¿Cómo puedo aprender ciencia de datos por mí mismo?

Con un mercado de trabajo caliente, salarios lucrativos y oportunidades profesionales prometedoras, es un gran momento para convertirse en un científico de datos. Pero, ¿qué pasa si estás empezando de cero? Por suerte, hay una miríada de diferentes caminos de aprendizaje. Puedes aprender habilidades en el campo de muchas maneras diferentes, desde obtener un título universitario hasta asistir a campamentos de entrenamiento hasta enseñarte a ti mismo. ¿No sabes por dónde empezar? En este artículo, te mostraremos cómo pasar de ser un novicio a estar listo para trabajar en el campo de la ciencia de datos.

¿ Por qué la ciencia de los datos?

Ciencias de los datos se ha elevado a la vanguardia de la industria del software porque las empresas han comenzado a entender la importancia de los datos. Abastecer y procesar los datos de manera eficaz es una necesidad para las organizaciones en crecimiento hoy en día. Las empresas aprovechan a los científicos de datos para generar conocimientos que pueden ayudarles a superar la competencia y multiplicar los beneficios.

Con las empresas compitiendo por el mejor talento, los salarios están aumentando. La Universidad de San Francisco informa que los graduados de su programa de MS en Ciencia de Datos ganan un salario promedio de $ 125.000 . Más del 90% de los graduados han conseguido un papel a tiempo completo en los tres meses siguientes a la finalización del programa.

Antes de sumergirse de cabeza en el mundo de la ciencia de los datos, usted puede estar preguntándose: ¿qué hace realmente un científico de los datos? Averigüémoslo.

¿Qué hace un científico de datos?

A científico de datos convierte los datos en información significativa. Estas ideas guían a la administración superior al tomar decisiones empresariales.

La ciencia de los datos comienza con la recopilación y limpieza de datos. Esto último es necesario porque los datos, cuando se originan por primera vez, no vienen en una forma que sea fácil de analizar. Por lo general faltan entradas, volúmenes dañados, etc. Así que los científicos de datos utilizan métodos estadísticos y habilidades de ingeniería para limpiar esos datos.

Luego, llevan a cabo un análisis de datos exploratorios , en el que buscan patrones en los datos. Los científicos de datos hacen esto escribiendo algoritmos y creando modelos que pueden ser usados para ejecutar experimentos en conjuntos de datos y descubrir información útil.

Los científicos de datos luego comunican sus ideas a otros equipos y a la administración. Esto a menudo requiere la visualización de datos y habilidades de presentación.

Para resumir, aquí están algunas de las tareas asignadas a los científicos de datos:

Identificar oportunidades donde los datos pueden ser utilizados para resolver problemas.
Fuente de datos que pueden ser valiosos para resolver el problema.
Limpie los datos y asegúrese de que cumplen los estándares de precisión de los datos de la organización.
Emplear enfoques algorítmicos y construir modelos para generar insights.
Utilice la visualización de datos y la narración de historias para transmitir los hallazgos a varios interesados.

Ahora que sabemos lo que hace un científico de datos, echemos un vistazo a cómo aprender ciencia de datos si estás empezando en el campo.

Pasos para aprender ciencia de datos

Construir una base sólida en estadística y matemáticas

Aprende a programar con Python y R

Familiarízate con las bases de datos

Aprender métodos de análisis de datos

Aprender, amar, practicar y repetir

Aprenda a utilizar herramientas de ciencia de datos

Trabajo en Proyectos de Ciencia de Datos

Conviértete en un narrador de datos

Red

Siempre esté aprendiendo

Estos son los pasos para aprender la ciencia de los datos desde cero.

Construir una base sólida en estadística y matemáticas

Al igual que muchas otras disciplinas científicas, la matemática es fundamental para trabajar en la ciencia de los datos, y le dará una sólida base teórica en el campo.

Cuando se trabaja en la ciencia de los datos, las estadísticas y la probabilidad son las áreas más importantes. La mayoría de los algoritmos y modelos que los científicos de datos construyen son sólo versiones programáticas de enfoques estadísticos para resolver problemas.

Si eres un principiante con estadísticas y probabilidad, puedes empezar con un curso 101. Utilice esto como una oportunidad para aprender conceptos básicos como varianza, correlaciones, probabilidades condicionales y teorema de Bayes. Hacer esto te pondrá en una buena posición para entender cómo esos conceptos se traducen al trabajo que harás como científico de datos.

Aquí está un vídeo que cubre algunos de los conceptos matemáticos que necesitas aprender como principiante en la ciencia de los datos.

Aprende a programar con Python y R

Una vez que estés familiarizado con los conceptos matemáticos que necesitarás, es el momento de aprender algunas habilidades de programación, para que puedas convertir todo ese conocimiento matemático en programas de computadora escalables. Python y R son los dos más lenguajes de programación populares utilizados en la ciencia de datos , por lo que es un buen lugar para empezar.

Python y R son buenos puntos de partida por algunas razones. Ambos son de código abierto y gratuitos, lo que significa que cualquiera puede aprender a programar en estos idiomas. Puede programar en ambos idiomas a través de Linux, Windows y macOS. Lo más importante, estos lenguajes son amigables para principiantes, con sintaxis y bibliotecas que son fáciles de usar.

Puedes realizar casi cualquier tarea de ciencia de datos usando Python y R juntos, pero tienen sus fortalezas individuales en ciertas áreas. Python tiende a trabajar mejor cuando usted está discutiendo volúmenes masivos de datos. Es superior a R cuando se trata de tareas de aprendizaje profundo, raspado web y automatización de flujo de trabajo.

R es un lenguaje que es mejor para traducir enfoques estadísticos a modelos informáticos. Tiene una gran cantidad de paquetes estadísticos que puede aplicar a los conjuntos de datos de forma rápida y fácil. Eso facilita la construcción de modelos estadísticos en R en comparación con Python.

En última instancia, la elección entre Python y R se reduce a sus metas profesionales. Python es un mejor punto de partida si quieres trabajar en áreas de ciencia de datos como el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial. Comience con R si usted está más inclinado hacia enfoques estadísticos puros y construcción de modelos. Y recuerda, siempre puedes aprender el otro en la línea.

Familiarízate con las bases de datos

Los científicos de datos necesitan saber cómo trabajar con bases de datos para que puedan recuperar los datos con los que están trabajando y almacenarlos después del procesamiento.

Como científico de datos, usted no necesita una comprensión profunda de las tecnologías de base de datos. Deje eso a los administradores de la base de datos. Como científico de datos, sólo tiene que entender cómo funcionan las bases de datos relacionales y aprender los comandos de consulta específicos para recuperar y almacenar datos.

Aprender métodos de análisis de datos

Hay diversos métodos que se puede utilizar para analizar un conjunto de datos. El enfoque específico que usted emplea depende del problema que usted está buscando resolver y la naturaleza de los datos que usted está utilizando. Como científico de datos, su trabajo es tener la previsión necesaria para saber qué método funcionará mejor para un problema particular.

Algunas técnicas de análisis de datos se utilizan comúnmente en la industria. Esto incluye análisis de conglomerados, regresión, análisis de series temporales y análisis de cohortes. Este post cubre los detalles de todas las técnicas de análisis de datos populares.

Usted no necesita saber cada método de análisis de datos por ahí. Es más importante que usted entienda los usos de un enfoque particular. Los mejores analistas de datos son los que pueden emparejar rápidamente problemas con las técnicas de análisis de datos.

Aprender, amar, practicar y repetir

Una vez que hayas aprendido métodos de análisis de datos, puedes empezar a trabajar en proyectos para principiantes.

Pero recuerda, es más importante tener una fuerte comprensión funcional de todo lo que has aprendido hasta ahora, en lugar de tener una comprensión superficial de una amplia gama de temas. Practique lo que estudia para asegurarse de que lo entiende.

Por ejemplo, digamos que estás aprendiendo sobre el concepto de un media ponderada . No te detengas en aprender la definición. Intente implementar un programa en Python que calcule la media ponderada de un conjunto de datos. Aprender haciendo te ayuda a obtener una comprensión profunda de los conceptos que aprendes.

Aprenda a utilizar herramientas de ciencia de datos

Las herramientas de ciencia de datos simplifican el trabajo. Por ejemplo, Apache Spark maneja trabajos de procesamiento por lotes mientras D3.js crea visualizaciones de datos para navegadores. Este post contiene información sobre algunas de las otras herramientas de ciencia de datos populares.

En esta etapa, no es necesario dominar una herramienta en particular. Usted puede hacer eso cuando usted realmente comienza un trabajo y saber qué herramientas su empresa requiere. En este punto, es suficiente para elegir uno que parece interesante y jugar con él. El objetivo es tener una idea básica de las herramientas y lo que se puede lograr con ellas.

Si usted tiene una empresa en particular en la que desea trabajar, entonces usted puede mirar las descripciones de trabajo que publican. Normalmente mencionarán herramientas como Hadoop y Tensor Flow. Puedes familiarizarte con esas herramientas si quieres trabajar en esa organización en particular.

Trabajo en Proyectos de Ciencia de Datos

Ahora es el momento de unir todo mediante la construcción de proyectos personales. Echemos un vistazo a un par de ejemplos de cómo podrían ser estos proyectos.

Análisis de los sentimientos

El análisis de sentimientos es el proceso de inferir los sentimientos expresados en un texto en particular. Usted puede tratar de usar un binario (sentimiento positivo o negativo) o ir con un enfoque más granular y etiquetar los textos en una variedad de emociones tales como feliz, emocionado, o curioso.

Usted puede realizar un análisis de sentimientos en cualquier texto en Internet. Las redes sociales suelen ser una buena fuente para este tipo de datos y puedes analizar un hashtag en particular para tu proyecto de análisis de sentimientos.

