¿En qué debería centrarme para la ciencia de datos?

¿Cuáles son los temas y áreas en las que debería centrarse al comenzar con Data Science?

“Nunca se han tomado grandes decisiones de marketing sobre datos cualitativos.” — John Sculley

La ciencia de los datos es un campo enorme, y es fácil perderse en la amplia gama de temas que se presentan por el campo. Sin embargo, si usted es sólo un principiante que quiere morar profundamente en el tema de la Ciencia de los Datos, hace que usted se pregunte cuáles son los conceptos esenciales en los que usted debe centrarse para que pueda tener una comprensión equivalentemente mejor de esta área.

Si quieres aprender todo desde cero y establecer un horario perfecto para aprender todo lo que quieres, a continuación, asegúrese de revisar el siguiente artículo para dominar la ciencia de datos en 12 meses, mientras que aprender y obtener más conocimientos utilizando los 12 pasos mencionados.

Sin embargo, si usted no tiene mucho tiempo y sólo quiere completar un curso de accidente rápido, entonces este artículo será la opción perfecta para que usted se centre en los aspectos más esenciales de la ciencia de datos tan rápido como sea posible. El objetivo principal del artículo es centrarse en los temas nítidos que se consideran de gran valor en el campo de la ciencia de los datos.

Comenzamos y entendamos los temas más significativos en Ciencia de Datos en los que debes centrarte para aprender más y adquirir más conocimiento tan rápido como puedas. Los contornos de estos conceptos pueden ser considerados como listados en las diversas secciones de este artículo.

Sin datos, no puede haber Ciencia de Datos. La Ciencia de los Datos consiste en aspectos cruciales de la minería de datos, la preparación de datos, la manipulación de datos, las visualizaciones de datos y otros aspectos relacionados con los datos. La definición formal de Ciencia de Datos es la siguiente:

La ciencia de los datos es un campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer conocimientos e ideas de muchos datos estructurales y no estructurados. La ciencia de los datos está relacionada con la minería de datos, el aprendizaje automático y el big data.

Los datos se consideran uno de los recursos más cruciales de la era moderna. Los gigantes tecnológicos y las grandes empresas están invirtiendo mucho para obtener los mejores recursos posibles. La razón de este objetivo es lograr la tasa de satisfacción deseada del cliente y analizar sus patrones de comportamiento con la ayuda de los datos recopilados.

Si usted es un principiante que comienza con el proceso de aprendizaje de la ciencia de los datos, su enfoque hacia los datos debe ser recopilar y procesar tanta información como pueda a partir de los recursos obtenidos. Aprenda a identificar los datos más relevantes que serán adecuados para su proyecto en particular.

Una vez que usted es capaz de obtener los datos esenciales, su tarea es considerar la información útil de ella y pre-procesar los requisitos innecesarios adicionales. Recopila y prepara tus datos. Las mejores herramientas para ayudarle con este proceso son generalmente el módulo de biblioteca pandas junto con un módulo para eliminar datos irrelevantes como el módulo de expresiones regulares (re).

Recomiendo encarecidamente revisar el siguiente artículo sobre NLP hecho más simple con cuatro comandos de expresión regular. El enlace se proporciona a continuación.

La programación resulta ser uno de los temas más esenciales en los que debes centrarte para construir proyectos de Ciencia de Datos. Esa parte es bastante obvia, pero ¿cómo se puede desarrollar una comprensión efectiva de la programación más rápido si usted no tiene idea de ello o si usted es sólo un principiante que busca aprender más sobre la codificación.

Bueno, la idea es bastante simple. Python es uno de los lenguajes de programación más fáciles de aprender y explorar para principiantes entusiastas de la codificación. Los mejores resultados sobre Python se pueden obtener trabajando efectivamente en el tema y se puede dominar a un nivel intermedio dentro del lapso de un mes.

Una rápida guía de procedimiento de diez pasos que recomendaría encarecidamente para los principiantes a dominar Python para Ciencia de Datos se puede encontrar en el siguiente enlace. Siga los pasos mencionados en su orden respectivo para lograr los mejores resultados posibles.

