¿La ciencia de los datos tiene mucha codificación?

La ciencia de los datos es una de las opciones profesionales más populares para los graduados universitarios técnicamente inclinados. Trabajar en la industria de la ciencia de los datos requiere fuertes habilidades de codificación. Los científicos de datos utilizan algoritmos de inteligencia artificial, o aprendizaje automático, para detectar patrones en grandes conjuntos de datos. Sin estos programas de aprendizaje automático, la información útil contenida en los datos sería imperceptible para el ojo humano. Los científicos de datos utilizan las estadísticas y la teoría de la probabilidad para analizar datos y hacer afirmaciones sobre conjuntos de datos con un grado especificado de confianza.

¿ Requiere codificación el aprendizaje automático?

La implementación de un programa de aprendizaje automático es menos exigente que la creación de una aplicación de software comercial. Los científicos de datos no necesitan tener las mismas habilidades de ingeniería de software que los desarrolladores de aplicaciones necesitan. Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden implementar rápidamente usando bibliotecas ya hechas en Java, C, Python y otros lenguajes de programación.

Mientras que el importancia de la programación en el análisis de datos no se debe minimizar, los científicos de datos no necesitan ser expertos en la programación de código de inteligencia artificial. La lógica de aprendizaje automático ya está implementada por desarrolladores especializados en ese tipo de programación. Los científicos de datos se especializan en el uso de código de aprendizaje automático para detectar patrones en los datos. Deben entender a fondo cómo funcionan las funciones y cómo incluirlas en un script o aplicación, de acuerdo con el Oficina de Estadísticas Laborales .

Cuando las funciones apropiadas de una biblioteca de aprendizaje automático se han añadido a un programa, los datos se alimentan de las funciones de un archivo o carpeta en el disco duro. El algoritmo de aprendizaje automático analiza los datos para tantas iteraciones como sea necesario para llegar a una conclusión con el nivel de confianza especificado por el programa. Este tipo de programa se conoce como “caja negra” porque se desconocen los pasos dados por el programa para llegar a una conclusión. La máquina “aprende” cómo llegar a la respuesta que está buscando y devuelve la respuesta cuando tiene suficiente confianza en sus cálculos. Los científicos de datos que ejecutan el programa pueden establecer el nivel de confianza requerido al 95 por ciento u otro valor apropiado.

Estructuras de datos y algoritmos

Es necesario comprender a fondo las estructuras de datos y los algoritmos para crear un código eficiente que pueda analizar grandes conjuntos de datos. En la medida en que un científico de datos es un programador, el trabajo de un científico de datos es producir el código más eficiente y preciso posible. Los científicos de datos profesionales suelen tener títulos en ciencias de la computación. Durante sus años de pregrado, aprenden:

competencias esenciales de programación
teoría de las estructuras de datos
visualización de datos
algoritmos

Las estructuras de datos son patrones implementados en código para almacenar conjuntos de datos. La elección de la estructura de datos depende de la situación. Los programadores eligen las estructuras de datos y algoritmos apropiados mediante el análisis de la complejidad temporal del programa. La estructura de datos más común es una matriz.

Otras opciones son:

árboles
listas
diccionarios
mapas
montones
hash tables

Si bien sólo se necesita un paso para localizar un valor almacenado en una tabla de hash, una función de búsqueda debe iterar todos los puntos de datos almacenados en un array para encontrar el valor correcto, en el peor de los casos. Los valores de datos almacenados en un árbol se pueden localizar en una longitud de tiempo igual al logaritmo del tamaño del árbol.

¿Son la ciencia de los datos y la informática la misma cosa?

No, la ciencia de los datos y la informática no son lo mismo. Son grandes grupos claramente diferentes con objetivos diferentes.

¿ Requiere codificación la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos y la codificación están estrechamente relacionadas, ya que la ciencia de los datos requiere un amplio uso de la codificación. Tanto la especialización en informática como la especialización en ciencias de los datos se convertirán en programadores competentes. La especialización en informática se centra no sólo en la codificación, sino también en tener una comprensión a fondo de la arquitectura y la teoría de la informática. Las carreras de informática podrían convertirse fácilmente en científicos de datos exitosos, pero también tienen una amplia variedad de otras opciones para carreras.

El objetivo final de la exitosa ciencia de los datos es típicamente utilizar sus habilidades informáticas en nombre de sus futuros empleadores para extraer información útil de los datos. Intentarán utilizar los datos para:

prevenir el fraude
aumentar la eficiencia operativa
resolver los problemas que impiden a su organización maximizar la rentabilidad

Un buen programa de ciencia de datos enseñará las habilidades necesarias para lograr este objetivo, y la computación es sólo una pequeña parte de él. La estadística es también una parte esencial del programa.

¿Cuáles son los mejores lenguajes de codificación para la ciencia de datos y el aprendizaje automático?

