¿Cómo empiezo a aprender ciencia de datos desde cero?

La ciencia de los datos es un participante relativamente nuevo en el mundo de los negocios. El aumento de la tecnología de recopilación y procesamiento de datos durante la última década presenta una oportunidad única para aprovechar el poder de las masas para visualizar las tendencias, examinar las relaciones entre las variables y predecir el comportamiento y los acontecimientos futuros del mercado.

Tener la capacidad de utilizar datos para impulsar la toma de decisiones puede diferenciarlo como profesional de negocios. Pero, ¿por dónde empezar? Sin experiencia en ciencia de datos, ¿cómo puedes entrar en el campo, desarrollar tus habilidades e impulsar el cambio en tu organización? He aquí una introducción a la ciencia de los datos y seis pasos para aprender de la casilla uno.

¿Qué es la ciencia de los datos?

Ciencias de los datos es un campo que abarca la recopilación, forcejeo, visualización y análisis de datos y la comunicación de las ideas que proporciona.

Los científicos de datos a menudo utilizan algoritmos de codificación y aprendizaje automático para responder preguntas utilizando lenguajes como R o Python.

En los negocios, tener habilidades de ciencia de datos puede permitirle obtener información sobre sus clientes y proteger su privacidad, predecir las tendencias del mercado, pronosticar el movimiento financiero y agilizar los procesos de fabricación utilizando el aprendizaje automático.

Ser experto en datos y entender la ciencia de los datos puede ayudarle a tomar decisiones basadas en datos y responder a las preguntas empresariales más apremiantes de su organización. Si no está seguro de por dónde empezar, aquí hay seis pasos para aprender la ciencia de los datos desde cero.

6 pasos para aprender la ciencia de los datos de Scratch

1. Abrazar el desafío

El primer paso en su viaje para aprender ciencia de datos es enfrentar cualquier barrera mental que rodea su capacidad para asumir el desafío, aprender el material y desarrollar habilidades en ciencia de datos.

“La ciencia de los datos no da miedo, y no debería ser intimidante”, dice el profesor Yael Grushka-Cockayne, que enseña el curso en línea de Harvard Ciencia de datos para las empresas . “Combinar los conocimientos y la intuición de tu negocio con la ciencia de los datos puede prepararte a ti y a tu empresa para el éxito”.

Aunque la ciencia de los datos tiene una reputación de ser basada en código y compleja, sus conceptos son accesibles si usted tiene el deseo y el impulso para aprender y poner en el trabajo.

“Algunas personas tienen la impresión de que a menos que hayan sido entrenados como científicos de datos y hayan estado codificando durante años, no tienen ninguna oportunidad”, dice Grushka-Cockayne en un reciente seminario web . “Pero eso no es exacto. Nunca es demasiado tarde”.

2. Comience con lo básico

A continuación, familiarícese con los fundamentos de la ciencia de los datos. Puedes hacer esto por leyendo posts de blog y artículos, ver videos, hablar con colegas en el campo, o tomar un curso introductorio de ciencia de datos como Harvard Online Principios de la ciencia de los datos . La clave es establecer una base en los conceptos de datos y las mejores prácticas para que pueda abordar temas más complejos a lo largo del tiempo.

Una vez que tenga una comprensión firme de los conceptos clave de ciencia de datos, como el ecosistema de datos y el ciclo de vida, la gobernanza y privacidad de los datos, la integridad de los datos y la discusión de datos, puede pasar a las herramientas y marcos necesarios para utilizar la ciencia de datos en su organización.

3. Familiarízate con herramientas y marcos

Hay varias herramientas y marcos de ciencia de datos que pueden ser beneficiosos al utilizar la ciencia de datos en el trabajo. Uno es el marco de adopción de decisiones basado en datos , que Grushka-Cockayne explica en Ciencia de datos para las empresas .

Este marco presenta seis pasos para el uso de datos para impulsar las decisiones empresariales:

Comprender el problema del negocio: ¿Qué estás buscando entender o lograr?
Datos de Wrangle: Limpie, valide y organice los datos.
Crear visualizaciones: Presente los datos de una manera que muestre tendencias y relaciones de interés.
Generar hipótesis: Formular predicciones basadas en tendencias emergentes.
Análisis de la conducta: Ejecute pruebas estadísticas para determinar si sus hipótesis son correctas.
Comunicar los resultados: Presente sus hallazgos en el contexto del problema de negocio original.

También es útil familiarizarse con programas y herramientas que pueden ayudarle durante todo el proceso. Por ejemplo, Excel y Power BI son software estadístico de Microsoft que le permite organizar, visualizar y analizar datos. Otras herramientas, como Google Analytics y Tableau, se pueden utilizar para analizar y crear paneles de control para presentar y supervisar los cambios en sus conjuntos de datos.

Entender los marcos de datos y las herramientas le da la capacidad de tomar un conjunto de datos sin procesar, interpretar la historia que cuenta y utilizarla para responder a preguntas empresariales relevantes.

4. Aprenda de ejemplos del mundo real

Cuando se aprende ciencia de datos, los ejemplos del mundo real pueden ser un recurso útil. Al explorar cómo otros profesionales de negocios utilizan la ciencia de datos para resolver problemas, puedes imaginar lo que harías en su escenario, evaluar el impacto de sus acciones, y poner en práctica ese conocimiento.

“Tienes que hacerlo real,” Grushka-Cockayne dice en un reciente seminario web . “Tienes que hacerlo relevante y preguntar, ‘¿Por qué me importa esto?’ o ‘¿Por qué quiero mirar una estadística resumida?’ o ‘¿Cómo va a ser esto significativo para una decisión específica?’ Al exponerte a casos de varias industrias, la riqueza de la variedad te permite ponerte en una posición de toma de decisiones y entender cómo se toman las decisiones reales.”

5. Encontrar una comunidad

En su camino hacia el aprendizaje de la ciencia de los datos, una comunidad de compañeros profesionales con el mismo objetivo puede ser una fuerza motivadora y de apoyo. Puede acudir a foros en línea, redes sociales, grupos de afinidad dentro de su organización o área geográfica, o a una cohorte de estudiantes en una clase en línea.

Por ejemplo, tomar un curso en línea de Harvard Business School como Análisis de negocios le concede acceso a la HBS Comunidad en línea , una red global de estudiantes dedicada a promover su educación empresarial. Tener este tipo de comunidad le permite pedir retroalimentación y consejo, comprometerse con otros en nuevos conceptos, y animarse mutuamente mientras trabajan hacia sus metas.

6. Haga grandes preguntas sobre sus datos

Por último, para ampliar y profundizar sus habilidades, haga continuamente grandes preguntas sobre sus datos. Con cada pregunta viene una nueva oportunidad para descubrir más perspicacia y adquirir habilidades. Estas preguntas pueden llevarle a aprender un nuevo lenguaje de codificación, método de análisis, regresión o herramienta de visualización para ayudar a responder a una pregunta de negocio específica. Aquí hay ejemplos de preguntas que debe hacerse al manejar los datos:

¿Qué espero entender?
¿Qué necesito saber para tomar una determinada decisión empresarial?
¿Qué historia está contando este dato?
¿Qué significan las relaciones entre variables para ____ en mi empresa?
¿Qué pasa si ____ cambia? ¿Qué variables, tendencias o pronósticos se verían afectados?
¿Qué necesita cambiar en los datos para obtener el resultado deseado?
¿Por qué la tendencia de los datos en esta dirección, y qué significa eso para el futuro?
¿Cómo puedo analizar más a fondo los datos para obtener las respuestas que necesito para tomar decisiones importantes?

Haga que los datos funcionen para usted determinando lo que necesita saber y la mejor manera de responder a esa pregunta utilizando los datos disponibles. Mejorar sus habilidades en ciencia de datos es un proceso continuo, y cada experiencia ofrece la oportunidad de aprender más.

Desmitificar la ciencia de los datos

No importa su título, el aprendizaje de la ciencia de los datos puede ser una inversión valiosa en su carrera y empresa.

“Todos nosotros en el mundo de los negocios hoy tenemos una responsabilidad”, dice Grushka-Cockayne en un reciente seminario web. “Todos somos parte del proceso de ciencia de datos”.

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