¿Es dura la codificación en la ciencia de los datos?

Los científicos de datos han estado en demanda durante los últimos años y con las organizaciones que invierten más en fomentar soluciones de Data Science para ser impulsadas por los datos en sus procesos de toma de decisiones, se espera que esta demanda también esté presente durante los próximos años. Si usted es un estudiante o un profesional experimentado, construir una carrera como científico de datos podría ser un movimiento inteligente, ya que este trabajo ofrece una trayectoria profesional prometedora y altos salarios.

Para convertirse en un científico de datos , se le pedirá que aprenda y domine un cierto conjunto de habilidades técnicas e interpersonales. Entre los aspirantes a científicos de datos, una pregunta es muy común: ¿La ciencia de los datos es fácil o difícil?

Bueno, debido a la participación de una gran cantidad de habilidades técnicas para convertirse en un científico de datos como Programación , estadísticas , etc., el aprendizaje de la ciencia de los datos podría ser más difícil que otros campos de la tecnología.

Además, la Ciencia de los Datos es un campo vasto y al principio, podría sentirse abrumador comprender todos los fundamentos de ella. Pero con el trabajo duro, la disciplina y una hoja de ruta de aprendizaje fuerte o plan de educación, usted se dará cuenta de que es sólo otro campo de estudio y usted puede aprender todas las habilidades necesarias para entrar en la ciencia de datos.

Este artículo pretende responder preguntas como si la ciencia de datos es difícil, o es más difícil que la ingeniería de software, etc.

¿ Vale la pena aprender ciencia de datos?

Datos Los científicos están en demanda en todo el mundo y las industrias. Data Scientist ya ha sido considerado como el trabajo más sexy de la 21a siglo por Harvard Business Review . Y, durante tres años consecutivos, se le ha nombrado el número 1 trabajo en los EE.UU. por Puerta de cristal . Basado en una encuesta realizada por Monster Jobs en la India, 9 6 96 9 6 % de las empresas están buscando contratar profesionales para llenar Análisis de Big Data funciones por 2 0 2 2 2022 2 0 2 2 . La demanda de los científicos de datos también se espera que crezca a medida que estemos listos para generar más y más datos con la llegada de Internet de las Cosas (IoT), y las empresas se vuelven más dependientes de información valiosa derivada de estos datos para su éxito y crecimiento. Esto también se ha sugerido en varios informes. Por ejemplo, la Oficina de Estadísticas Laborales de los Estados Unidos ha estimado un 22 crecimiento porcentual de los puestos de trabajo en ciencias de los datos durante 2 0 2 0 − 2 0 3 0 2020-2030 2 0 2 0 − 2 0 3 0 que es sustancialmente más alto que el 7 . 7 7.7 7 . 7 crecimiento porcentual para otros tipos de ocupaciones.

Además, Data Scientifics es uno de los profesionales mejor pagados de todas las industrias. Sin embargo, el salario de un científico de datos depende de múltiples factores tales como años de experiencia, educación, habilidades, empresa y ubicación. Algunas compañías también pagan más a los científicos de datos que tienen habilidades especializadas tales como Visión computarizada , Procesamiento del lenguaje natural , etc. En los EE.UU., un científico de datos gana alrededor 120 K USD en promedio, y el salario medio para Senior Data Scientist viene a 145 K USD. En la India, el salario de un científico de datos varia desde # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 4.5 Lakhs a # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 25,0 Lakhs, con una compensación anual media de # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 10.5 Lakhs. Si tenemos en cuenta la experiencia, el salario medio de un científico de datos 1 − 4 1-4 1 − 4 años de experiencia llega a su alrededor # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 4.8 LPA, mientras que los científicos de datos senior llevan a casa un salario de # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 20 LPA en promedio.

Las estadísticas anteriores reflejan que, de hecho, es un momento excelente para convertirse en un científico de datos, ya que ofrece una trayectoria profesional prometedora junto con altos salarios.

Ahora, mirar estas habilidades puede hacerte sentir que entrar en Ciencia de Datos es un trabajo difícil. La ciencia de los datos es un campo vasto, y se puede sentir desafiante si usted está tratando de aprender todas las habilidades en un solo paso. Pero con disciplina, enfoque y una hoja de ruta de aprendizaje, usted puede aprender y dominar todas las habilidades requeridas mencionadas anteriormente. Escalador Curso de Ciencia de Datos puede ayudarle a aprender y dominar todas las habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos. Además, este curso incluye experiencia práctica con proyectos de la vida real, que es una ventaja adicional cuando se entrevista para el trabajo de un Data Scientist.

Como es evidente que si usted ha adquirido y aprendido el conjunto correcto de técnico y habilidades interpersonales requerido para convertirse en un científico de datos, no es en absoluto difícil conseguir su primer trabajo en la ciencia de datos. De hecho, en el perfil de Data Scientist, actualmente, hay una gran brecha de habilidades y escasez de talento en todas las industrias. Hay muchas posiciones abiertas donde las organizaciones están buscando científicos de datos que puedan examinar sus datos para obtener información valiosa mediante la aplicación de varias técnicas de ciencia de datos que pueden impulsar su proceso de toma de decisiones.

Además, no es obligatorio tener un título avanzado como un máster o doctorado para obtener un trabajo de nivel inicial en el campo de la ciencia de datos. En cuanto a la Universidad de California de Pennsylvania, 6 1 61 6 1 % de los trabajos en Ciencia de Datos tienen un título de licenciatura como requisito mínimo.

Otra cosa que debe tener en cuenta es que esta demanda sólo está lista para crecer en el futuro a medida que las organizaciones se vuelven cada vez más dependientes del poder de los datos. Según una encuesta realizada por Socios de NewVatange en 2 0 2 1 2021 2 0 2 1 , 9 1 . 7 91,7 9 1 . 7 por ciento de las organizaciones han aumentado su inversión en Big Data y Iniciativas en materia de ciencia de los datos .

¿Los científicos de datos codifican?

La respuesta corta a esta pregunta es: Sí . Datos Los científicos dedican la mayor parte de su tiempo a codificar o programar para implementar varios pasos involucrados en un proyecto de Ciencia de Datos. Datos Los científicos deben tener una comprensión sólida de varios lenguajes de programación tales como Python , SQL , R , etc. A continuación se presentan algunos ejemplos en un proyecto de Ciencia de Datos en el que los científicos de datos están obligados a codificar para su aplicación:

Reunión de datos de una variedad de fuentes utilizando SQL, Web Scraping, API, etc.
Realizar Análisis de datos exploratorios (EDA) mediante la aplicación de varios métodos estadísticos y de visualización para descubrir patrones y tendencias subyacentes en los datos.
Ingeniería de Característica derivar y calcular las características más relevantes que pueden mejorar aún más la precisión de los modelos de aprendizaje automático.
Construir, desarrollar y evaluar Aprendizaje automático basado en modelos predictivos o prescriptivos.
Despliegue de los modelos desarrollados en la producción.

Incluso si usted es de un campo de la ciencia no-computadora o un fondo no-programación, usted puede construir su carrera en la ciencia de datos. Muchos científicos de datos comenzaron sus carreras sin conocimiento previo o experiencia en codificación. Puedes empezar a aprender Python y R como lenguajes de programación, ya que estos tienen curvas de aprendizaje más rápidas y proporcionan todos los métodos para realizar el trabajo de un Data Scientist. Primero debe entender los métodos necesarios para realizar el trabajo básico de Ciencia de Datos y avanzar gradualmente para aprender conceptos avanzados de programación. Con enfoque y un enfoque consistente, usted debe ser capaz de comprender los fundamentos de programación en unas pocas semanas.

En las siguientes secciones, discutiremos qué tipo de lenguajes son comúnmente utilizados por los Científicos de Datos.

Idiomas básicos de programación para la ciencia de los datos

Datos Los científicos utilizan una variedad de lenguajes de programación para implementar diversas tareas en su trabajo diario. Pero hay algunos lenguajes de programación básicos que cada científico de datos debe tener una comprensión sólida de. Los lenguajes de programación más utilizados por Data Scientists incluyen:

Python

Python es el más populares y lenguaje de programación ampliamente utilizado entre los científicos de datos. Una de las principales razones de la popularidad de Python en la comunidad de Data Science es debido a su facilidad de uso y sintaxis simplificada que hace que sea fácil de aprender y adaptarse para las personas que no tienen experiencia en ingeniería. Además, usted puede encontrar un montón de bibliotecas de código abierto junto con documentación en línea para la implementación de varias tareas de Ciencia de Datos, tales como Aprendizaje automático , Aprendizaje profundo , Visualización de datos , etc.
Algunas de las bibliotecas más comunes de Python utilizadas por Data Scientists incluyen:
Pandas :
Es la mejor biblioteca disponible cuando se trata de manipulación de datos y forcejeo. Los Pandas tienen muchas funciones integradas para explorar, visualizar y analizar los datos de muchas maneras.
NumPy :
Es utilizado con frecuencia por los científicos de datos para realizar operaciones en grandes matrices y matrices. Todas las operaciones en NumPy son métodos vectorizados que pueden mejorar la velocidad de ejecución y el rendimiento.
SciPy:
Proporciona diversas funciones y métodos para realizar cualquier tipo de análisis estadístico inferencial o descriptivo de los datos.
Matplotlib :
Matplotlib es una biblioteca útil que proporciona métodos y funciones para visualizar datos como gráficos, gráficos circulares, gráficos, etc. Incluso puedes utilizar la biblioteca matplotlib para personalizar cada aspecto de tus figuras y hacerlos interactivos.
Nacida en el mar:
Es una versión avanzada de la biblioteca matplotlib que permite a los científicos de datos trazar métodos de visualización complejos como histogramas , gráficos de barras , mapas de calor , parcelas de densidad , etc. con algunas líneas de código. Su sintaxis es mucho más fácil de usar en comparación con matplotlib y proporciona figuras estéticamente atractivas.
Scikit-Learn (sklearn) :
Es la biblioteca más popular de Machine Learning Python que proporciona una implementación sencilla, optimizada y consistente para una amplia gama de técnicas de Machine Learning.
Es una biblioteca de código abierto construida sobre Numpy, Matplotlib y Scipy. Scikit-learn se puede utilizar para desarrollar una variedad de modelos de aprendizaje automático, pero carece de apoyo cuando se trata de aprendizaje profundo. También proporciona otras funciones como crear un conjunto de datos para un problema de aprendizaje automático, como clasificación, regresión, etc., normalizar las características, dividir los conjuntos de datos de entrenamiento y pruebas, etc.
TensorFlow:
Tensorflow fue lanzado por Google y se centra principalmente en la aplicación de técnicas de aprendizaje profundo. Soporta CPU o GPU para entrenar arquitecturas de redes neuronales complejas y profundas.
Para acceder y utilizar fácilmente la plataforma Tensorflow ML, los científicos de datos utilizan Keras como interfaz de programación. Es una biblioteca Python de código abierto que se ejecuta en la parte superior de TensorFlow. Utilizando TensorFlow y Keras, puedes entrenar una amplia variedad de modelos de Aprendizaje Profundo como: Redes neuronales artificiales , Redes Neural Convolucionales , Redes neuronales recurrentes , Codificadores automáticos , etc.

R

Después de Python, R es el segunda programación más popular lenguaje utilizado en la comunidad de Ciencia de Datos. Inicialmente se desarrolló para resolver el problema estadístico, pero ahora se ha convertido en un ecosistema completo de Data Science.
Dpylr y readr son las bibliotecas más populares para cargar los datos y realizar el aumento y la manipulación de los datos.
Puede utilizar ggplot2 para trazar los datos utilizando varios métodos de visualización.

SQL

SQL significa Lenguaje de consulta estructurado que es utilizado por los científicos de datos para consulta , actualizar , y gestionar bases de datos relacionales y extracto de datos .
Es una habilidad imprescindible para los Científicos de Datos, ya que las organizaciones han estado almacenando la mayoría de sus datos en bases de datos relacionales que requieren SQL para consultar y recopilar los datos almacenados en él.

Otros lenguajes de programación para la ciencia de los datos

Además de los lenguajes de programación de datos básicos Python, SQL y R, otros lenguajes de ciencia de datos podrían ser necesarios para casos de uso de nicho. Comprender estos lenguajes de programación será una gran ventaja cuando se entreviste para el trabajo de Data Scientist.

Java

Muchas grandes empresas como Spotify , Uber , etc. usar Java como lenguaje de programación junto con Python para alojar sus aplicaciones de ciencia de datos en producción. Además, muchos marcos de Big Data como Apache Spark , Kafka , Hadoop , Colmena , Cassandra , etc. correr en el JVM (Java Virtual Machine), y los científicos de datos podrían requerir para tratar con ellos dependiendo de las organizaciones.
Java es un lenguaje de programación altamente escalable. Así que desarrollar funciones complejas es más fácil en Java en comparación con Python debido a su escalabilidad y excelentes características de equilibrio de carga.

Scala

Scala combina orientado a objetos y funcional programación en un lenguaje conciso y de alto nivel. Se desarrolló en 2 0 0 4 2004 2 0 0 4 para la Máquina virtual Java (JVM), lo que facilita que este idioma interactúe con el código Java.
Scala es el lenguaje de programación ideal para procesar grandes cantidades de datos. Las aplicaciones escritas en Scala pueden interactuar fácilmente con el código o los sistemas Java, lo que lo hace útil para el aprendizaje automático a gran escala. Muchos de los grandes marcos de procesamiento de datos, como Chispa , MLLib , etc., están escritos en lengua Scala. La razón por la que Scala se utiliza en estos marcos es debido a su soporte de concurrencia superior, que es clave para paralelizar gran parte del procesamiento necesario para grandes conjuntos de datos.

