¿La ciencia de los datos es la más difícil?

La guía profesional de Data Scientist de BrainStation puede ayudarle a dar los primeros pasos hacia una carrera lucrativa en ciencia de datos. Siga leyendo para obtener una visión general de lo difícil que es la ciencia de los datos y qué lenguajes de programación debe aprender para convertirse en un Data Scientist.

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Debido a los requisitos a menudo técnicos para los trabajos de Ciencia de Datos, puede ser más difícil aprender que otros campos en tecnología. Conseguir un manejo firme en una variedad tan amplia de idiomas y aplicaciones presenta una curva de aprendizaje bastante empinada. Por supuesto, esta es una de las razones de la actual escasez mundial de profesionales de la ciencia de los datos, y por qué tienen tanta demanda.

¿Los científicos de datos codifican?

En una palabra, sí. Código de los científicos de datos. Es decir, la mayoría de los científicos de datos tienen que saber cómo codificar, incluso si no es una tarea diaria. Como dice el refrán repetido a menudo, “Un científico de datos es alguien que es mejor en las estadísticas que cualquier ingeniero de software, y mejor en la ingeniería de software que cualquier estadístico.”

La cantidad de programación (a.k.a. codificación) que realmente lo hacen, sin embargo, depende de su papel y las herramientas que están utilizando. Algunos ejemplos de las cosas que los científicos de datos pueden esperar programar:

Scripts de análisis, generalmente en R o Python, con la intención de generar insights accionables.
Prototipos de productos digitales. Usando Python, el objetivo generalmente es probar la eficacia de un nuevo producto o característica, lo que permite a un Desarrollador construirlo.
Código de producción. En las empresas más pequeñas, los científicos de datos a menudo tienen plena responsabilidad por esto, y pueden tener que hacer uso de Ruby on Rails o Java (además de los lenguajes de ciencia de datos más comúnmente utilizados) para lograr esto.

Idiomas de programación para la ciencia de los datos

Los científicos de datos utilizan una variedad de diferentes lenguajes de programación en una variedad de maneras diferentes en su trabajo diario, pero hay algunos lenguajes de programación fundacionales que cada científico de datos necesita dominar. Los lenguajes de programación más utilizados para la ciencia de los datos son:

Python

Con una curva de aprendizaje manejable y una variedad de bibliotecas que permiten aplicaciones casi infinitas, Python es el mejor lenguaje de programación de elección para los muchos científicos de datos que aprecian su accesibilidad, facilidad de uso y versatilidad de propósito general. De hecho, la Encuesta de Habilidades Digitales de BrainStation de 2019 encontró que Python era la herramienta más utilizada para los Científicos de Datos en general.

Desde su introducción en 1991, Python ha construido un número cada vez mayor de bibliotecas dedicadas a llevar a cabo tareas comunes, incluyendo el preprocesamiento de datos, análisis, predicciones, visualización y preservación. Mientras tanto, bibliotecas Python como Tensorflow, Pandas y Scikit-learn permiten el aprendizaje automático más avanzado o aplicaciones de aprendizaje profundo. Preguntado acerca de su preferencia por Python sobre R, Data Scientists citó la tendencia de Python a ser más rápido que R, y mejor para la manipulación de datos.

R

Debido a que está diseñado para el análisis de datos, R tiende a ser muy diferente de otras plataformas, dándole una reputación por ser más difícil de aprender que otros software de análisis. Incluso con amplia experiencia utilizando otras herramientas de ciencia de datos, usted puede encontrar R bastante extraño al principio. Vale la pena el esfuerzo, sin embargo: cuenta con casi todas las aplicaciones de visualización de datos y estadísticas que un científico de datos podría necesitar, incluyendo redes neuronales, regresión no lineal, trazado avanzado y más.

Un lenguaje de programación libre y de código abierto que fue lanzado en 1995 como descendiente del lenguaje de programación S, R ofrece una gama de primera clase de paquetes específicos de dominio de calidad. Su biblioteca de visualización ggplot2 es una herramienta poderosa, y los gráficos estáticos de R pueden hacer que sea más fácil producir gráficos y símbolos matemáticos y fórmulas.