Los mejores lenguajes de codificación para la ciencia de datos tienden a ser los que permiten al científico de datos recopilar rápida y fácilmente cantidades masivas de datos y luego eliminar a través de ella. Hay varios idiomas utilizados en programación para la ciencia de los datos profesionales. Los lenguajes permiten a un científico de datos alcanzar este objetivo y sus otras metas relacionadas. Los siguientes lenguajes de programación son los que los científicos de datos tienden a utilizar con más frecuencia:

Python

Python es el lenguaje de codificación que los estudiantes de ciencias de datos de la universidad probablemente aprenderán primero. Es un lenguaje de programación versátil, polivalente y de código abierto que ofrece a los científicos de datos una serie de beneficios. Una de sus principales ventajas es que es extremadamente fácil:

aprender
Uso
debug

Python es útil para resolver problemas en:

visualización de datos
inteligencia artificial
aprendizaje profundo

Aprender algunos lenguajes de programación es literalmente como aprender a hablar un idioma extranjero; en contraste, para los hablantes nativos de inglés, aprender a codificar en Python puede parecer casi tan cómodo como leer y escribir en inglés. Esta característica y su estado de código abierto aseguran que Python es un popular codificación de datos científicos lenguaje. Es ampliamente utilizado entre los científicos de datos y muchos otros profesionales de la tecnología.

Los científicos de datos suelen tener la necesidad de ahorrar tiempo automatizando diversas tareas. Cuando se requiere automatización, Python es una herramienta confiable para ahorrar tiempo.

Un científico de datos puede utilizar cada una de estas bibliotecas para lograr diferentes objetivos.

Muchas personas hacen la pregunta “ ¿El análisis de datos requiere codificación? ?” La respuesta es sí, y Pandas puede ayudar. Pandas es una de las bibliotecas de datos que los científicos utilizan con más frecuencia. El propósito principal de esta biblioteca es potenciar el análisis de datos. Cuando un científico de datos observa una montaña de datos estructurados nuevos e inexplorados que necesitan ser limpiados y analizados rápidamente, Pandas es una herramienta confiable que es ideal para realizar ese trabajo. NumPy es otra biblioteca que es útil para ayudar a los científicos de datos a limpiar los datos y manipularlos de varias maneras.

Cuando se trata de aprendizaje automático, Scikit-learn es una biblioteca Python de máxima prioridad para que los científicos de datos dominen. Para sacar el máximo provecho de esta biblioteca, es útil tomar primero los datos para modelarlos y limpiarlos utilizando herramientas como Pandas o Numpy. A continuación, las herramientas de modelado predictivo incluidas en la biblioteca Scikit-learn pueden ser utilizadas por un científico de datos para construir modelos de aprendizaje automático supervisados o no supervisados.

SQL

R

R es un beneficio para un científico de datos que necesita manejar conjuntos de datos masivos y complejos. Este es el lenguaje que un científico de datos podría querer usar cuando la computación estadística, las matemáticas y los gráficos están involucrados. Este lenguaje ofrece a sus programadores una colección masiva de paquetes, bibliotecas y otras herramientas adecuadas para aplicaciones cuantitativas. Algunos de ellos incluyen:

Esquisse
Dplyr
Ggplot2
BioConductor
Brillante
Lubricato
R Studio

JavaScript

Como Python, JavaScript es un objeto adaptable orientado a Programación de la ciencia de los datos lenguaje que ofrece a los científicos de datos una amplia variedad de bibliotecas con las que trabajar. Este es un idioma que vale la pena aprender por una variedad de razones; además de la ciencia de los datos. Codificación de la ciencia de los datos los profesionales también están utilizando este idioma para:

desarrollo web
creación de aplicaciones móviles
diseñar nuevos juegos de ordenador

Un científico de datos querría priorizar el aprendizaje de código en el lenguaje Javascript porque es una de las mejores herramientas disponibles para crear visualizaciones que expliquen y describan los datos que están siendo manipulados. La desventaja para los científicos de datos es que JavaScript no ofrece una amplia variedad de bibliotecas, herramientas o paquetes específicos de la ciencia de datos como algunos otros idiomas como R y Python.

Java

Un científico de datos podría optar por utilizar el lenguaje de programación Java para tareas relacionadas con:

aprendizaje automático
análisis de datos
minería de datos

Es una opción especialmente apropiada en los casos en que estas aplicaciones necesitan ser integradas en proyectos de desarrollo más grandes.

Un científico de datos que utiliza Java también podría encontrar útil aprender Scala, que es una extensión del lenguaje de programación Java. Scala mejora la capacidad del profesional de la ciencia de los datos para manipular conjuntos de datos de alto volumen y manejar grandes volúmenes de datos siloed. Scala también ofrece un gran número de bibliotecas útiles y bien apoyadas.

