¿Qué es necesario para la ciencia de los datos?

Los científicos de datos son altamente educados – el 88% tiene al menos un máster y el 46% tiene doctorados – y aunque hay excepciones notables, generalmente se requiere una formación muy sólida para desarrollar la profundidad del conocimiento necesario para ser un científico de datos. Para convertirse en un científico de datos, usted podría obtener una licenciatura en Ciencias de la Computación, Ciencias Sociales, Ciencias Físicas y Estadísticas. Los campos de estudio más comunes son Matemáticas y Estadística (32%), seguidos por Informática (19%) e Ingeniería (16%). Un título en cualquiera de estos cursos le dará las habilidades que necesita para procesar y analizar big data.

Después de su programa de licenciatura, aún no ha terminado. La verdad es que la mayoría de los científicos de datos tienen un máster o doctorado y también realizan entrenamiento en línea para aprender una habilidad especial como cómo usar la consulta de Hadoop o Big Data. Por lo tanto, usted puede inscribirse para un programa de maestría en el campo de la ciencia de datos, matemáticas, Astrofísica o cualquier otro campo relacionado. Las habilidades que ha aprendido durante su programa de grado le permitirán pasar fácilmente a la ciencia de los datos.

Aparte del aprendizaje en el aula, puedes practicar lo que aprendiste en el aula construyendo una aplicación, iniciando un blog o explorando análisis de datos para poder aprender más.

2. R Programación

El conocimiento profundo de al menos una de estas herramientas analíticas, para la ciencia de datos R es generalmente preferido. R está diseñado específicamente para las necesidades de la ciencia de los datos. Puede utilizar R para resolver cualquier problema que encuentre en la ciencia de datos. De hecho, el 43 por ciento de los científicos de datos están usando R para resolver problemas estadísticos. Sin embargo, R tiene una curva de aprendizaje pronunciada.

Habilidades Técnicas: Ciencias de la Computación

Python es el lenguaje de codificación más común que veo normalmente requerido en roles de ciencia de datos, junto con Java, Perl o C/C++. Python es un gran lenguaje de programación para los científicos de datos. Esta es la razón por la que 40% de los encuestados O'Reilly usa Python como su principal lenguaje de programación.

Debido a su versatilidad, puede utilizar Python para casi todos los pasos involucrados en los procesos de ciencia de datos. Puede tomar varios formatos de datos y puede importar fácilmente tablas SQL en su código. Te permite crear conjuntos de datos y puedes encontrar literalmente cualquier tipo de conjunto de datos que necesites en Google.

4. Plataforma Hadoop

Aunque esto no siempre es un requisito, es muy preferido en muchos casos. Tener experiencia con Colmena o Cerdo también es un punto fuerte de venta. La familiaridad con herramientas en la nube como Amazon S3 también puede ser beneficiosa. Un estudio realizado por CrowdFlower sobre 3490 LinkedIn trabajos de ciencia de datos clasificado Apache Hadoop como la segunda habilidad más importante para un científico de datos con una calificación del 49%.

Como científico de datos, puede encontrarse con una situación en la que el volumen de datos que tiene excede la memoria de su sistema o necesita enviar datos a diferentes servidores, aquí es donde entra Hadoop. Puede utilizar Hadoop para transmitir datos rápidamente a varios puntos de un sistema. Eso no es todo. Puede utilizar Hadoop para la exploración de datos, filtración de datos, muestreo de datos y resumen.

5. Base de datos/Codificación SQL

Aunque NoSQL y Hadoop se han convertido en un gran componente de la ciencia de datos, todavía se espera que un candidato sea capaz de escribir y ejecutar consultas complejas en SQL. SQL (lenguaje de consulta estructurado) es un lenguaje de programación que puede ayudarle a llevar a cabo operaciones como añadir, eliminar y extraer datos de una base de datos. También puede ayudarle a llevar a cabo funciones analíticas y transformar las estructuras de la base de datos.

Tienes que ser competente en SQL como científico de datos. Esto se debe a que SQL está específicamente diseñado para ayudarle a acceder, comunicarse y trabajar en los datos. Te da información cuando la usas para consultar una base de datos. Tiene comandos concisos que pueden ayudarle a ahorrar tiempo y disminuir la cantidad de programación que necesita para realizar consultas difíciles. Aprender SQL le ayudará a entender mejor las bases de datos relacionales y a mejorar su perfil como científico de datos.