Sí, Python tiene una ventaja de velocidad sobre R (y R tiene una curva de aprendizaje más pronunciada que la más accesible Python), pero para fines estadísticos y de análisis de datos específicos, la amplia gama de paquetes hechos a medida de R le da un ligero borde. Vale la pena señalar que, a diferencia de Python, R no es un lenguaje de programación de propósito general, sino que está destinado a ser utilizado específicamente para el análisis estadístico.

SQL

SQL, o “Lengua de consulta estructurada”, ha estado en el centro de almacenamiento y recuperación de datos durante décadas. SQL es un lenguaje específico de dominio utilizado para administrar datos en bases de datos relacionales, y es una habilidad imprescindible para los científicos de datos, que confían en SQL para actualizar, consultar, editar y manipular bases de datos y extraer datos. Afortunadamente, SQL es relativamente fácil de recoger, bastante legible e intuitivo. Debido a que sus comandos se limitan a consultas, por lo general toma sólo dos o tres semanas para los principiantes, y mucho menos para los programadores experimentados.

Aunque SQL no es tan útil como una herramienta analítica, es altamente eficiente y crucial para la recuperación de datos. Esto hace de SQL una herramienta particularmente útil para la gestión de datos estructurados, especialmente dentro de bases de datos grandes.

Otros lenguajes de ciencia de datos

Además de los lenguajes de programación de datos básicos Python, SQL y R, hay otros lenguajes de ciencia de datos que potencialmente pueden tener más aplicaciones de nicho:

Java

Aunque es más fácil de aprender que su precursor, C++, Java sigue siendo un poco más difícil que Python, gracias a su larga sintaxis. Algunos expertos sugieren que se necesita casi un mes para aprender los conceptos básicos de Java, y otra semana o dos para empezar a aplicar esas ideas de una manera práctica. Java es una buena herramienta para tejer código de producción de ciencia de datos directamente en una base de datos existente; la popular utilidad de análisis estadístico Hadoop se ejecuta en Java Virtual Machine. Java también es muy apreciada por su rendimiento, seguridad de tipo y portabilidad entre plataformas.

Scala

Fácil de usar y flexible, Scala es el lenguaje de programación ideal cuando se trata de big data. Las aplicaciones escritas en Scala pueden ejecutarse en cualquier lugar que Java ejecute, lo que lo hace útil para algoritmos complejos o aprendizaje automático a gran escala. Scala cuenta con una curva de aprendizaje más pronunciada que algunos otros lenguajes de programación, normalmente tardando varias semanas en hacerse cargo, pero su base de usuarios masivos es un testimonio de su utilidad.

Julia

Un lenguaje de programación mucho más nuevo que los demás de esta lista, Julia ha causado rápidamente una impresión gracias a su rendimiento, simplicidad y legibilidad, especialmente para el análisis numérico y la ciencia computacional. Eso no quiere decir que se puede aprender de la noche a la mañana; si bien es relativamente fácil saltar y empezar a experimentar de inmediato, espere que le tome unos meses dominar a Julia. Pero una vez que lo has hecho, es una gran herramienta para resolver operaciones matemáticas complejas, una de las razones por la que es un accesorio en la industria financiera. Sin embargo, debido a que el idioma es relativamente joven, Julia carece de la variedad de paquetes ofrecidos por R o Python, por ahora.

MATLAB

Un lenguaje de computación numérica, MATLAB se utiliza para necesidades matemáticas de alto nivel como Fourier transforma, procesamiento de señales, procesamiento de imágenes y álgebra de matriz, contribuyendo a su uso en el mundo académico y la industria. Si usted tiene un fuerte fondo matemático, usted podría aprender MATLAB en tan sólo dos semanas. Como Julia, sin embargo, MATLAB todavía no ha sido ampliamente adoptado por los profesionales de los datos.