¿Podemos aprender la ciencia de los datos desde cero?
¿Qué es la ciencia de los datos?
La ciencia de los datos es todo acerca de “utilizando diversas técnicas, algoritmos para analizar grandes cantidades de conjuntos de datos (tanto estructurados como no estructurados), para extraer información útil sobre los datos, aplicándolos así en varios dominios empresariales”.
¿Por qué hay una demanda para los científicos de datos?
Datos se genera día a día a un ritmo masivo y con el fin de procesar conjuntos de datos tan masivos, las grandes empresas, las empresas están buscando buenos científicos de datos para extraer información valiosa de estos conjuntos de datos y utilizarlos para diversas estrategias de negocio, modelos, planes
Índice
- Aprender Python
- Aprenda estadísticas
- Recopilación de datos
- Limpieza de datos
- Información con EDA(Análisis de datos exploratorios)
- Aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Aprender Implementación del modelo ML
- Pruebas en el mundo real
- Explorando y practicando conjuntos de datos en Kaggle, Analytics Vidhya
- Curiosidad analítica
- Capacidades no técnicas
1. Aprender Python
El primer y más importante paso hacia la ciencia de los datos debería ser el aprendizaje de un lenguaje de programación (es decir, Python). Python es el lenguaje de codificación más común, utilizado por la Mayoría de Científicos de Datos, debido a su simplicidad, versatilidad y estar preequipado con poderosas bibliotecas (como NumPy, SciPy y Pandas) útiles en el análisis de datos y otros aspectos de la Ciencia de Datos. Python es un lenguaje de código abierto y soporta varias bibliotecas.
2. Aprenda estadísticas
Si La ciencia de los datos es un lenguaje, entonces la estadística es básicamente la gramática . La estadística es básicamente el método de análisis, interpretación de grandes conjuntos de datos. Cuando se trata del análisis de datos y la recopilación de información, las estadísticas son tan notables como el aire para nosotros. Las estadísticas nos ayudan a entender los detalles ocultos de grandes conjuntos de datos
Recursos:
3. Recopilación de datos
Este es uno de los pasos clave e importantes en el campo de la Ciencia de los Datos. Esta habilidad implica el conocimiento de varias herramientas para importar datos de ambos sistemas locales, como archivos CSV, y el raspado de datos de sitios web, utilizando hermosasoup python biblioteca . El desguace también puede basarse en API. La recopilación de datos se puede gestionar con conocimiento de idioma de consulta o tuberías ETL en Python
Recursos:
4. Limpieza de datos
Este es el paso donde la mayor parte del tiempo se está gastando como científico de datos. La limpieza de datos consiste en obtener los datos, aptos para hacer trabajo y análisis, eliminando los valores no deseados, los valores faltantes, los valores categóricas, los valores atípicos y los registros enviados erróneamente, de la forma cruda de los datos . Limpieza de datos es muy importante ya que los datos del mundo real es desordenado en la naturaleza y lograrlo con la ayuda de varias bibliotecas pitón (Pandas y NumPy) es realmente importante para un aspirante Data Scientist
5. Información con EDA(Análisis de datos exploratorios)
EDA(análisis exploratorio de datos) es el aspecto más importante en el vasto campo de la ciencia de los datos . Incluye analizar diversos datos, variables, diversos patrones de datos, tendencias y extraer información útil de ellos con ayuda de varios métodos gráficos y estadísticos l. EDA identifica varios patrones que el algoritmo de aprendizaje automático podría no identificar. Incluye toda la Manipulación, Análisis y Visualización de Datos.
6. Aprendizaje automático y aprendizaje profundo
El aprendizaje automático es la habilidad básica requerida para ser un científico de datos . El aprendizaje automático se utiliza para construir varios modelos predictivos, modelos de clasificación, etc., y está siendo utilizado por las grandes empresas, las empresas para optimizar su planificación según las predicciones. Por ejemplo, la predicción del precio del coche
Deep Learning, por otro lado, es una versión avanzada de Machine Learning que implementa el uso de la Red Neural. , un marco que combina varios algoritmos de aprendizaje automático para resolver diversas tareas, para los datos de formación. Varias redes neuronales son redes neuronales recurrentes (RNN) o una red neuronal convolucional (CNN), etc.
7. Aprender Implementación del modelo ML
La implementación es básicamente el proceso de hacer su modelo de aprendizaje automático disponible para los usuarios finales para su uso . Esto se logra mediante la integración del modelo con diversos entornos de producción existentes, implementando así el uso práctico del modelo ML para diversas soluciones de negocio.
Recursos:
8. Pruebas en el mundo real
Debe realizarse la prueba y validación del modelo de aprendizaje automático después de la implementación Con el fin de comprobar su eficacia y exactitud. La prueba es un paso importante en la ciencia de los datos para mantener la eficiencia y eficacia del modelo ML En cheque .
Hay varios tipos de pruebas como A/B, AAB Testing, etc.
9. Explorando y practicando conjuntos de datos en Kaggle, Analytics Vidhya
A las comunidades científicas de datos más grandes del mundo les gusta Kaggle , Analítica Vidhya es muy útil para ponerse en contacto con varios conjuntos de datos y por lo tanto se puede utilizar para la práctica de diversas técnicas de análisis de datos, algoritmos de aprendizaje automático. Las competiciones que se celebran en estas comunidades también son útiles para perfeccionar las habilidades de la ciencia de los datos, ayudándonos así a alcanzar nuestro objetivo de ser más rápidos en la ciencia de los datos .
10. Curiosidad analítica
El campo de la ciencia de los datos es un campo que está evolucionando a un ritmo más alto , por lo tanto, requiere curiosidad incorporada para explorar más sobre el campo, actualizar y aprender regularmente diversas habilidades y técnicas.
Esta es la principal habilidad que siempre nos ayudará a mantener, actualizar nuevas habilidades y conceptos, lo que nos impide estar a la zaga de varios avances tecnológicos de Ciencia de Datos.
Comprensión de las empresas/perspicacia o la comprensión de la industria en la que estamos trabajando es muy importante para diversos análisis y soluciones eficaces para los problemas de esas industrias.
Con esto termino este blog. Hola a todos, Namaste Mi nombre es Pranshu Sharma y soy un entusiasta de la ciencia de los datos Muchas gracias por tomarte tu precioso tiempo para leer este blog. Siéntase libre de señalar cualquier error (yo soy un aprendiz después de todo) y proporcionar la retroalimentación respectiva o dejar un comentario. ¡Dhanyvaad!¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡ Comentarios: Correo electrónico: [email protected]
Los medios mostrados en este artículo no son propiedad de Analytics Vidhya y se utilizan a discreción del Autor.
Científicos de datos
Empresas
Visítenos
Información general sobre la privacidad
Artículos Relacionados: