¿Qué habilidades de Python son necesarias para la ciencia de datos?

¿Cómo es el mercado laboral actual para los científicos de datos?

Se espera que ese número sólo aumente a medida que aumente la demanda de científicos de datos Aumentos . En 2020, hubo tres veces tantos puestos abiertos para los científicos de datos como el año anterior.

El futuro parece muy brillante para la ciencia de datos y Python. Afortunadamente, aprender Python es ahora más fácil que nunca. Te mostraremos cómo en cinco sencillos pasos.

Cómo aprender Python para la ciencia de datos

Paso 1: Aprender los fundamentos de Python

Todo el mundo empieza en alguna parte. Este primer paso es aprender los conceptos básicos de la programación de Python. (También querrás una introducción a la ciencia de los datos si aún no estás familiarizado.)

Usted puede hacer esto con un curso en línea ( que ofrece Dataquest ), campos de entrenamiento de ciencia de datos, aprendizaje autodirigido, o programas universitarios. No hay manera correcta o incorrecta de aprender los conceptos básicos de Python. La clave es elegir un camino y mantener la coherencia.

Encontrar una comunidad en línea

Para ayudar a mantenerse motivado, únase a una comunidad en línea. La mayoría de las comunidades le permiten aprender con preguntas que usted u otros le hacen al grupo.

También puede conectarse con otros miembros de la comunidad y establecer relaciones con profesionales de la industria. Esto también aumenta sus oportunidades de empleo, como referencias de empleados representan el 30% de todos los empleados.

Muchos estudiantes también encuentran útil crear un Kaggle cuenta y para unirse a un grupo local de Meetup.

Si eres un suscriptor de Dataquest, tienes acceso a Comunidad de estudiantes de Dataquest , donde encontrará acceso al apoyo tanto de estudiantes actuales como de alumnos.

Paso 2: Practicar con el aprendizaje práctico

Una de las mejores maneras de acelerar su educación es a través del aprendizaje práctico.

Practicar con proyectos de Python

Puede sorprenderte lo rápido que te das cuenta cuando construyes pequeños proyectos de Python. Afortunadamente, prácticamente todos los cursos de Dataquest contienen un proyecto para mejorar su aprendizaje. Estos son algunos de ellos:

Descanso de la prisión - Diviértanse y analicen un conjunto de datos de escapes en la prisión de helicópteros usando Python y Jupyter Notebook.

Paso 4: Construye un portafolio de ciencia de datos a medida que aprendes Python

Para los aspirantes a científicos de datos, una cartera es una necesidad — es una de las cosas más importantes que buscan los gerentes de contratación en un candidato calificado.

Estos proyectos deben incluir el trabajo con varios conjuntos de datos diferentes, y cada uno debe compartir ideas interesantes que usted descubrió. Estos son algunos tipos de proyectos a considerar:

Proyecto de limpieza de datos — Cualquier proyecto que incluya datos sucios o “no estructurados” que limpie y analice impresionará a los empleadores potenciales, ya que la mayoría de los datos del mundo real requieren limpieza.
Proyecto de visualización de datos — Hacer visualizaciones atractivas y fáciles de leer es a la vez un reto de programación y de diseño, pero si puedes hacerlo bien, tu análisis será considerablemente más útil. Tener gráficos de gran aspecto en un proyecto hará que su cartera sobresalga.
Proyecto de aprendizaje automático — Si aspiras a trabajar como científico de datos, definitivamente necesitarás un proyecto que muestre tus habilidades de ML. Es posible que desee algunos proyectos de aprendizaje automático diferentes, con cada uno centrado en un algoritmo diferente .

Presente su cartera de manera efectiva

Su análisis debe ser claro y fácil de leer, idealmente en un formato como un Cuaderno Jupyter para que un público técnico pueda leer su código. (Los lectores no técnicos pueden seguir junto con sus gráficos y explicaciones escritas.)

¿Su cartera necesita un tema?

Su cartera no necesariamente necesita un tema en particular. Encuentre conjuntos de datos que le interesen, y luego desarrolle una forma de vincularlos. Si usted quiere trabajar en una empresa en particular o en una industria en particular, mostrar proyectos relevantes para esa industria es una gran idea.

Mostrando proyectos como estos demuestra a los futuros empleadores que usted ha tomado el tiempo para aprender Python y otras habilidades de programación importantes.

Paso 5: Aplicar técnicas avanzadas de ciencia de datos

Finalmente, mejora tus habilidades. Tu viaje de ciencia de datos estará lleno de aprendizaje constante, pero hay cursos avanzados de Python que puedes completar para asegurarte de haber cubierto todas las bases.

