¿Cuáles son los tres pilares de la ciencia de los datos?

En el mundo del espacio de datos, la era del Big Data surgió cuando las organizaciones se ocupan de petabytes y exabytes de datos. Se volvió muy difícil para las industrias para el almacenamiento de datos hasta 2010. Ahora cuando los marcos populares como Hadoop y otros resolvieron el problema del almacenamiento, la atención se centra en el procesamiento de los datos. Y aquí Ciencia de los datos juega un papel importante . Hoy en día el crecimiento de la ciencia de los datos se ha incrementado de varias maneras y por lo tanto uno debería estar listo para el futuro aprendiendo qué es la ciencia de los datos y cómo podemos agregarle valor.

La ciencia de los datos significa cosas diferentes para diferentes personas, pero en su esencia, la ciencia de los datos está utilizando los datos para responder a las preguntas. Esta definición es una definición moderadamente amplia, y eso es porque hay que decir que la ciencia de los datos es un campo moderadamente amplio!

La ciencia de los datos es la ciencia de analizar datos brutos utilizando estadísticas y técnicas de aprendizaje automático con el propósito de sacar conclusiones sobre esa información.

Pilares de la ciencia de los datos

Por lo general, los científicos de datos provienen de diversos antecedentes educativos y experiencia de trabajo, la mayoría debe ser competente en, o en un caso ideal ser maestros en cuatro esferas clave .

Conocimiento de dominio
Habilidades matemáticas
Ciencias de la computación
Capacidad de comunicación

Conocimiento de dominio

La mayoría de la gente piensa que el conocimiento de dominio no es importante en la ciencia de datos, pero es muy importante. El principal objetivo de la ciencia de los datos es extraer información útil de esos datos para que pueda ser rentable para el negocio de la empresa. Si usted no es consciente de la parte comercial de la empresa que cómo funciona el modelo de negocio de la empresa y cómo no se puede construir mejor entonces usted es de ningún uso para esta empresa. Usted necesita saber cómo hacer las preguntas correctas de las personas adecuadas para que pueda percibir la información apropiada que necesita para obtener la información que necesita. Hay algunas herramientas de visualización utilizadas en el extremo de negocio como Tableau que le ayudan a mostrar sus valiosos resultados o ideas en un formato no técnico adecuado, como gráficos o gráficos circulares que la gente de negocios puede entender.

Habilidades matemáticas

La habilidad matemática es muy importante si usted está aterrizando en el mundo de la ciencia de los datos. Si vas a saltarte esta parte en el principio, entonces está garantizado que vas a volver a esta sección en medio del aprendizaje. Porque cuando vas a aplicar el algoritmo ML complejo para construir tu modelo debes entender las matemáticas detrás de ese algoritmo complejo. Usted debe cubrir las siguientes cosas antes de sumergirse profundamente en la ciencia de los datos. Considéralo como la parte prerrequisito más importante de la ciencia de los datos.

Álgebra lineal, cálculo multivariable Técnica de & optimización : Estas tres cosas son muy importantes ya que nos ayudan a entender varios algoritmos de aprendizaje automático que juegan un papel importante en la ciencia de datos.
Estadísticas y probabilidad : La comprensión de la estadística es muy significativa, ya que es parte del análisis de datos. La probabilidad también es significativa para las estadísticas y se considera un requisito previo para dominar el aprendizaje automático.

Ciencias de la computación

La informática desempeña un papel importante en la ciencia de los datos. Si puede dibujar un gráfico complejo o implementar esos algoritmos complejos de aprendizaje automático no es posible sin un lenguaje de programación como Python y R . Para manejar la gran cantidad de datos que debe tener conocimiento de Base de datos relacional, lenguaje de programación SQL, MongoDB, etc. Aquí está la lista de conocimientos de informática que usted debe tener.

Conocimientos de programación : Es necesario tener una buena comprensión de conceptos de programación tales como: Estructuras de datos y algoritmos . Los lenguajes de programación utilizados son: Python, R, Java, Scala . C++ También es útil en algunos lugares donde el rendimiento es muy importante.
Bases de datos relacionales : Es necesario conocer bases de datos tales como: SQL u Oracle para que pueda recuperar los datos necesarios de ellos siempre que sea necesario.
Bases de datos no relacionales : Hay muchos tipos de bases de datos no relacionales, pero la mayoría de los tipos utilizados son Cassandra, HBase, MongoDB, CouchDB, Redis, Dynamo.
Aprendizaje automático : Es una de las partes más vitales de la ciencia de los datos y el tema más caliente de la investigación entre los investigadores por lo que cada año se hacen nuevos avances en este. Uno al menos necesita entender algoritmos básicos de Supervisados y no supervisados Aprendizaje . Hay varias bibliotecas disponibles en Python y R para implementar estos algoritmos.
Cálculo distribuido : También es una de las habilidades más importantes para manejar una gran cantidad de datos porque no se puede procesar esta cantidad de datos en un solo sistema. Las herramientas que más se utilizan son: Apache Hadoop y Spark . Las dos partes principales de estos peajes son: HDFS(Sistema de archivos distribuido de Hadoop) que se utiliza para recopilar datos a través de un sistema de archivos distribuido. Otra parte es mapa-reducir , por el que manipulamos los datos. Uno puede escribir mapa-reducir en los programas en Java o Python . Hay varias otras herramientas como: PIG, HIVE , etc.

Capacidad de comunicación

Incluye tanto la comunicación escrita como la verbal. Lo que sucede en un proyecto de ciencia de datos es después de sacar conclusiones del análisis, el proyecto tiene que ser comunicadas a terceros . A veces esto puede ser un informe que usted envía a su jefe o equipo en el trabajo. Otras veces puede ser un post de blog. A menudo puede ser una presentación a un grupo de colegas. Sin embargo, un proyecto de ciencia de datos siempre implica alguna forma de comunicación de los hallazgos de los proyectos. Así que es necesario tener habilidades de comunicación para convertirse en un científico de datos.