¿Puedes hacer ciencia de datos sin Python?

En este día y edad, la ciencia de los datos es una de las carreras más calientes en la industria de la tecnología. Las empresas están en una ola de contratación, y están buscando científicos de datos que puedan convertir los puntos de datos brutos en información procesable. Ha habido un aumento del 480% en las vacantes de empleo en ciencia de datos desde 2016 y Glassdoor enumera la ciencia de datos como su tercer mejor trabajo en Estados Unidos.

Entonces, ¿qué te impide iniciar tu viaje de ciencia de datos? Si la respuesta es “un grado en ciencia de datos” entonces usted podría sorprenderse al saber que es muy posible convertirse en un científico de datos sin un título. ¿Quieres hacer que eso suceda? Entonces sigue leyendo.

¿Qué es la ciencia de los datos?

Ciencias de los datos es un campo dentro de la industria del software que se preocupa de estudiar cómo las empresas pueden obtener información procesable de los datos.

La ciencia de los datos surgió como un campo debido a los volúmenes cada vez más grandes de datos digitales que se producen todos los días. Para algunos, esa cantidad de datos era demasiado grande para ser procesada y llegar a ser valiosa de alguna manera. Pero se hizo evidente que las técnicas de la estadística y la informática podrían ser utilizadas para desenterrar patrones en los datos y obtener información significativa de ellos. Así nació la ciencia de los datos.

¿Qué hace un científico de datos?

Científicos de datos pasan parte de su tiempo analizando conjuntos de datos y buscando información que pueda ayudar a las empresas a mejorar las métricas clave. Pero eso no es lo único que hacen los científicos de datos.

Los científicos de datos trabajan con las principales partes interesadas de las empresas para averiguar cuáles son sus principales retos. Esto sienta las bases para el proceso de ciencia de datos. Los desafíos de una empresa se convierten en declaraciones de problemas para los científicos de datos.

Luego proceden a construir modelos de datos y escribir algoritmos que pueden procesar datos. Todo esto se hace con el objetivo de encontrar soluciones a la declaración inicial del problema. Los científicos de datos utilizan varias técnicas para hacer que esto suceda, incluyendo análisis matemáticos, habilidades de modelado predictivo, Procesamiento de idiomas naturales , análisis de regresión , el aprendizaje profundo, y el pensamiento analítico.

Las aplicaciones de la ciencia de los datos son prácticamente ilimitadas. Por ejemplo, en el sector de la comercialización, las agencias de marketing digital siempre están buscando maneras de mejorar el ROI de marketing de sus campañas. Hay ejércitos de científicos de datos que trabajan en este problema para ver cómo los clientes pueden obtener la mayor explosión por su dinero.

Para ello, los científicos de datos estudian diferentes canales de marketing, tipos de anuncios y los creativos que se utilizan para promover productos. Obtienen conjuntos de datos de campañas de marketing, las cohortes seleccionadas para diferentes conjuntos de anuncios y estudian aspectos de los creativos utilizados, como la copia y las imágenes. Las ideas de este análisis se utilizan para desarrollar campañas de marketing que pueden llegar a la mayoría de la gente por el precio más bajo posible.

¿Cuáles son las habilidades requeridas?

Matemáticas y estadísticas fundamentales

Todas las técnicas que usan los científicos de datos están basadas en matemáticas y estadísticas. También ayuda a estar familiarizado con la probabilidad, álgebra lineal y cálculo. Todo el trabajo más avanzado que usted hará como científico de datos, como en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, requerirá esas habilidades. (Related Lee: ¿ Es difícil el aprendizaje automático? Una guía para empezar )

Capacidades analíticas

Los científicos de datos necesitan tener el requisito competencias analíticas adquirir y procesar grandes cantidades de datos. Esto significa elegir el conjunto de datos adecuado para un problema, encontrar los patrones que están ocultos dentro de él, y luego utilizar esos hallazgos para hacer recomendaciones que pueden mejorar las operaciones comerciales.

Idiomas de programación

Las habilidades de programación no son necesarias para cada trabajo de ciencia de datos. Pero ayuda tener algo de experiencia de programación, especialmente si usted está tratando de conseguir un empleo de nivel de ingreso en la industria.

Python y R son los dos lenguajes de programación más utilizados en la ciencia de datos. Si sólo estás empezando, entonces elige uno de los dos. Pero hay una gran cantidad de otros lenguajes de programación para la ciencia de datos que puedes aprender si ya eres experto en Python y R.