Sistema de recomendaciones

Digamos que está construyendo un sistema de recomendación de películas. Los Conjuntos de datos MovieLens puede servir como fuente para sus datos. A continuación, puede construir su sistema de recomendaciones basado en consideraciones como género, actores, tiempo de ejecución, etc.

Estos son sólo un par de ejemplos. Haga algo por lo que se sienta apasionadamente y vea cómo puede desenterrar algunas ideas usando datos.

Conviértete en un narrador de datos

Los científicos de datos necesitan comunicar sus hallazgos de una manera que sus colegas puedan entender. Aquí es donde entra en juego el poder de la narración. Estos son tres componentes principales de la práctica de narración de datos:

Datos

Los datos que usted corroe de su proceso analítico servirán como punto de partida para su historia.

Narrativa

Una narración es una historia y un contexto que quieres comunicar a tu audiencia.

Visualizaciones

Estas son representaciones gráficas de datos. Puedes usar gráficos, gráficos, videos y diagramas para apoyar tu narrativa de una manera que sea fácil de entender para tu audiencia.

Red

Si estás listo para empezar a buscar un trabajo de ciencia de datos, también es importante establecer redes con personas de la industria, además de trabajar en proyectos personales y elaboración de su curriculum vitae .

Hay muchas maneras en que la red puede ayudar cuando usted está empezando su viaje de la ciencia de los datos. Hablar con científicos de datos puede ayudarle a entender el estado de la industria y lo que es trabajar en. Hablar con los reclutadores puede darte una idea de su proceso de entrevista y posiblemente ayudarte a conseguir un trabajo. También se puede ganar mucho hablando con personas que entienden diferentes industrias y cómo están utilizando los datos para tomar decisiones.

Por todas esas razones, es importante trabajar en red como un joven científico de datos.

Siempre esté aprendiendo

Su viaje de aprendizaje no termina después de construir algunos proyectos o conseguir un trabajo. La ciencia de los datos está en constante evolución y es necesario seguir evolucionando también.

Usted debe estar bien informado del progreso en la industria. Si no sabes lo que está cambiando, no sabrás lo que necesitas aprender. Siga a los influencers en el campo y lea los boletines de la industria.

Hay varias certificaciones para mejorarse como científico de datos. Hemos compilado una lista de la los mejores de aquí. .

¿ Puede usted aprender la ciencia de los datos por su cuenta?

Usted puede aprender ciencia de datos por su cuenta con cursos en línea o incluso vídeos de YouTube. No hay escasez de materiales de aprendizaje en Internet si usted está trabajando hacia una carrera en este campo.

Dicho esto, el auto-aprendizaje carece de estructura, y es posible que no sepas qué elementos importantes te estás perdiendo. Cursos de ciencias de los datos y bootcamps son un medio feliz para aquellos que buscan independencia y apoyo, ya que proporcionan un entorno experimentado de profesores y cohortes para ofrecer retroalimentación.

Preguntas frecuentes sobre ciencia de los datos

¿Cuánto tiempo se tarda en aprender ciencia de datos?

Depende de cómo te des el ritmo, pero se recomienda que te des por lo menos seis meses antes de considerarte un científico de datos principiante. Esto le dará la oportunidad de aprender las habilidades necesarias e implementarlas en forma de proyectos personales.

¿Quién puede trabajar en ciencia de datos?

Realmente no hay ninguna limitación sobre quién puede trabajar en la ciencia de los datos. Es posible trabajar en el campo incluso sin un título universitario. Mientras tengas las bases teóricas y los proyectos adecuados que puedes mostrar a los reclutadores, cualquiera puede conseguir un trabajo en la industria.

¿ Es difícil aprender la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos no es difícil de aprender si eliges las metodologías y materiales de aprendizaje adecuados. Piensa en cómo aprendes y encuentras recursos para acomodarte a eso. Por ejemplo, algunos pueden elegir enseñarse a sí mismos usando videos, mientras que otros prefieren bootcamps dirigidos por mentores. No tenga miedo de experimentar con unas cuantas metodologías de aprendizaje diferentes y comprometerse con uno sólo después de tener pruebas de que funciona para usted.

¿ Es la ciencia de los datos un trabajo estresante?

De acuerdo con Noticias de los EE.UU. , la ciencia de los datos es un trabajo con un nivel medio de estrés. Puedes hacer tu trabajo más fácil gestionando mejor tus tareas y comunicándote con tu gerente si estás abrumado. La ciencia de los datos es más flexible que otros trabajos, por lo que podría intentar trabajar a distancia o como freelancer si los modos de trabajo más convencionales te estresan.

Acerca de Sakshi Gupta

Sakshi es editor asociado de Springboard. Ella es una entusiasta de la tecnología que le encanta leer y escribir sobre la tecnología emergente. Ella es una vendedora de contenidos y tiene experiencia trabajando en los mercados indio y estadounidense.

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