¿Cómo aprender los fundamentos de la ciencia de los datos?
Una guía paso a paso para aprender todos los conceptos clave y estar preparados para el trabajo
La ciencia de datos de autoaprendizaje puede ser estresante. Hay una serie de temas para aprender y practicar. Muchas personas no pueden mantener la energía necesaria para superar la fase inicial de aprendizaje. La razón principal para que muchas personas fracasen o lo vean como un viaje difícil es:
- Falta de claridad sobre los temas a aprender
- Ningún recurso/plataforma es bueno para aprender todo sobre ciencia de datos.
- Hay un montón de recursos en Internet, pero la identificación de los más adecuados para usted es un reto
- Es fácil perderse en los detalles
- No es fácil seguir el progreso y poner a prueba su habilidad mientras que el auto-aprendizaje
Las personas que se inscriben en un curso de ciencia de datos, no se enfrentan a la mayoría de estos problemas. Tienen un sistema de apoyo para ayudarlos y guiarlos. No es el mismo caso con las personas que son auto-aprendizaje. Este artículo le ayudará a planificar mejor su viaje de aprendizaje. Los plazos mencionados aquí se basan en una persona promedio. Dependiendo de su formación y experiencia, las líneas de tiempo podrían cambiar ligeramente para usted. Este plan también incluye recursos gratuitos para aprender de cada tema.
El primer paso en el aprendizaje de la ciencia de los datos es sentirse cómodo con un lenguaje de programación. Según la reciente encuesta de Kaggle, alrededor del 80% de las personas utilizan Python principalmente en su trabajo. Si eres nuevo en la programación, entonces es muy recomendable empezar con Python.
Uno de los mejores cursos de introducción en Python se puede encontrar en Kaggle. A continuación se muestra el enlace al curso. Se necesitarían aproximadamente 5 horas para completar este curso de introducción.
Casi cualquier cosa que usted haría en un proyecto de ciencia de datos implicaría codificación. Desde la lectura de los datos de las fuentes de datos, la exploración de los datos, la extracción de información, la transformación, la ingeniería de características, la construcción de modelos, y la evaluación del rendimiento, y el despliegue.
Es muy recomendable pasar suficiente tiempo y familiarizarse con las diversas funciones de Python. No es ciencia de cohetes. Se puede adquirir fácilmente a través de la práctica. Alrededor de 2-3 semanas será bueno para alguien con poca o ninguna experiencia de codificación. Pero el paso más importante es seguir practicando la codificación. ¡Cuanto más practiques, mejor te volverás!
Los temas clave en los que hay que centrarse mientras se aprende la pitón son:
- Sintaxis básicas
- Tipos de datos de recogida
- Control del flujo
- Loops e iteraciones
- Funciones y funciones lambda
A continuación se muestra una plataforma interactiva gratuita para empezar a aprender Python.
El primer paso en cualquier proyecto de ciencia de datos es entender el problema desde el punto de vista de los datos. Los datos que obtengas nunca serán perfectos. Requeriría mucha manipulación. La biblioteca más importante de Python que permite trabajar con los datos y la manipulación es Pandas.
La biblioteca Pandas ofrece una amplia gama de funcionalidades que facilitan tanto el análisis de datos. Si eres nuevo en Python o Pandas, comienza con este simple tutorial de 10 minutos de PyData.
La mejor manera de mejorar tus habilidades de Pandas es utilizándolas más a menudo. Escoge un interesante conjunto de datos de Kaggle. Anote todas las preguntas interesantes para las que necesita respuestas. Entonces comienza a explorar los datos y obtener respuestas a esas preguntas. Recoger un conjunto de datos interesante aquí es importante. Ayuda a mantener tus intereses lo suficientemente altos y eso ayuda mucho en el aprendizaje.
Por ejemplo, si usted está interesado en los precios de la vivienda, a continuación, seleccione un conjunto de datos de precios de la casa. Anota tus preguntas. Pueden ser como,
- ¿Cuál es el precio medio de una propiedad?
- ¿Cuál es la edad media de la propiedad?
- A medida que la propiedad envejece, ¿incide en el precio total?
- ¿Qué factores impulsan el precio de la propiedad?
