¿Cuáles son los componentes clave de ser un científico de datos?

Según entiendo, Data Science siempre ha tratado de combinar las herramientas más adecuadas para hacer el trabajo. Se trata de la extracción de conocimientos a partir de datos para responder a una pregunta en particular. Para mí, en pocas palabras, la ciencia de los datos es un poder que permite a las empresas y las partes interesadas tomar decisiones informadas y resolver problemas con los datos.

Ahora, no todos los tecnólogos son apasionados por cualquier otra habilidad, pero ella estaría emocionada por las habilidades de su área de trabajo. También lo son algunas de las habilidades para un científico de datos. A medida que nos preparamos para las nuevas tendencias tecnológicas y los retos más importantes para resolver en el nuevo año, es esencial que establezcamos nuestra base fuerte.

En ningún orden en particular, vamos a conocer el ¡Las 10 mejores habilidades para un científico de datos en 2020!

Data Science trata de usar procesos de capital, algoritmos o sistemas para extraer conocimientos, ideas y tomar decisiones informadas a partir de datos. En ese caso, hacer inferencias, estimar o predecir forman una parte importante de la Ciencia de los Datos.

La probabilidad con la ayuda de métodos estadísticos ayuda a hacer estimaciones para análisis posteriores. Las estadísticas dependen principalmente de la teoría de la probabilidad. Dicho simplemente, ambos están entrelazados.

¿Qué se puede hacer con Probabilidad y Estadísticas para la Ciencia de Datos?

Explore y entienda más acerca de los datos
Identificar las relaciones o dependencias subyacentes que pueden existir entre dos variables
Predecir una tendencia futura o prever una deriva basada en las tendencias anteriores de los datos
Determinar los patrones o el motivo de los datos
Descubrir anomalías en los datos

Especialmente para las empresas basadas en datos en las que las partes interesadas dependen de datos para la toma de decisiones y el diseño/evaluación de modelos de datos, la probabilidad y las estadísticas son parte integrante de la Ciencia de los Datos.

La mayoría del aprendizaje automático, invariablemente modelos de ciencia de datos, se construyen con varios predictores o variables desconocidas. Un conocimiento de cálculo multivariado es significativo para la construcción de un modelo de aprendizaje automático. Estos son algunos de los temas de matemáticas con los que puedes estar familiarizado para trabajar en Ciencia de Datos:

Descenso gradiente de Scratch: Implementar una red neuronal desde cero

¡Por supuesto! La ciencia de los datos se refiere esencialmente a la programación. Habilidades de programación para la ciencia de los datos reúne todas las habilidades fundamentales necesarias para transformar los datos brutos en conocimientos prácticos. Aunque no hay ninguna regla específica sobre la selección del lenguaje de programación, Python y R son los más favorecidos.

No soy una persona religiosa sobre preferencias o plataformas de lenguaje de programación. Datos Los científicos eligen un lenguaje de programación que sirve a la necesidad de una declaración de problema en la mano. Python, sin embargo, parece haberse convertido en lo más cercano a una lengua franca para la ciencia de datos.

En ningún orden en particular, aquí está una lista de lenguajes de programación y algunos paquetes para Data Science para elegir:

Python
R
SQL
Java
Julia
Scala
MATLAB
TensorFlow (genial para la ciencia de datos en Python)

Y, no estoy escribiendo ¿Qué se puede hacer con las habilidades de programación en Ciencia de Datos

Todo lo que hay abajo de aquí abajo es sobre codificación. La ciencia de los datos, sin familiaridad con la experiencia o el conocimiento de la codificación, puede ser un poco difícil. Por lo tanto, prefiero repasar mis habilidades de Python primero, leer literatura sobre el proyecto que estaría trabajando y luego empezar a construir el código.

A menudo los datos que una empresa adquiere o recibe no están listos para modelar. Por lo tanto, es imperativo entender y saber cómo lidiar con las imperfecciones de los datos.