Visualización de datos

Las habilidades de comunicación son clave en los trabajos de ciencia de datos, especialmente cuando se comunican con partes interesadas no técnicas. Así que es importante que los científicos de datos sean expertos en visualización de datos .

Convertir datos en gráficos puede parecer simple, pero es una habilidad que toma tiempo para aprender si quieres hacerlo de la manera correcta. Afortunadamente, herramientas gratuitas de visualización de datos son abundantes y usted puede jugar con ellos para practicar y refinar sus habilidades.

¿Cuánto gana un científico de datos?

No sólo es gratificante una carrera científica de datos, sino que también es lucrativa. La disciplina ha crecido en importancia en la mayoría de las industrias y los científicos de datos son valorados por el conjunto de habilidades únicas que traen a la mesa.

Paso 1: Identifique lo que necesita aprender

Ya hemos echado un vistazo a las diferentes habilidades que los científicos de datos necesitan poseer, y el papel que desempeñan dentro de las organizaciones. Así que ahora es un buen momento para considerar cuáles de esas habilidades que ya posees, y qué habilidades necesitarás aprender.

Más probable que no, tendrá que repasar algunas áreas más que otras. Por ejemplo, es posible que usted es un programador muy bueno, pero no ha trabajado en la visualización de datos antes.

Si ahí es donde estás, entonces empieza a adquirir habilidades en áreas con las que no estás familiarizado lenta y metódicamente. Elija un área a la vez y asegúrese de que usted sigue la teoría con la práctica cada vez. Así que si la visualización de datos es su enfoque, entonces trabajar en algunos proyectos de visualización utilizando algunos conjuntos de datos de libre acceso .

Paso 2: Cepilla tus fundamentos

Es fácil adelantarse a sí mismo en su viaje de aprendizaje de la ciencia de los datos. Pero es importante recordar que, para una posición de nivel inicial, los empleadores están más interesados en su conocimiento de los fundamentos de la ciencia de los datos.

Así que asegúrese de que usted puede conseguir tan fuerte de una base en los fundamentos de la ciencia de datos como sea posible. Eso incluye lo básico de las ciencias de la computación como las bases de datos relacionales, SQL , programación y computación distribuida; la capacidad de entender cómo los conceptos matemáticos en álgebra lineal, cálculo multivariable y estadísticas se aplican para resolver problemas del mundo real; y cómo tanto matemáticas como ciencias de la computación se utilizan en el análisis de datos.

Paso 3: Conozca sus matemáticas

Como ya hemos visto, la matemática es una habilidad básica requerida para una carrera en ciencia de datos. Tienes que estar familiarizado con la resolución de problemas en áreas como estadísticas, probabilidad y problemas de optimización.

Si estás empezando, entonces concéntrate en las estadísticas, especialmente en conceptos como variabilidad y correlaciones. Las estadísticas son la disciplina matemática más importante que se requiere en la ciencia de los datos.

Una vez que usted tiene una base fuerte en las estadísticas, entonces usted debe comenzar a estudiar álgebra lineal y cálculo. Estos son utilizados por los científicos de datos en procesos como la reducción de la dimensionalidad y la construcción de redes neuronales.

Inicialmente, limitémonos a aprender estos conceptos sin necesariamente conectarlos con la ciencia de los datos. Una vez que tengas una comprensión básica de estos conceptos, entonces puedes empezar a aplicarlos al mundo de la ciencia de datos.

Paso 4: Programación para la ciencia de los datos

La programación de propósito general es diferente de la programación en ciencia de datos. Fuera de la ciencia de los datos, la programación se utiliza para construir software, y el foco está en la funcionalidad y los usuarios.

Pero la programación en la ciencia de los datos no se centra en un solo usuario. Más bien, se centra en el análisis de datos y la solución de problemas empresariales. La programación que haga será mucho más intensiva en matemáticas y dependerá de las técnicas de procesamiento de datos.

Paso 5: Familiarízate con las herramientas de visualización de datos

La visualización de datos es importante por un par de razones. Es una de las maneras en que usted puede obtener información sobre su propio proceso de análisis de datos. Las visualizaciones a veces resaltan patrones en datos que no habría visto de otro modo.

El otro propósito de la visualización de datos implica la comunicación. Como científico de datos, vas a encontrarte haciendo presentaciones hablando de tus ideas y defendiendo las propuestas que estás haciendo al negocio. Las visualizaciones pueden ayudarle a transmitir sus ideas de una manera comprensible y digerible.