6. Apache Spark

Apache Spark se está convirtiendo en la tecnología de macrodatos más popular del mundo. Es un marco de computación de datos grandes al igual que Hadoop. La única diferencia es que Spark es más rápido que Hadoop. Esto se debe a que Hadoop lee y escribe en el disco, lo que lo hace más lento, pero Spark almacena sus cálculos en la memoria.

Apache Spark está diseñado específicamente para la ciencia de datos para ayudar a ejecutar su complicado algoritmo más rápido. Ayuda a difundir el procesamiento de datos cuando se trata de un gran mar de datos, ahorrando tiempo. También ayuda al científico de datos a manejar conjuntos de datos complejos no estructurados. Puede usarlo en una máquina o en un grupo de máquinas.

La chispa Apache hace posible que los científicos de datos prevengan la pérdida de datos en la ciencia de datos. La fuerza de Apache Spark reside en su velocidad y plataforma, lo que facilita la realización de proyectos de ciencia de datos. Con Apache spark, puede realizar análisis desde la toma de datos hasta la distribución de computación.

7. Aprendizaje automático e IA

Un gran número de científicos de datos no son competentes en áreas y técnicas de aprendizaje automático. Esto incluye redes neuronales, fortalecimiento del aprendizaje, aprendizaje contradictorio, etc. Si desea destacarse de otros científicos de datos, necesita conocer técnicas de aprendizaje automático tales como aprendizaje automático supervisado, árboles de decisión, regresión logística, etc. Estas habilidades le ayudarán a resolver diferentes problemas de ciencia de datos que se basan en predicciones de los principales resultados de la organización.

La ciencia de los datos implica trabajar con grandes cantidades de conjuntos de datos. Es posible que desee estar familiarizado con el aprendizaje automático.

8. Visualización de datos

El mundo empresarial produce una gran cantidad de datos con frecuencia. Estos datos deben traducirse en un formato que sea fácil de comprender. La gente naturalmente entiende las imágenes en formas de gráficos y gráficos más que los datos brutos. Un idioma dice “Una imagen vale mil palabras”.

Como científico de datos, debe ser capaz de visualizar los datos con la ayuda de herramientas de visualización de datos como ggplot, d3.js y Matplottlib, y Tableau. Estas herramientas le ayudarán a convertir resultados complejos de sus proyectos a un formato que será fácil de comprender. La cosa es que mucha gente no entiende la correlación en serie o los valores de p. Usted necesita mostrarles visualmente lo que esos términos representan en sus resultados.

La visualización de datos da a las organizaciones la oportunidad de trabajar con datos directamente. Pueden captar rápidamente ideas que les ayudarán a actuar sobre nuevas oportunidades de negocio y mantenerse por delante de las competiciones.

9. Datos no estructurados

Es fundamental que un científico de datos pueda trabajar con datos no estructurados. Los datos no estructurados son contenidos no definidos que no se ajustan a las tablas de la base de datos. Ejemplos incluyen videos, posts de blog, reseñas de clientes, posts de redes sociales, feeds de vídeo, audio, etc. Son textos pesados agrupados. Ordenar este tipo de datos es difícil porque no están racionalizados.

La mayoría de las personas se referían a datos no estructurados como 'analítica oscura' debido a su complejidad. Trabajar con datos no estructurados le ayuda a desentrañar ideas que pueden ser útiles para la toma de decisiones. Como científico de datos, usted debe tener la capacidad de entender y manipular datos no estructurados de diferentes plataformas.

Capacidades no técnicas

10. Curiosidad intelectual

"No tengo talento especial. Sólo soy apasionadamente curioso." - Albert Einstein.

Sin duda usted ha visto esta frase en todas partes últimamente, especialmente en lo que se refiere a los científicos de datos. Frank Lo describe lo que significa, y habla de otras "habilidades suaves" necesarias en su blog invitado publicado hace unos meses.

La curiosidad puede definirse como el deseo de adquirir más conocimiento. Como científico de datos, usted necesita ser capaz de hacer preguntas sobre los datos porque los científicos de datos gastan alrededor de 80 por ciento de su tiempo descubriendo y preparando datos . Esto se debe a que el campo de la ciencia de los datos es un campo que está evolucionando muy rápido y tienes que aprender más para mantener el ritmo.

Usted necesita actualizar regularmente sus conocimientos mediante la lectura de contenidos en línea y la lectura de libros relevantes sobre las tendencias en la ciencia de datos. No ser abrumado por la gran cantidad de datos que está volando alrededor de Internet, usted tiene que ser capaz de saber cómo hacer sentido de todo. La curiosidad es una de las habilidades que necesitas para tener éxito como científico de datos. Por ejemplo, inicialmente, es posible que no vea mucha información en los datos que ha recopilado. La curiosidad le permitirá tamizar a través de los datos para encontrar respuestas y más información.

11. Perspicacia empresarial

Para ser un científico de datos necesitará un conocimiento sólido de la industria en la que está trabajando, y saber qué problemas de negocios está tratando de resolver su empresa. En cuanto a la ciencia de los datos, es fundamental poder discernir qué problemas son importantes para el negocio, además de identificar nuevas formas en que el negocio debe aprovechar sus datos.

Para poder hacer esto, usted debe entender cómo el problema que usted resuelve puede impactar el negocio. Esta es la razón por la que usted necesita saber acerca de cómo operan las empresas para que pueda dirigir sus esfuerzos en la dirección correcta.

12. Competencias en materia de comunicación

Las empresas que buscan un científico de datos sólido están buscando a alguien que pueda traducir sus hallazgos técnicos de manera clara y fluida a un equipo no técnico, como los departamentos de Marketing o Ventas. Un científico de datos debe permitir que el negocio tome decisiones al armarlos con información cuantificada, además de comprender las necesidades de sus colegas no técnicos para poder bregar adecuadamente con los datos. Echa un vistazo nuestra reciente encuesta flash para obtener más información sobre las capacidades de comunicación de los profesionales cuantitativos.

Además de hablar el mismo idioma que la compañía entiende, también necesitas comunicarte usando la narración de datos. Como científico de datos, tienes que saber cómo crear una historia alrededor de los datos para que sea fácil de entender para cualquiera. Por ejemplo, presentar una tabla de datos no es tan eficaz como compartir las ideas de esos datos en un formato de narración. El uso de storytelling le ayudará a comunicar correctamente sus hallazgos a sus empleadores.

Cuando se comunique, preste atención a los resultados y valores que están incrustados en los datos que analizó. La mayoría de los propietarios de negocios no quieren saber lo que usted analizó, están interesados en cómo puede impactar positivamente su negocio. Aprende a enfocarte en entregar valor y construir relaciones duraderas a través de la comunicación.

13. Trabajo en equipo

Un científico de datos no puede trabajar solo. Tendrá que trabajar con ejecutivos de la empresa para desarrollar estrategias, trabajar con gerentes de productos y diseñadores para crear mejores productos, trabajar con marketers para lanzar campañas de mejor conversión, trabajar con desarrolladores de software de clientes y servidores para crear tuberías de datos y mejorar el flujo de trabajo. Literalmente tendrás que trabajar con todos en la organización, incluyendo a tus clientes.

Esencialmente, usted estará colaborando con los miembros de su equipo para desarrollar casos de uso con el fin de conocer los objetivos de negocio y los datos que serán necesarios para resolver problemas. Usted necesitará conocer el enfoque correcto para abordar los casos de uso, los datos que se necesitan para resolver el problema y cómo traducir y presentar el resultado en lo que puede ser fácilmente entendido por todos los involucrados.

Recursos

Grado avanzado – Más Programas de ciencia de datos están apareciendo para servir a la demanda actual, pero también hay muchas matemáticas, estadísticas y ciencias de la computación programas .
Campamentos de arranque – Para obtener más información sobre cómo este enfoque se compara con los programas de grado o MOOCs, eche un vistazo a este blog de invitados de los científicos de datos de Datascope Analytics.
Kaggle – Kaggle organiza competiciones de ciencia de datos donde usted puede practicar, perfeccionar sus habilidades con datos desordenados del mundo real, y abordar problemas de negocios reales. Los empleadores toman en serio los rankings de Kaggle, ya que pueden ser vistos como trabajo práctico y relevante del proyecto.
Grupos de LinkedIn – Únase a grupos relevantes para interactuar con otros miembros de la comunidad de ciencia de datos.