El concepto de varios Pandas en los que tal vez tengas que centrarte son,
- Crear, leer y escribir marcos de datos
- Selección y asignación
- Agregación y Agrupación por
- Manejo de los datos faltantes
- Fusión de datos de diferentes fuentes
- Funciones de resumen, crosstab y pivote
NumPy es la biblioteca que permite trabajar eficientemente en arrays. Muchas veces necesitamos trabajar en matrices que podrían ser multidimensionales. NumPy ayuda a mejorar la velocidad de cálculo y también a hacer un uso eficiente de la memoria. Soporta muchas funciones matemáticas. No sólo que se está utilizando en muchos otros paquetes de Python como Pandas, Matplotlib, scikit-learn, y muchos otros.
Si usted es un principiante absoluto entonces los siguientes artículos ayudarán a entender mejor Numpy, la operación realizada, las funcionalidades populares con la representación visual de la entrada a un resultado.
En muchos proyectos de ciencia de datos, estaríamos trabajando en datos numéricos. Los atributos no numéricos también se transforman generalmente en datos numéricos. Por lo tanto, aprender a trabajar con NumPy es fundamental para cualquier persona interesada en entrar en la ciencia de datos. Los temas clave para aprender sobre NumPy son:
- Creación de arrays 1, 2 y 3 dimensiones
- Indización, corte, unión y división
- Iteración y manipulación
- Ordenar, buscar y filtrar
- Operaciones matemáticas y estadísticas
El éxito de un proyecto de ciencia de datos depende de,
- ¿Qué tan bien entiende el equipo de ciencia de datos el problema?
- ¿Cuán claramente comunica el equipo de ciencia de datos las ideas?
el único elemento crítico que ayuda en ambos es la capacidad de visualizar mejor los datos.
Los seres humanos son mejores a la hora de identificar patrones y tendencias a partir de datos visuales. Por lo general, no es tan fácil para el cerebro humano identificar patrones a partir de un tabular o datos en otros formatos. Aprender el arte de usar la visualización para analizar y comunicar podría garantizar el éxito.
Hay muchos paquetes y bibliotecas que soportan la visualización. En lugar de preocuparse demasiado por las diferentes opciones. Si pudieras seguir estos sencillos pasos que serán más que suficientes,
- Aprender sobre Matplotlib — Es altamente personalizable
- Aprenda acerca de Seaborn — No es tan personalizable, pero muy fácil y rápido de construir visuales, una buena opción para el análisis de datos
- Construir gráficos iterativos — Para comunicarse mejor con los usuarios finales
El siguiente artículo puede ayudarte a encontrar una ruta para aprender a visualizar usando Python.
Las estadísticas se utilizan en todas las etapas de un proyecto de ciencia de datos. Las estadísticas descriptivas son útiles para comprender mejor los datos y resumirlos para facilitar su comprensión.
Las estadísticas inferenciales son muy útiles para extraer información que no puede ser identificada por otros medios. Por ejemplo, si consideramos los datos inmobiliarios, para saber si la calificación de la escuela más cercana o la distancia de la autopista más cercana tiene un mejor impacto en los precios de la propiedad. ¡No sólo en el análisis de datos! Mientras que la construcción de un modelo predictivo estadísticas son muy útiles para medir el rendimiento del modelo.
Una cosa importante a entender mientras se aprenden las estadísticas es. No es sólo un área pequeña que se puede cubrir en unas pocas semanas. Hay personas que están haciendo sus licenciaturas y maestrías en Estadística. Su objetivo debe ser simplemente aprender lo suficiente para empezar y como exige usted puede refrescar sus conocimientos estadísticos. Los temas clave para aprender son:
- Estadísticas descriptivas e inferenciales
- Tipo de distribución
- Teorema del límite central y margen de error
- Intervalo de confianza y nivel de confianza
- Causalidad y correlación
- Pruebas estadísticas
El siguiente curso de la Academia Khan es bueno para empezar con estadísticas para la ciencia de datos
Muchas personas interesadas en aprender ciencias de datos a menudo no se centran en SQL. De hecho, SQL es una de las habilidades más importantes requeridas para un científico de datos. Los datos residen principalmente en un almacén de datos estructurado y el conocimiento SQL sería muy útil para trabajar en los datos.