Tableau y Power BI son dos de las herramientas de visualización de datos más populares por ahí. Ambos ofrecen versiones gratuitas, lo que significa que puedes acceder a ambas fácilmente y empezar a aprender sobre sus diversas características y herramientas de una manera práctica.

Paso 6: Únete a un campo de arranque de ciencia de datos

Su viaje de aprendizaje de la ciencia de los datos no necesita ser uno solitario. Unirse a data science bootcamp puede ser una gran manera de aprender de alguien familiarizado con la industria y disfrutar de los beneficios de una comunidad de apoyo. Hay algunas cosas que usted necesita para mantener un ojo hacia fuera a la hora de elegir un campo de entrenamiento.

En primer lugar, asegúrese de que la empresa que dirige el campo de entrenamiento es de confianza. Visite su sitio web, LinkedIn y otras páginas de redes sociales para asegurarse de que la operación es legítima.

A continuación, busque al instructor del curso. Esta es, después de todo, la persona con la que vas a estudiar. Asegúrese de que tienen experiencia en la industria, tanto como científico de datos como instructor de cursos.

Por último, mira las críticas en línea para el curso que estás tomando. Esto le permitirá saber acerca de los pros y los contras de ese curso en particular. Todo esto puede ayudarle a tomar una decisión informada.

Paso 7: Proseguir una pasantía y construir sus propios proyectos

Ahora que has adquirido las habilidades necesarias, es hora de ponerlas a prueba. Hay dos maneras de hacer esto.

Otra manera de aplicar tus habilidades es trabajando en tus propios proyectos. Esto puede ser bastante divertido porque usted puede combinar su interés en la ciencia de datos con cualquier otra cosa que le apasiona. Por ejemplo, si disfrutas de la música, puedes analizar conjuntos de datos como el que ofrece Last.fm y obtener todo tipo de ideas relativas a artistas y géneros.

Paso 8: Construir una cartera

Una cartera de ciencia de datos es una colección de los mejores proyectos en los que has trabajado. Muestran a los reclutadores qué tipo de problemas has sido capaz de resolver y las herramientas y lenguajes de programación que utilizaste en el proceso.

Su cartera de ciencia de datos también debe incluir información sobre sus intereses y sus antecedentes. Así que asegúrese de que su introducción de la cartera habla de por qué usted está interesado en la ciencia de datos y qué tipo de trabajo que desea hacer en la industria. También incluye una sección “Acerca de mí” con información sobre algunas de las clases de ciencias de la ciencia o campos de entrenamiento que has completado.

Paso 9: Red extensamente

Red es importante para cualquier industria, pero es particularmente importante si usted está tratando de conseguir un trabajo en la ciencia de datos sin un título. Usted debe establecer una red con todas las partes interesadas que trabajan en la industria de la ciencia de datos tan a menudo como sea posible.

Comience por conectarse con otros científicos de datos para que puedan ayudarse mutuamente en su viaje de aprendizaje. Usted puede reunirse con ellos en clubes universitarios, pasantías, o en los campos de entrenamiento de ciencia de datos.

Usted puede aprender mucho mediante la creación de redes con científicos de datos experimentados. Pueden ayudar a proporcionar orientación basada en sus metas profesionales específicas. Usted puede acercarse a un científico de datos senior en su empresa o conectarse con ellos en LinkedIn para hacer que eso suceda.

Usted debe, por supuesto, la red con los reclutadores en la industria. Simplemente conéctate con ellos en LinkedIn y mira sobre lo que están publicando. Esto en sí mismo le puede dar una idea de lo que las empresas quieren de los científicos de datos que contratan.

La ciencia de los datos es un campo emocionante, y la demanda de científicos de datos está creciendo rápidamente. Las empresas de todo el mundo están buscando personas con talento para ocupar estos puestos. Así que si usted está buscando para unirse a esta industria en auge, nuestro Data Science Bootcamp le da todas las herramientas que necesita para tener éxito en este campo. La mejor parte: usted puede pagar por todo el curso sólo después de que usted consigue un trabajo!

Acerca de Sakshi Gupta

Sakshi es editor asociado de Springboard. Ella es una entusiasta de la tecnología que le encanta leer y escribir sobre la tecnología emergente. Ella es una vendedora de contenidos y tiene experiencia trabajando en los mercados indio y estadounidense.

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