Aprende a estar cómodo con los modelos de regresión, clasificación y clúster k-means. También puedes entrar en el aprendizaje automático estudiando modelos de arranque y creando redes neuronales usando Scikit-learn.

Consejos útiles de aprendizaje de Python para principiantes

Hacer preguntas

¡No sabes lo que no sabes!

Python tiene una rica comunidad de expertos que están dispuestos a ayudarte mientras aprendes ciencia de datos con Python. Recursos como Quora, Stack Overflow, y Comunidad de estudiantes de Dataquest están llenos de gente emocionada por compartir sus conocimientos y ayudarte a aprender la programación de Python. También tenemos una FAQ para cada lección para ayudarte con las preguntas que encuentres a lo largo de tus cursos de programación con Dataquest.

Usar Git para el control de versiones

Git es una herramienta popular que te ayuda a realizar un seguimiento de los cambios en tu código. Esto hace que sea mucho más fácil corregir errores, experimentar y colaborar con otros.

Aprenda estadísticas de principiantes e intermedios

Mientras aprende Python para la ciencia de datos, usted querrá desarrollar un fondo sólido en estadísticas. Comprender las estadísticas le dará la mentalidad que necesita para concentrarse eficazmente para encontrar información valiosa (y soluciones reales).

Empieza a aprender Jupyter Cuaderno de notas

Cuaderno de notas Jupyter es una herramienta increíblemente importante, que usted debe empezar a aprender de inmediato. Viene preenvasado con las bibliotecas de Python, lo cual es útil.

Python for Data Science FAQs

¿Cuánto tiempo llevará aprender Python?

Si bien todos son diferentes, hemos descubierto que se necesitan tres meses para un año de práctica consistente para aprender Python para la ciencia de datos.

Hemos visto a la gente moverse a través de nuestros cursos a la velocidad del rayo, y hemos visto a otros que han tomado un ritmo más lento. Todo depende de cuánto tiempo puedas dedicar al aprendizaje de la programación de Python y de la rapidez con la que puedas recoger nueva información.

Afortunadamente, hemos diseñado los cursos de Dataquest para que vayas a tu propia velocidad.

Cada camino está lleno de lecciones, aprendizaje práctico y oportunidades para hacer preguntas para que pueda dominar los fundamentos de la ciencia de datos. Nuestro método de aprendizaje práctico utiliza conjuntos de datos de la vida real, que no sólo le ayudará a aprender más rápido, sino que también le ayudará a ver cómo aplicar sus conocimientos.

¿Dónde puedo aprender Python para la ciencia de datos?

Debido a que Python se utiliza en una variedad de otras disciplinas de programación, desde el desarrollo de juegos a aplicaciones móviles, los recursos genéricos “aprende Python” tratan de enseñar un poco de todo, pero esto significa que aprenderás cosas que son irrelevantes para la ciencia de datos.

Cuando tu objetivo principal es aprender Python para el análisis de datos y en su lugar estás luchando a través de un curso que te está enseñando a construir un juego, es fácil sentirse frustrado y querer renunciar.

Si desea maximizar su aprendizaje, puede ser mejor encontrar una plataforma que ofrezca un currículo desarrollado para la educación en ciencias de datos. Dataquest es una de esas plataformas. Tenemos cursos que te pueden llevar de principiante a preparado para el trabajo como un Analista de datos , científico de datos , o ingeniero de datos en Python.

¿Python es necesario en el campo de la ciencia de datos?

Es posible trabajar como científico de datos usando Python o R. Cada idioma tiene sus fortalezas y debilidades. Ambos se utilizan ampliamente en la industria. Python es más popular en general, pero R domina en algunas industrias (particularmente en el mundo académico y la investigación).

Para la ciencia de los datos, definitivamente tendrá que aprender al menos uno de estos dos idiomas. (También tendrás que aprender algo de SQL, no importa qué idioma elijas.)

¿Python es mejor que R para la ciencia de datos?

Este es un tema constante de discusión en la ciencia de los datos, pero la verdadera respuesta es que depende de lo que estás buscando y lo que te gusta.

R fue construido específicamente para las estadísticas y matemáticas, pero hay algunos paquetes increíbles que lo hacen increíblemente fácil de usar para la ciencia de datos. Además, tiene una comunidad en línea muy solidaria.

Python es un mejor lenguaje de programación. Tus habilidades de Python son transferibles a muchas otras disciplinas. También es un poco más popular. Algunos argumentarían que es más fácil aprender, aunque un montón de gente de R no estaría de acuerdo.