¿Cuál es la necesidad más básica de la ciencia de los datos?

D ata La ciencia es un campo tan amplio que incluye varias subdivisiones como preparación y exploración de datos; representación y transformación de datos; visualización y presentación de datos; análisis predictivo; aprendizaje automático, etc. Para los principiantes, es natural plantear la siguiente pregunta: ¿Qué habilidades necesito para convertirme en un científico de datos?

La ciencia de los datos es un campo que está en constante evolución, sin embargo, dominar los fundamentos de la ciencia de los datos le proporcionará los antecedentes necesarios que necesita para perseguir conceptos avanzados como el aprendizaje profundo, la inteligencia artificial, etc. Este artículo discutirá 10 habilidades esenciales para la práctica de los científicos de datos.

I) Estadísticas y probabilidad

Estadísticas y Probabilidad se utiliza para la visualización de características, preprocesamiento de datos, transformación de características, imputación de datos, reducción de dimensiones, ingeniería de características, evaluación de modelos, etc. Estos son los temas con los que debes estar familiarizado:

II) Cálculo multivariable

La mayoría de los modelos de aprendizaje automático se construyen con un conjunto de datos con varias características o predictores. Por lo tanto, la familiaridad con el cálculo multivariable es extremadamente importante para la construcción de un modelo de aprendizaje automático. Estos son los temas con los que debes estar familiarizado:

III) Álgebra lineal

El álgebra lineal es la habilidad matemática más importante en el aprendizaje automático. Un conjunto de datos se representa como una matriz. El álgebra lineal se utiliza en el preprocesamiento de datos, la transformación de datos y la evaluación de modelos. Estos son los temas con los que debes estar familiarizado:

a) Vectores

b) Matrices

c) Transposición de una matriz

d) La inversa de una matriz

e) El determinante de una matriz

f) Producto de punto

g) Valores propios

h) Eigenvectores

IV) Métodos de optimización

La mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático realizan un modelado predictivo minimizando una función objetiva, aprendiendo así los pesos que deben aplicarse a los datos de prueba para obtener las etiquetas previstas. Estos son los temas con los que debes estar familiarizado:

Las habilidades de programación son esenciales en la ciencia de los datos. Dado que Python y R son considerados los 2 lenguajes de programación más populares en ciencia de datos, el conocimiento esencial en ambos idiomas es crucial. Algunas organizaciones sólo pueden requerir habilidades en R o Python, no ambas.

(I) Habilidades en Python

Esté familiarizado con las habilidades básicas de programación en pitón. Aquí están los paquetes más importantes que usted debe dominar cómo utilizar:

a) Nuppy

b) Pandas

c) Matplotlib

d) Nacidos en el mar

e) Aprendizaje de la ciencia y la tecnología

f) PyTorch

ii) Competencias en R

a) Tidyverse

b) Dplyr

c) Ggplot2

d) Cuidado

e) Stringr

iii) Competencias en otros idiomas de programación

Algunas organizaciones o industrias pueden requerir conocimientos especializados en los siguientes idiomas de programación:

a) Excel

b) Tableau

c) Hadoop

d) SQL

e) Chispa

Los datos son clave para cualquier análisis en ciencia de datos, ya sea análisis inferencial, análisis predictivo o análisis prescriptivo. El poder predictivo de un modelo depende de la calidad de los datos utilizados en la construcción del modelo. Los datos vienen en diferentes formas como texto, tabla, imagen, voz o vídeo. La mayoría de las veces, los datos que se utilizan para el análisis deben extraerse, procesarse y transformarse para convertirlos en un formulario adecuado para su análisis ulterior.

i) Rastreo de datos : El proceso de disputa de datos es un paso crítico para cualquier científico de datos. Muy raramente los datos son fácilmente accesibles en un proyecto de ciencia de datos para su análisis. Es más probable que los datos estén en un archivo, una base de datos o extraídos de documentos como páginas web, tuits o PDF. Saber cómo discutir y limpiar los datos le permitirá obtener información crítica de sus datos que de otro modo se ocultarían.

ii) Preprocesamiento de datos : El conocimiento sobre el preprocesamiento de datos es muy importante e incluye temas como:

c) Componente de cartografía: Aquí usted necesita decidir qué variable utilizar como su x-variable y qué utilizar como su y-variable. Esto es importante especialmente cuando su conjunto de datos es multidimensional con varias características.

f) Componente ético : Aquí, usted quiere asegurarse de que su visualización cuenta la historia verdadera. Usted necesita ser consciente de sus acciones al limpiar, resumir, manipular y producir una visualización de datos y asegurarse de que no está utilizando su visualización para engañar o manipular a su audiencia.