Data Wrangling es el proceso en el que preparas tus datos para un análisis más profundo; transformas y mapeas datos brutos de un formulario a otro para preparar los datos para obtener información. Para el forcejeo de datos, usted básicamente adquiere datos, combina campos relevantes y luego limpia los datos.

¿Qué se puede hacer con Data Wrangling for Data Science?

Revela una inteligencia profunda dentro de tus datos recopilando datos de múltiples canales
Proporcionar una representación muy precisa de los datos procesables en manos de los analistas de negocios y de datos en un asunto oportuno
Reducir el tiempo de procesamiento, el tiempo de respuesta y el tiempo dedicado a recopilar y organizar datos incontrolados antes de que puedan utilizarse
Permitir a los científicos de datos centrarse más en el análisis de datos, en lugar de la parte de limpieza
Dirigir el proceso de adopción de decisiones basado en datos en una dirección respaldada por datos precisos

Para mí, los científicos de datos son personas diferentes, amo de todos los gatos. Tienen que saber matemáticas, estadísticas, programación, gestión de datos, visualización, y lo que no para ser un científico de datos “apilado”.

Como he mencionado antes, el 80 % de los trabajos se dedica a la preparación de los datos para su procesamiento en un entorno industrial. Con montones y grandes cantidades de datos en los que trabajar, es por excelencia que un científico de datos sabe cómo manejar esos datos.

La administración de bases de datos consiste esencialmente en un grupo de programas que pueden editar, indexar y manipular la base de datos. El DBMS acepta una solicitud de datos de una aplicación y da instrucciones al sistema operativo para que proporcione datos específicos requeridos. En sistemas grandes, un DBMS ayuda a los usuarios a almacenar y recuperar datos en cualquier momento dado.

¿Qué puede hacer con Database Management for Data Science?

Definir, recuperar y administrar datos en una base de datos
Manipular los datos en sí, el formato de datos, los nombres de campo, la estructura de registro y la estructura de archivos
Define reglas para escribir, validar y probar datos
Funcionamiento en el nivel de registro de la base de datos
Soporta entorno multiusuario para acceder y manipular datos en paralelo

¿Qué significa necesariamente la visualización de datos? Para mí, es una representación gráfica de los hallazgos de los datos en cuestión. Las visualizaciones comunican eficazmente y llevan la exploración a la conclusión.

Soy una persona de visualización de datos en el centro. Me da el poder de crear una historia a partir de datos y crear una presentación completa. La visualización de datos es una de las habilidades más esenciales porque no se trata sólo de representar los resultados finales, sino también de entender y aprender los datos y su vulnerabilidad.

Siempre es mejor retratar las cosas visualmente; el valor real está bien establecido y entendido. Cuando creo una visualización, estoy seguro de obtener información significativa, que puede ser sorprendente que tenga poder para influir en el sistema.

Histogramas, gráficos de barras, gráficos de pasteles, diagramas de dispersión, diagramas de líneas, series temporales, mapas de relaciones, mapas de calor, mapas geográficos, gráficos en 3D y una larga lista de visualizaciones que puede utilizar para sus datos. Para obtener una lista más detallada, visite aquí .

Si usted trabaja con una empresa que gestiona y opera en grandes cantidades de datos, donde el proceso de toma de decisiones es centrado en los datos, puede ser el caso de que una habilidad demandada es Machine Learning. El ML es un subconjunto del ecosistema de Ciencia de Datos, al igual que la Estadística o Probabilidad que contribuye al modelado de datos y a la obtención de resultados.

Es posible que haya leído que la ciencia de datos y la computación en la nube van de la mano, normalmente porque la computación en la nube da una mano a los científicos de datos para utilizar plataformas como AWS, Azure, Google Cloud que proporciona acceso a bases de datos, marcos, lenguajes de programación y herramientas operacionales.

Familiarizada con el hecho de que la ciencia de los datos incluye la interacción con grandes volúmenes de datos, dado el tamaño y la disponibilidad de herramientas y plataformas, entender el concepto de computación en la nube y en la nube no es sólo una habilidad pertinente sino crítica para un científico de datos.