Julia

Julia es una programación emergente lenguaje que recientemente ha ganado popularidad en la comunidad de Ciencia de Datos. Es un lenguaje de alto nivel y de propósito general que se puede utilizar para escribir código que es rápido de ejecutar y fácil de implementar para resolver varios problemas científicos. Fue construido para informática científica , aprendizaje automático , minería de datos , álgebra lineal a gran escala , y Distribución y computación paralela . Julia puede igualar la velocidad de los lenguajes de programación populares como C , y C++ durante las operaciones de Data Science.
Julia proporciona paquetes como: CSV para cargar los datos en Dataframes. Tiene otros paquetes como: Conspiraciones, Estadística , etc. realizar análisis de datos exploratorios (EDA) en ello.

MATLAB

MATLAB es un lenguaje de computación numérica desarrollado por MathWorks que puede ser utilizado para el desarrollo de soluciones matemáticas de alto nivel, tales como Transformación de Fourier , Procesamiento de señales , Álgebra Matriz , etc.
MATLAB todavía no es ampliamente adoptado en la comunidad de Data Science, pero ofrece algunas ventajas sobre otros lenguajes de programación, como menos líneas de código, operaciones de matrices más rápidas y la disponibilidad de ricas bibliotecas ML.

Preguntas más frecuentes

1. Ciencia de datos fácil o difícil?

Una vez que usted ha aprendido y dominado todas las habilidades técnicas e interpersonales necesarias para el trabajo de un científico de datos, entonces la ciencia de datos no es difícil. Inicialmente, puedes encontrar el aprendizaje de la Ciencia de los Datos abrumador e intimidante, ya que es un campo vasto, pero con consistencia, enfoque, una hoja de ruta de aprendizaje y disciplina, descubrirás que es sólo otro campo de estudio y no es difícil aprender las habilidades necesarias para entrar en la Ciencia de los Datos.

2. ¿Es necesario tener un Antecedentes de Informática/Matemática/Estadísticas/Programación para convertirse en un Científico de Datos?

¡La respuesta es No! Los científicos de datos sin conocimientos de informática o estadística son muy comunes en la comunidad de la ciencia de datos. Basado en una encuesta de Kaggle en 2 0 1 8 2018 2 0 1 8 , 6 7 . 7 67,7 6 7 . 7 % de los Científicos de Datos tenían títulos de Ciencias no-Computadoras. Así que mientras tenga el conjunto adecuado de habilidades requeridas para el trabajo de Data Scientist, no es un requisito obligatorio.

3. ¿Es difícil conseguir un trabajo en la ciencia de los datos?

Si usted ha aprendido el conjunto correcto de habilidades técnicas e interpersonales requeridas para convertirse en un Data Scientist, no es en absoluto difícil conseguir su primer trabajo en Ciencia de Datos. Datos Los científicos están en demanda, y hay grandes brechas de habilidades y escasez de talento para los científicos de datos en todas las industrias. La Oficina de Estadísticas Laborales de los EE.UU. ha estimado un 22 crecimiento porcentual de los puestos de trabajo en ciencias de los datos durante 2 0 2 0 − 2 0 3 0 2020-2030 2 0 2 0 − 2 0 3 0 . Así que es el momento adecuado para mejorarse si desea construir una carrera como Data Scientist.
La ingeniería de software requiere aprender diferentes sistemas y lenguajes de programación. Mientras que Data Science es una combinación de estadísticas y fundamentos de software. Ambos son cursos diferentes con su nivel de dificultad y no se pueden comparar entre sí.

5. ¿Es difícil entrar en la ciencia de los datos con un máster en estadística?

Es más fácil entrar en la ciencia de datos si usted es de un fondo de estadística porque la estadística es una parte integral de varias técnicas de ciencia de datos tales como Aprendizaje automático , Aprendizaje profundo , etc.

Conclusión

A medida que las organizaciones se han dado cuenta del valor de analizar datos y extraer información valiosa que puede impulsar el crecimiento y el éxito de la empresa, han comenzado a aumentar su inversión en herramientas de Big Data e implementación de soluciones de Data Science. Esto asegura que el futuro de Data Science es bastante prometedor y viene con una trayectoria profesional lucrativa y altos salarios.

Para construir una carrera como Data Scientist, se le requeriría ser competente en ciertos conjuntos de habilidades técnicas, así como suaves. La ciencia de los datos es un campo vasto, y al principio, podría sentirse abrumador comprender todos los fundamentos de ella. Pero con un trabajo duro, enfoque, y una hoja de ruta de aprendizaje fuerte, usted se dará cuenta de que es sólo otro campo y no es difícil aprender las habilidades necesarias para entrar en la ciencia de datos. Además, actualmente, hay una gran brecha de habilidades y escasez de talento para los científicos de datos en todas las industrias. Así que podría ser un movimiento inteligente si usted está planeando posicionar su carrera en este campo.