El otro requisito para la Ciencia de Datos es una cantidad adecuada de SQL. Lenguaje de consulta estructurado (SQL) es un lenguaje específico de dominio utilizado en la programación y diseñado para la gestión de datos mantenidos en un sistema de gestión de bases de datos relacionales, o para el procesamiento de flujos en un sistema de gestión de flujos de datos relacionales.

Una simple comprensión básica de SQL suele ser suficiente para empezar a trabajar en proyectos decentes de Ciencia de Datos. Con un nivel intermedio de comprensión del lenguaje de programación de Python que se puede adquirir con la ayuda de recursos increíbles de Internet, puede empezar a trabajar en sus proyectos de Ciencia de Datos.

El aspecto más esencial de la programación en el que debe centrarse es la capacidad de utilizar los numerosos módulos de la biblioteca de Ciencia de Datos que están presentes en el entorno de desarrollo de Python. Usted puede explorar estas herramientas, ya que le ayudarán a lograr una gran cantidad de tareas únicas.

Para simplificar sus proyectos de Ciencia de Datos, su enfoque principal debe ser el uso de una variedad de técnicas de visualización para captar la información útil que tiene en los datos que está a su disposición. La recuperación procesal de esta información útil puede atribuirse a un importante paso denominado Análisis de Datos Exploratorios (EDA). La definición formal puede ser la siguiente:

En estadística, Análisis de datos exploratorios es un enfoque para analizar conjuntos de datos para resumir sus principales características, a menudo utilizando gráficos estadísticos y otros métodos de visualización de datos. Un modelo estadístico puede ser utilizado o no, pero principalmente EDA es para ver lo que los datos pueden decirnos más allá de la tarea formal de modelado o prueba de hipótesis.

La visualización tiene gran importancia en Ciencias de los Datos debido a su capacidad para averiguar los datos correctos o incorrectos para una tarea en particular. Al analizar los datos, puede averiguar patrones y muchos otros elementos que le ayudarán a encontrar proyectos complicados de Ciencia de Datos de manera más eficaz y eficiente.

La programación de Python es muy beneficiosa para este propósito, ya que permite a los usuarios utilizar algunas de sus mejores herramientas de visualización en matplotlib y seaborn para realizar análisis en numerosos conjuntos de datos. Cuando usted es capaz de tener una mejor comprensión de estos módulos de biblioteca, usted puede desarrollar una mayor intuición detrás del procedimiento de análisis.

Probar una variedad de gráficos como gráficos de barras, gráficos circulares, histogramas, diagramas de dispersión y otras técnicas de visualización le ayudarán a medir una mejor comprensión de la declaración de problema y su enfoque para resolverlo. Usted no sólo entenderá los datos, sino que también podrá interpretar los pasos que debe seguir para romper el proyecto.

Matemáticas es el único aspecto esencial de la ciencia de datos que usted necesita tener algún conocimiento de para entender numerosos conceptos intuitivamente. Tener una fuerte comprensión básica de las matemáticas le ayudará a averiguar la competencia conceptual detrás de algoritmos de aprendizaje automático y otros conceptos relacionados con la ciencia de datos.

En matemáticas, si usted acaba de empezar con Data Science, los principales objetivos para que usted domine deben ser los tres campos de álgebra lineal, probabilidad y estadísticas, y cálculo. En álgebra lineal, tratar de desarrollar una intuición detrás de vectores, distancias euclidianas, productos de puntos, y otros temas similares para entender numerosos aspectos de aprendizaje automático fácilmente.

Probabilidad y estadística son temas importantes para entender la información gráfica intuitivamente y siempre la comprensión de procedimiento detrás de los algoritmos de aprendizaje automático como el algoritmo Naive Bayes basado en el teorema de Bayes. Aunque el cálculo integral puede no requerir atención inmediata, debe centrarse en el cálculo diferencial para comprender el proceso de retropropagación y otros conceptos similares más rápidamente.

Para aprender más sobre los mejores recursos gratuitos para aprender matemáticas, puede consultar el siguiente enlace o leer la siguiente sección que contiene los mejores recursos para aprender matemáticas.

