Analista de Negocios: Fuerte comprensión del negocio, conocimiento de una herramienta de visualización, codificación mínima (dependiendo del perfil de la empresa para Analista de Negocios).

Gradualmente, a medida que la industria madura, podemos tener más roles que requieren menos codificación. Es posible que haya leído sobre varias plataformas “No-código”. Aunque sería ideal, muchas empresas no están utilizando estas plataformas. Esto se debe a que no son lo suficientemente maduros para ofrecer tanta flexibilidad como simplemente codificarlo y no pueden manejar todas las tareas.

El único trabajo que viene a la mente donde podría ser posible hacer menos codificación es un Analista de Negocios. Sin embargo, incluso eso dependería de la compañía.

Conclusión

Ahora usted entiende si la codificación es necesaria para la Ciencia de Datos y la respuesta es un rotundo sí! Muchas de estas opiniones se han formado, habiendo hablado con más de 2000+ personas en Ciencia de Datos. Dependiendo de su naturaleza y el papel que usted está buscando, hay múltiples maneras que usted puede y recogerá en la codificación!

Preguntas frecuentes(Preguntas frecuentes)

1. ¿Puedo convertirme en un científico de datos sin codificar?

No, no es aconsejable convertirse en un científico de datos sin codificación. Sin embargo, de alguna manera usted puede ser capaz de conseguir un trabajo como Data Scientist. ¡El crecimiento en la industria será casi imposible a menos que usted esté dispuesto a aprender y codificar!

2. ¿Cuánta codificación necesitas para la ciencia de datos?

Dependería del papel, del proyecto, de la posición y de la empresa. Al igual que el ciclo de cualquier otro proyecto, podría haber fases. Por ejemplo, en las etapas iniciales de tu carrera, es posible que necesites codificar mucho para Data Science. Entonces, a medida que aprendas y crezcas a una posición más senior, tu tiempo de codificación práctica se reducirá con el tiempo.

3. ¿Qué codificación utiliza la ciencia de los datos?

Data Science trabaja principalmente en el aprovechamiento de paquetes predefinidos para la tarea en cuestión. Por lo tanto, casi todo lo que nos gustaría hacer ya existe como módulos en Internet en varios paquetes.

En el contexto de Python, hay paquetes ampliamente utilizados como pandas, NumPy, sklearn, etc., que simplemente necesitan ser llamados y utilizados en el código. Sin embargo, data Science no utiliza los principios tradicionales de Estructuras de Datos y Algoritmos muy a menudo.

4. ¿Se requiere C++ para la ciencia de datos?

No, C++ no es necesario para Data Science. Sin embargo, conocer los fundamentos de C++ o Java podría ayudarte a entender algunos de los fundamentos de Python. Además, tener cualquier experiencia con el código, por rudimentario que sea, te pondría en una posición más fuerte para hacer Ciencia de Datos. Dicho esto, incluso si usted no tiene experiencia de codificación, es posible hacerlo.

5. ¿Python es suficiente para la ciencia de datos?

Sí, Python como lenguaje primario es suficiente para empezar con Data Science. Sin embargo, a medida que aprendemos más y la tecnología evoluciona, un Data Scientist aprenderá más, dependiendo del proyecto o empresa en particular. Una pregunta central es lo que necesito saber para convertirme en un científico de datos.

Python podría satisfacer alrededor del 70% de lo que necesitarías para romper la entrevista de Ciencia de Datos, y sabiendo que SQL te dará un margen adicional del 10-15%. El resto dependería del tipo de proyectos y certificaciones que usted puede mostrar al reclutador.

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Anish Mahapatra

Anish Mahapatra, consultor líder en ciencia de datos para múltiples clientes de Fortune 500, ha ayudado a más de 2000 profesionales a entrar en el campo de la ciencia de datos. MSc en Ciencia de Datos y un escritor técnico para las principales publicaciones de Ciencia de Datos, siempre está feliz de ayudar a los estudiantes. Puedes seguirlo en LinkedIn e Instagram.

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