Machine Learning es una rama muy importante de la ciencia de los datos. Es importante entender el marco de aprendizaje automático: framing de problemas; análisis de datos; construcción de modelos, pruebas y evaluación de modelos; y aplicación de modelos. Obtenga más información sobre el marco de aprendizaje automático desde aquí: El proceso de aprendizaje automático .

Los siguientes son importantes algoritmos de aprendizaje automático con los que estar familiarizados.

i) Aprendizaje supervisado (predicción variable continua)

a) Regresión básica

b) Análisis de la regresión múltiple

c) Regresión regularizada

ii) Aprendizaje supervisado (predicción de variables discretas)

a) Clasificador de regresión logística

b) Soporte del clasificador de la máquina vectorial

c) Clasificador K-nearest vecino (KNN)

d) Clasificador de árboles de decisión

e) Clasificador forestal aleatorio

iii) Aprendizaje no supervisado

a) Kmeans clustering algoritmo

Las habilidades adquiridas del trabajo del curso por sí solos no harán que su científico de datos. Un científico de datos cualificado debe ser capaz de demostrar evidencia de la finalización exitosa de un proyecto de ciencia de datos en el mundo real que incluya todas las etapas en la ciencia de datos y el proceso de aprendizaje automático, tales como encuadre de problemas, adquisición y análisis de datos, construcción de modelos, pruebas de modelos, evaluación de modelos y despliegue de modelos. Los proyectos de ciencia de datos del mundo real se pueden encontrar en los siguientes:

a) Proyectos Kaggle

b) Pasantías

c) De las entrevistas

Los científicos de datos necesitan ser capaces de comunicar sus ideas con otros miembros del equipo o con administradores de negocios en sus organizaciones. Las buenas habilidades de comunicación desempeñarían un papel clave para poder transmitir y presentar información muy técnica a personas con poca o ninguna comprensión de conceptos técnicos en la ciencia de los datos. Las buenas habilidades de comunicación ayudarán a fomentar un ambiente de unidad y unidad con otros miembros del equipo como analistas de datos, ingenieros de datos, ingenieros de campo, etc.

La ciencia de los datos es un campo en constante evolución, así que prepárate para abrazar y aprender nuevas tecnologías. Una manera de mantenerse en contacto con los desarrollos en el campo es establecer redes con otros científicos de datos. Algunas plataformas que promueven la creación de redes son LinkedIn, github y medio ( Hacia la ciencia de los datos y Hacia AI publicaciones). Las plataformas son muy útiles para obtener información actualizada sobre los últimos acontecimientos en el terreno.

Como científico de datos, trabajará en un equipo de analistas de datos, ingenieros, administradores, por lo que necesita buenas habilidades de comunicación. Usted necesita ser un buen oyente también, especialmente durante las primeras fases de desarrollo del proyecto, donde necesita confiar en ingenieros u otro personal para poder diseñar y enmarcar un buen proyecto de ciencia de datos. Ser un buen jugador de equipo del mundo le ayuda a prosperar en un ambiente de negocio y mantener buenas relaciones con otros miembros de su equipo, así como administradores o directores de su organización.

Comprende la implicación de tu proyecto. Sé sincero contigo mismo. Evite manipular datos o utilizar un método que produzca intencionalmente sesgos en los resultados. Ser ético en todas las fases, desde la recopilación de datos, hasta el análisis, hasta la construcción de modelos, análisis, pruebas y aplicación. Evite fabricar resultados con el propósito de engañar o manipular a su audiencia. Sea ético en la forma en que interpreta los hallazgos de su proyecto de ciencia de datos.

En resumen, hemos discutido 10 habilidades esenciales necesarias para la práctica de los científicos de datos. La ciencia de los datos es un campo que está en constante evolución, sin embargo, dominar los fundamentos de la ciencia de los datos le proporcionará los antecedentes necesarios que necesita para perseguir conceptos avanzados como el aprendizaje profundo, la inteligencia artificial, etc.