¿Es la ciencia de los datos una habilidad técnica?

Las habilidades útiles para un científico de datos incluir una variedad de habilidades tanto blandas como técnicas. Mientras que algunas habilidades pueden ser utilizadas más que otras dependiendo del campo en el que un científico de datos está trabajando, la mayoría de las habilidades siguen siendo útiles independientemente de la posición del científico de datos. Familiarizarse con estas diversas habilidades puede ayudarle a convertirse en un científico de datos o mejorar su cartera de experiencia.

Las siguientes son algunas de las habilidades técnicas y blandas más comunes para que un científico de datos tenga:

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Competencias técnicas en ciencias de los datos

Aunque un científico de datos puede requerir muchas habilidades, su conocimiento técnico es lo que los diferencia. Hay muchas habilidades técnicas y herramientas especializadas con las que los científicos de datos necesitan estar familiarizados. Diferentes empresas utilizarán diferentes herramientas e idiomas en su flujo de trabajo. Sin embargo, todas las posiciones de los científicos de datos requerirán un conjunto básico de conocimientos técnicos que puedan aplicarse a muchos problemas. Estos conocimientos técnicos básicos podrían considerarse esenciales para todos los científicos de datos.

Los científicos de datos utilizan la programación para aplicar técnicas tales como: aprendizaje automático , inteligencia artificial (AI) y la minería de datos. Deben tener una comprensión de las matemáticas y estadísticas involucradas en estas técnicas con el fin de entender cuándo aplicar cada técnica. Además de comprender los fundamentos, los científicos de datos debe estar familiarizado con los lenguajes de programación populares y herramientas utilizadas para implementar estas técnicas. También deben comprender los principios de la ingeniería de software con el fin de integrar los idiomas y las herramientas que utilizan.

1. Visualización de datos

Visualización de datos podría ser una habilidad científica de datos esencial. Los seres humanos son inherentemente visuales y tienen mucho más fácil tiempo reconociendo patrones visualmente. La visualización desempeña dos funciones esenciales e igualmente importantes en la ciencia de los datos. En primer lugar, permite al científico de datos ver patrones e informar a su exploración de los datos. En segundo lugar, les permite contar una historia convincente usando datos. Ambas son partes esenciales del flujo de trabajo de la ciencia de los datos.

Los diagramas de dispersión y los histogramas son elementos esenciales de análisis de datos exploratorios . Sin visualizar los datos, es difícil saber por dónde empezar. Derivar el significado de los datos solo importa si puedes compartir ese significado con otros. Para ello, los datos deben presentarse en imágenes atractivas e informativas. La habilidad de los científicos de datos de contar historias de datos requiere que un científico de datos utilice creativamente la visualización de datos para crear una narrativa que informe al público y explique su razonamiento. Sin estas herramientas, la ciencia de los datos podría ser ineficaz para implementar el cambio.

Hay muchas herramientas de visualización de datos disponibles para los científicos de datos: la mayoría de los lenguajes de programación proporcionan bibliotecas para visualizar datos. La visualización de datos de Python se puede hacer con Matplotlib y pandas. JavaScript ofrece la biblioteca de visualización D3.js. R ofrece ggplot2 así como muchas otras herramientas de visualización de datos. Tableau es una plataforma de alto nivel para visualizar datos de muchas fuentes diferentes.

2. Programación/software

Los científicos de datos utilizan una variedad de lenguajes de programación y paquetes de software para extraer, limpiar, analizar y visualizar datos de manera flexible y eficiente. Aunque siempre hay nuevas herramientas en la palabra rápidamente cambiante de la ciencia de los datos, unos pocos han resistido la prueba del tiempo. Aquí hay seis herramientas importantes y ampliamente utilizadas que los aspirantes a científicos de datos deberían familiarizarse con para desarrollar habilidades científicas de programación y software de datos:

R : R En el pasado se limitaba casi exclusivamente al mundo académico, pero los servicios de redes sociales, las instituciones financieras y los medios de comunicación ahora utilizan este lenguaje de programación y el entorno de software para el análisis estadístico, la visualización de datos y el modelado predictivo. R es de código abierto y tiene un larga historia de uso para estadísticas y análisis de datos . Esto significa que tiene una red enorme (llamado CRAN ) que proporciona paquetes para muchas tareas de análisis de datos.
Python : Python , a diferencia de R, no fue diseñado para el análisis de datos. La biblioteca pandas python fue creada para llenar este vacío y permite el almacenamiento eficiente de datos y operaciones de procesamiento vectorizado. Ahora que los análisis de datos y las bibliotecas de procesamiento de datos se han desarrollado para Python, sin embargo, los gustos de Bank of America y Facebook están utilizando Python para la ciencia de datos. El lenguaje de programación de alto nivel es potente, rápido, amigable, abierto y fácil de aprender. Es larga historia de uso general de la programación hace que sea fácil combinar el procesamiento de datos de Python con código de propósito general.
Tableau : La empresa de software con sede en Seattle, Tableau, ofrece un conjunto de productos que complementan los standbys de ciencia de datos como R y Python. Tableau Puede que no sea la mejor herramienta para limpiar o remodelar datos, y su modelo relacional no permite cálculos procedimentales o algoritmos fuera de línea, pero es ideal para la exploración de datos y el análisis interactivo. Tableau ofrece una interfaz de alto nivel para explorar y visualizar datos en tableros de mando amigables y dinámicos.
Hadoop : Hadoop es un marco de software de código abierto que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos a través de clústeres de computadoras utilizando modelos de programación simples. Hadoop ofrece potencia informática, flexibilidad, tolerancia a fallos y escalabilidad. Hadoop es desarrollado por la Apache Software Foundation e incluye varias herramientas como el Sistema de Archivo Distribuido Hadoop y una implementación del modelo de programación MapReduce.
SQL : SQL , o Lenguaje de consulta estructurado, es un lenguaje de programación especial para la gestión de datos mantenidos en sistemas de gestión de bases de datos relacionales. Hay múltiples implementaciones de la misma sintaxis general, incluyendo MySQL , SQLite y PostgreSQL. Parte de lo que puede hacer con SQL: inserción de datos, consultas, actualización y eliminación, creación y modificación de esquemas y control de acceso a datos, también puede lograr con R, Python o incluso Excel, pero escribir su propio código SQL podría ser más eficiente y producir scripts reproducibles.
Apache Spark : Similar a Hadoop, Spark es un marco informático de clúster que permite a clústeres de computadoras procesar datos en paralelo. Spark es más rápido en muchas tareas que Hadoop debido a su enfoque en permitir un acceso de datos más rápido almacenando datos en RAM. Reemplaza la implementación de MapReduce de Hadoop, pero todavía depende del sistema de archivos distribuido de Hadoop.

3. Estadística/Matemática

El software ejecuta todas las pruebas estadísticas necesarias en estos días, pero un científico de datos todavía necesita poseer la sensibilidad estadística para saber qué prueba ejecutar cuándo y cómo interpretar los resultados. Una comprensión sólida del cálculo multivariable y el álgebra lineal, que forman la base de muchas técnicas de análisis de datos, es probable que permita a un científico de datos construir implementaciones internas de rutinas de análisis según sea necesario. Un entendimiento de Teoremas estadísticos ayuda a los científicos de datos a desarrollar las habilidades para entender las capacidades, pero también las limitaciones y supuestos de estas técnicas. Un científico de datos debe entender las suposiciones que necesitan ser cumplidas para cada prueba estadística.

Los científicos de datos no sólo utilizan técnicas complejas como las redes neuronales para obtener información. Incluso regresión lineal es una forma de aprendizaje automático que puede proporcionar información valiosa. Simplemente trazar datos en un gráfico y entender lo que significa son los primeros pasos básicos pero esenciales en el proceso de ciencia de datos. Conceptos matemáticos como las relaciones logarítmicas y exponenciales son comunes en los datos del mundo real. Entender y aplicar tanto los fundamentos como las técnicas estadísticas avanzadas son habilidades que los científicos de datos necesitan para encontrar significado en los datos.

Aunque gran parte del levantamiento matemático pesado es hecho por computadoras, entender lo que hace esto posible es esencial. Los científicos de datos tienen la tarea de saber qué preguntas plantear y cómo hacer que las computadoras las respondan. Ciencias de la computación es en muchos sentidos un campo de las matemáticas. Por lo tanto, la necesidad de conocimientos científicos de datos matemáticos es clara. Comprender conceptos como números irracionales y racionales ayuda a los científicos de datos a escribir código eficiente y preciso.

Conocimientos básicos del científico de datos

La ciencia de los datos requiere un conjunto diverso de habilidades. Se trata de un campo interdisciplinario que se basa en aspectos de la ciencia, las matemáticas, la informática, los negocios y la comunicación. Los científicos de datos pueden beneficiarse de un conjunto diverso de habilidades que les permite tanto reducir los números como influir efectivamente en las decisiones.

Debido a que los científicos de datos se centran en el uso de los datos para influir e informar sobre las decisiones del mundo real, deberían ser capaces de salvar la brecha entre los números y las acciones. Esto requiere una comunicación calificada y una comprensión de las implicaciones comerciales de sus recomendaciones. Los científicos de datos deben ser capaces de trabajar como parte de un equipo más grande, proporcionando sugerencias basadas en datos en una forma convincente. Esto requiere habilidades que vayan más allá de los datos, las estadísticas y las herramientas que utilizan los científicos de datos.

1. Comunicación

Los científicos de datos deben poder informar de los resultados técnicos de manera que sean comprensibles para los colegas no técnicos, ya sean ejecutivos de la oficina de esquina o asociados en el departamento de marketing.

Haga que su historia basada en datos no sólo sea comprensible, pero convincente .