C/C++

Muchos de los últimos lenguajes de programación se basan en C/C++ como su base de código, por lo que tiene sentido que un científico de datos tenga una base sólida en C. Más allá de eso, C/C++ ofrece beneficios como una capacidad para compilar datos de forma rápida y eficiente. Un científico de datos querría considerar el uso de C/C++ para proyectos que requieren un alto rendimiento y escalabilidad masiva.

Julia

Julia es un lenguaje de programación polivalente y de alto rendimiento que los científicos de datos utilizan para el análisis numérico. Puede ser útil para potenciar la visualización y manipulación de conjuntos de datos complejos y multidimensionales. Además, este es un gran lenguaje con el que trabajar cuando se llevan a cabo operaciones de análisis de riesgos. Este programa incluye soporte integrado para un gestor de paquetes útil.

Otros lenguajes de programación que a veces pueden ser útiles para la ciencia de los datos

Otros lenguajes de programación que algunos profesionales de la ciencia de los datos utilizan con frecuencia incluyen:

Bash/Shell
Typescript
PHP
Rust
HTML
CSS
¡Vamos!

¿Es la informática el mejor mayor para convertirse en un científico de datos?

Ciencia de los datos y codificación de macrodatos van de la mano, por lo que la informática es un importante curso de estudio extremadamente útil para los aspirantes a científicos de datos. Sin embargo, la ciencia de la computación no es el único importante aceptable que los aspirantes a profesionales de la ciencia de los datos podrían querer considerar la búsqueda.

La ciencia de los datos es un importante relativamente nuevo disponible para los candidatos a la licenciatura. Este importante curso de estudio no estaba ampliamente disponible cuando la ciencia de los datos ganó importancia inicialmente como una trayectoria profesional viable en el mundo corporativo. Con la creciente popularidad de “big data” y análisis de datos, cada vez más universidades están ofreciendo programas de licenciatura dedicados a la ciencia de los datos. Los programas de maestría en ciencias de los datos también están ampliamente disponibles.

La ciencia de los datos es la especialidad ideal para los estudiantes que ya están razonablemente seguros de que quieren trabajar como científicos de datos después de la graduación. Para aquellos que no están tan comprometidos con esa carrera específica, la informática podría seguir siendo una mejor elección de los mayores. Esto se debe a que un título en ciencias de la computación ofrece muchas de las habilidades necesarias para la ciencia de los datos, además de que también ofrece un nivel más amplio de versatilidad en caso de que el estudiante más tarde decide que sería mejor seguir una trayectoria profesional diferente.

La estadística es otro importante apropiado para quienes desean seguir carreras en ciencias de los datos. Aspirantes analistas de datos que no eligen las estadísticas como un mayor tendrá que declararlo como un menor o tomar tantas estadísticas optativas como sea posible. El análisis estadístico es uno de los temas más importantes para el dominio de los profesionales de la ciencia de datos.

También es posible tener éxito con una carrera en ciencias de los datos después de seguir una carrera en otro tema como:

matemáticas aplicadas
Economía
ingeniería
física
química
biología
microbiología
ciencias sociales

El curso principal de estudio no tiene que centrarse específicamente en datos o matemáticas para proporcionar una buena base para la adquisición de un conjunto de habilidades de un científico de datos.

¿La ciencia de los datos requiere codificación? ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ Un aspirante a analista de datos necesita saber cómo codificar. El estudiante también debe tener la capacidad de aplicar técnicas de análisis de datos a cualquier curso de estudio que seleccione. Los estudiantes pueden desarrollar competencias de programación para la ciencia de los datos a través de su mayor o menor.

Digamos que un aspirante científico de datos quiere carrera basada en datos en el ámbito de la asistencia sanitaria . El estudiante en este caso podría optar por estudiar microbiología o premed en el nivel de pregrado. Esto podría proporcionar al estudiante el conocimiento básico necesario para entender cómo funciona el cuerpo humano. El estudiante estaría mejor equipado para entender los tipos de problemas que los profesionales de la salud podrían usar para resolver los datos y el aprendizaje automático.

En casos como estos, sería apropiado que el futuro analista de datos escogiera a un menor en un área como:

ciencias de la computación
estadísticas
análisis de datos
matemáticas aplicadas

También sería beneficioso para ese estudiante priorizar estudios electivos adicionales que impliquen:

estadísticas
probabilidad
análisis de datos
aprendizaje automático
programación informática

Conclusión

La ciencia de los datos es una industria en rápido crecimiento, y los avances tecnológicos seguirán aumentando la demanda de conocimientos técnicos de programación. Hacer código de los científicos de datos ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ¡Sí! Si bien la ciencia de los datos implica codificación, no requiere amplios conocimientos de ingeniería de software o programación avanzada.