¿Qué puede hacer con Cloud Computing para la ciencia de datos?

Validar y probar modelos predictivos, sistemas de recomendación y tales modelos
Sintonice las variables de datos y optimice el rendimiento del modelo

Algunas plataformas de nube populares para Data Science incluyen Amazon Web Services, Windows Azure, Google Cloud o IBM Cloud. También leí en algún momento que la gente ahora está experimentando con Nube de Alibaba y que algo me parece interesante.

Sabemos que MS Excel es probablemente una de las mejores y más populares herramientas para trabajar con datos. Podríamos estar oyendo, " Oye, ¿recibiste el mensaje del jefe de Excel? Espera, ¿no estamos hablando de habilidades para la ciencia de datos? ¿Excel? Siempre me pregunté si debía haber alguna manera fácil de gestionar los datos. Con el tiempo, explorar Excel para la gestión de datos, me di cuenta, Excel es:

Mejor editor para datos 2D
Una plataforma fundamental para análisis de datos avanzados
Obtener una conexión en vivo a una hoja de Excel en ejecución en Python
Puedes hacer lo que quieras, cuando quieras y guardar tantas versiones como prefieras.
La manipulación de datos es relativamente fácil

La mayoría de las personas no técnicas hoy en día a menudo utilizan Excel como un reemplazo de base de datos. Puede ser un uso incorrecto porque carece de control de versión, precisión, reproductividad o mantenibilidad en cierta medida. Sin embargo, lo que Excel puede hacer es algo sorprendente también!

¿Qué puedes hacer con Excel para Ciencia de Datos?

Nombrar y crear rangos
Filer, ordenar, combinar, recortar datos
Crear tablas y gráficos Pivot
Visual Basic para Aplicaciones (VBA) [Google it si no lo sabes ya. Es una superpotencia de MS Excel, y este espacio no hará justicia a su explicación. VBA es el lenguaje de programación de Excel que le permite ejecutar bucles, macros, if..else]

Siempre he oído y creído que la ciencia de datos es para alguien que sabe matemáticas, estadísticas, algoritmos y gestión de datos. Ahora, hace algún tiempo, conocí a alguien con más de 6 años de experiencia en el núcleo de DevOps en busca de un cambio de carrera en Ciencia de Datos. Un curioso me miró si y cómo DevOps puede ser una parte de la Ciencia de los Datos. No sé mucho (en realidad, nada) sobre DevOps, pero una cosa era segura: el creciente significado de DevOps para la ciencia de datos.

DevOps es un conjunto de métodos que combina el desarrollo de software y las operaciones de TI que tiene como objetivo acortar el ciclo de vida del desarrollo y proporcionar entrega ininterrumpida con alta calidad de software.

Los equipos de DevOps trabajan estrechamente con los equipos de desarrollo para gestionar eficazmente el ciclo de vida de las aplicaciones. La transformación de datos requiere una estrecha colaboración de los equipos de ciencia de datos con DevOps. Se espera que el equipo de DevOps proporcione grupos altamente disponibles de Apache Hadoop, Apache Kafka, Apache Spark y Apache Airflow para abordar la extracción y transformación de datos.

¿Qué se puede hacer con DevOps para la ciencia de datos?

Cree scripts para automatizar el aprovisionamiento y la configuración de la base para una variedad de entornos.

¡Gracias por leer! Espero que haya disfrutado el artículo. Hazme saber qué habilidad estás deseando aprender o explorar en tu viaje de Ciencia de Datos?

¡Feliz Data Tenting!

Descargo de responsabilidad: Las opiniones expresadas en este artículo son mías y no representan un punto de vista estricto.

Rashi es un estudiante graduado en la Universidad de Illinois, Chicago. Le encanta visualizar datos y crear historias perspicaces. Es Analista y Consultora de Experiencia de Usuario, Altavoz de Tecnología y Blogger.