Los mejores recursos para aprender matemáticas:

Khan Academy (*): El mejor lugar para empezar con el aprendizaje de conceptos matemáticos básicos como álgebra lineal, cálculo y probabilidad y estadísticas.
3Blue1Brown (*): Uno de los mejores canales de YouTube para ver algunas explicaciones brillantes en profundidad y entender intuitivamente conceptos mucho mejor.
Libros: Si usted está más en la lectura de libros, a continuación, haga una búsqueda rápida de Google para comprobar algunos recursos excepcionales para los mejores libros electrónicos gratuitos para aprender Matemáticas. Usted debe preferir libros separados para cada tema específico para una mejor práctica.

El aprendizaje automático es un tema excepcional en Ciencia de Datos y una de las principales maneras de construir y construir sus modelos para completar los objetivos y tareas que está planeando lograr. El aprendizaje automático se puede denominar como un programa informático que aprenderá con el tiempo, es decir. ganar experiencia al realizar una tarea particular y aprenderla después de muchas épocas.

Los modelos de aprendizaje automático son la forma principal de resolver sus proyectos de Ciencia de Datos. Una vez que haya terminado de analizar el conjunto de datos, y haya descubierto los mejores métodos y enfoques utilizando numerosas técnicas de visualización, y haya terminado de preparar los datos, su modelo de aprendizaje automático ya está listo para ser construido.

Durante la construcción del modelo de aprendizaje automático, su objetivo principal es resolver la tarea particular al tiempo que logra una precisión y resultados de pérdida decentes. El módulo de biblioteca scikit-learn en Python es muy recomendable para todos los principiantes de Data Science que no tienen experiencia con algoritmos de aprendizaje automático.

Comprender el funcionamiento y la orientación de estos modelos es importante para un Data Scientist. Si tienes tiempo, te sugiero que implementes todos estos algoritmos de aprendizaje automático desde cero. Sin embargo, si no tienes suficiente tiempo para trabajar en estos proyectos y quieres experimentar con el tema tan pronto como sea posible, prueba muchos de estos algoritmos preconstruidos.

Una vez que haya terminado con éxito el entrenamiento de su modelo y usted ha logrado ejecutar un número decente de épocas, usted debe considerar el despliegue de estos modelos. Este paso le asegurará completar su primer proyecto de ciencia de datos en unos días o unas semanas. Puede centrarse en las partes esenciales de Data Science y construir muchos proyectos más útiles.

“La sabiduría no es un producto de la escolarización, sino del intento de toda la vida de adquirirla.” — Albert Einstein

Aunque hay varios aspectos de la Ciencia de los Datos que son cruciales y requieren atención y enfoque completos para dominar el tema, hay algunos temas específicos que tienen una importancia particularmente mayor. Con la ayuda de estos conceptos, usted puede realizar una amplia gama de tareas y por lo tanto, lo que le permite lograr los resultados deseados en sus proyectos mucho más rápido.

Sus objetivos deben ser adquirir una amplia gama de datos y estudiarlos a fondo. Aplique un montón de técnicas de visualización y, en consecuencia, determine los mejores algoritmos de aprendizaje automático que pueda implementar en sus proyectos. Hacerlo te ayudará a lograr los resultados deseados y en mucho menos tiempo que si pasas tu tiempo trabajando en todo.

No se olvide de centrarse en los aspectos esenciales de la programación, a saber, un lenguaje de programación como Python para permitirle aprender los fundamentos de la codificación y desarrollar proyectos únicos. Aprenda algo de SQL para administrar algunas bases de datos para sus proyectos de Data Science. No se olvide de las matemáticas porque es el núcleo de la ciencia de los datos y el aprendizaje automático. Le ayudará a obtener una base sólida y la comprensión del tema.

Si usted tiene alguna pregunta relacionada con los diversos puntos indicados en este artículo, entonces no dude en dejarme saber en los comentarios a continuación. Voy a tratar de volver a usted con una respuesta tan pronto como sea posible.