Aquellos que vienen de un fondo no-programación necesitan enfocar y construir habilidades SQL. Aquellos con exposición académica a SQL también necesitan practicar más para entender mejor los conceptos clave. En un escenario de la vida real, los datos podrían estar presentes en diferentes tablas con diferente granularidad. Sólo con buenas habilidades SQL, usted sería capaz de llevar los datos a un formato que podría responder a sus preguntas. Una buena plataforma para aprender SQL trabajando en los datos es,
El paso final en el aprendizaje de los conceptos fundamentales es el análisis de datos exploratorios y la ingeniería de características. En cualquier proyecto de ciencia de datos, más del 70% del tiempo se dedicará al análisis de datos. Mientras se trabaja en problemas predictivos, la ingeniería de características ayuda a mejorar la precisión.
El análisis de datos y habilidades de ingeniería de características no se puede aprender con sólo leer o registrarse para un curso. Estas habilidades sólo pueden ser adquiridas por la práctica. Cuanto más permanezcas en tus manos mientras aprendas, mejor aprenderás y más tiempo se quedará.
Para entender mejor los diferentes pasos involucrados en el análisis de datos, lea el siguiente artículo.
Después de un análisis exhaustivo de los datos, el siguiente paso es la ingeniería de características. Los datos como cualquier otra cosa no serán perfectos. Tendrá muchos problemas y podría no estar en un formato listo para ciertos algoritmos o modelos. En esos casos, necesitamos utilizar una técnica de transformación adecuada. A continuación se muestra un buen curso de introducción a la ingeniería,
Cuanto más trabaje en el conjunto de datos de kaggle, más podrá aprender sobre ingeniería de características. Los foros de discusión son un gran lugar para aprender nuevas técnicas en ingeniería de características. No hay forma o limitaciones correctas mientras se realiza la ingeniería de características. Cuanto más innovador seas, mejores serán tus resultados.
Llegando ahora a la etapa final del aprendizaje de la ciencia de los datos. Después de completar los conceptos fundacionales el siguiente paso es prepararse para el trabajo. Hay algunos consejos que podrían ayudarle a aumentar sus posibilidades de ser contratado.
Estructura tu aprendizaje y seguimiento de tu progreso
La clave durante el aprendizaje de la ciencia de los datos es la elaboración de un plan estructurado, el ahorro de recursos interesantes para relecturas, y el seguimiento de su progreso. Cuando usted se inscribe para un curso en la ciencia de los datos generalmente se resuelven. Pero mientras que la ciencia de los datos de auto-aprendizaje es bastante difícil. Hay una serie de temas para aprender y la mayoría de los buenos recursos en línea se pagan. Se necesita tiempo para identificar los mejores recursos libres y establecer un plan.
Si usted está tratando de auto-aprendizaje de la ciencia de los datos y en busca de una hoja de ruta. He aquí una hoja de ruta que he preparado sobre la base de más de 100 horas de investigación. Esta hoja de ruta tiene una lista comisariada de recursos gratuitos populares para aprender los conceptos importantes en la ciencia de los datos, incluye problemas de asignación de enlaces, preguntas de entrevistas y otros materiales de lectura relacionados
Recuerda que es un largo viaje.
Si bien el aprendizaje de la ciencia de los datos es importante entender que es un largo viaje. El aprendizaje nunca se detiene. Tengo más de 10 años de experiencia y casi paso el 10% de mi tiempo de trabajo aprendiendo cosas nuevas.
Aprender Ciencia de Datos no es como correr un sprint. Es más como correr una maratón. Es importante hacer un mejor uso de su energía. Además, es importante asegurarse de que usted tiene suficiente motivación para conseguir que usted alcance su meta.
Práctica que es la palabra mágica
La clave del éxito es la práctica. Hay muchos datos disponibles. Todo lo que se necesita es identificar el problema correcto y el conjunto de datos correcto. Cuanto más practiques en los datos reales, más aprenderás.
Construir una cartera
Si bien el aprendizaje es importante, también es importante hacer esfuerzo y mostrar sus habilidades. Ayuda mucho en una carrera en ciencias de datos. La mejor manera de mostrar sus habilidades es utilizando un sitio web de cartera.
Es muy simple construir un sitio web de cartera. Usted no necesita ninguna experiencia previa de desarrollo del sitio web para construir un sitio web de cartera para usted. Si usted está buscando la construcción de un sitio web de cartera para usted. Revise el artículo de abajo, explica los pasos involucrados en la construcción de uno para usted.
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