Las habilidades científicas de datos requeridas pueden ser cortadas y cortadas de diferentes maneras. Artículo del blog Central de Ciencia de Datos de Mitchell Sanders concluye con una variedad de averías, y hojear estas puede ayudarle a envolver su cabeza alrededor de lo que se necesita para hacerlo como un científico de datos. También es importante recordar, como Dave Holtz señala en el blog Udacity , que el título de trabajo “científico de datos” abarca una variedad de puestos, lo que puede exigir conocimientos científicos de datos muy diferentes de los solicitantes. El post de Holtz identifica cuatro tipos de trabajos científicos de datos y desglosa qué habilidades son más vitales para cada uno.

Una habilidad científica de datos importante es la comunicación. Para ser eficaz como científico de datos, la gente necesita ser capaz de entender los datos. Los científicos de datos actúan como un puente entre datos crudos complejos e ininterpretables y personas reales. Aunque la limpieza, el procesamiento y el análisis de datos son pasos esenciales en el proceso de investigación científica de datos, este trabajo es inútil sin una comunicación eficaz.

La comunicación eficaz requiere algunos componentes clave. Comienza con una visualización efectiva. Los seres humanos son inherentemente visuales y pueden entender y procesar los datos mejor cuando se presentan visualmente. Este paso es esencial tanto para la exploración de datos como para la comunicación.

La visualización permite a un científico de datos crear una historia convincente a partir de datos. Si la historia describe un problema, propone una solución o plantea una pregunta, es esencial que los datos se presenten de una manera que lleve al público a llegar a las conclusiones deseadas. Para que esto suceda, los científicos de datos deben describir los datos y el proceso en un lenguaje compartido, evitando la jerga y la complejidad innecesaria.

2. Business Acumen

La ciencia de los datos es aplicable a diversos campos. Cada industria tiene objetivos, conjuntos de datos y limitaciones únicos. Para que un científico de datos sea eficaz, debe entender el negocio al que está aplicando sus habilidades.

La sensibilización de las empresas podría considerarse ahora un requisito previo para una ciencia eficaz de los datos. Un científico de datos debe desarrollar una comprensión del campo en el que están trabajando antes de que sean capaces de entender el significado de los datos. Aunque existen algunas métricas, como las ganancias y las conversiones, en todas las industrias, muchos indicadores clave de rendimiento (KPI) están altamente especializados. Estos datos constituyen la inteligencia empresarial de la industria, que se utiliza para entender dónde está el negocio y las tendencias históricas que lo han llevado allí.

Los objetivos, requisitos y limitaciones únicos de cada industria definen cada paso que toma un científico de datos. Sin comprender los aspectos subyacentes de la industria, podría ser imposible encontrar una visión significativa o hacer recomendaciones útiles.

Un científico de datos puede ser más eficaz cuando realmente entienden el negocio que están aconsejando. Aunque los datos pueden proporcionar información única, es posible que no capturen la imagen completa. Esto requiere que un científico de datos sea consciente de los procesos y realidades en juego en su industria. Aunque pueden compartir un título de trabajo, las metas y tareas precisas de un científico de datos variarán mucho según la industria. Para tener éxito, un científico de datos debe entender la industria en la que están trabajando.

3. Solución de problemas basada en datos

La solución de problemas basada en datos permite que los datos informen todo el proceso de ciencia de datos. Mediante la utilización de un enfoque estructurado para identificar y enmarcar los problemas, el proceso de adopción de decisiones podría simplificarse. En la ciencia de los datos, la gran cantidad de datos y herramientas crea un sinfín de vías a seguir. La gestión de estas decisiones es un trabajo esencial para un científico de datos. La ciencia de los datos informa y es informada por el proceso de resolución de problemas impulsado por los datos.

Es probable que un científico de datos sepa cómo abordar productivamente un problema. Esto significa identificar las características más destacadas de una situación, averiguar cómo enmarcar una pregunta que dará la respuesta deseada, decidir qué aproximaciones tienen sentido, y consultar a los colaboradores adecuados en las coyunturas apropiadas del proceso analítico. Todo esto, además de saber qué métodos de ciencia de datos aplicar al problema que nos ocupa.

El trabajo de un científico de datos es entender cómo tomar datos brutos y derivar significado de ellos. Esto requiere algo más que una comprensión de las estadísticas avanzadas y el aprendizaje automático. También necesitan integrar su comprensión del dominio del problema, la información disponible y sus objetivos al decidir cómo proceder.

Los problemas y soluciones de la ciencia de los datos nunca son obvios. Hay muchos caminos posibles para explorar, y es fácil sentirse abrumado con las opciones. Un enfoque estructurado de la solución de problemas basado en datos permite a un científico de datos seguir y gestionar los progresos y resultados. Técnicas estructuradas como: Seis Sigma son grandes herramientas para ayudar a los científicos y equipos de datos a resolver problemas de ciencia de datos en el mundo real.

Aunque las habilidades específicas necesarias para los científicos de datos pueden variar según la industria, puede ser útil aprender lenguajes de programación, visualización de datos y matemáticas o estadísticas. Compruebe la lista de conocimientos especializados para los científicos de datos .

Familiarizarse con las habilidades de programación puede ser una habilidad científica de datos útil porque los científicos de datos utilizan una variedad de lenguajes de programación para trabajar de manera eficaz y eficiente a través de los datos.