¿Qué habilidades se necesitan para ser un científico de datos?

Durante los últimos 5 años, los científicos de datos han sido uno de los trabajos más deseados y más calientes del mundo. Tan pronto como las empresas comenzaron a darse cuenta de la importancia de los datos en sus empresas, la demanda comenzó a crecer en todos los sectores. Hoy en día la ciencia de los datos se ha convertido en el núcleo que apoya a las empresas para análisis, minería o extracción, NLP, ML, AI, etc.

Las decisiones que toman (empresas) ahora dependen únicamente de los datos propuestos (por los científicos de datos o su jerarquía pertinente) y les están ayudando (empresas) a tomar decisiones útiles. Esto ha desencadenado el enorme salto de estos profesionales en los últimos años y sigue dominando la industria. Debido a esto, la escala de sueldos es bastante decente para los científicos de datos y esa es una de las principales razones por las que la gente está allanando su camino hacia este dominio.

Pero el camino para convertirse en un científico de datos exitoso no es fácil, ya que puede sonar, requiere un conjunto de habilidades que las empresas buscan. Para desarrollar tu carrera en este campo, debes dominar un puñado de herramientas y lenguajes junto con cálculos estadísticos (además de fuertes comunicaciones y habilidades interpersonales). Por lo tanto, para ayudarle con eso vamos a discutir la parte superior 7 Habilidades requeridas para convertirse en un científico de datos exitoso .

1. Todo comienza con lo básico – Lenguaje de programación + Base de datos

Sin el conocimiento del lenguaje de programación, todo carece de sentido porque entonces no serías capaz de realizar ninguna tarea para generar perspicacia. Es por eso que ser un profesional de la ciencia de los datos requeriría que usted tenga conocimiento de ciertos lenguajes de programación para manipular los datos y aplicar conjuntos de algoritmos como y cuando sea necesario. Sin embargo, hay ciertos idiomas principales que son utilizados por los científicos de datos y lo más importante es que el reclutador también desea que usted posea estos idiomas. A continuación figura la lista de lenguajes de programación:

Además de esto, hay algunos importantes bases de datos que son necesarios para almacenar los datos de forma estructurada y garantizar cómo y cuándo deben llamarse los datos cuando sea necesario. Algunas de las bases de datos más populares utilizadas por los científicos de datos son:

Entre esta lista, sólo Python y R programación son utilizados principalmente por los científicos de datos para generar resultados adecuados que son deseados por la mayoría de las empresas, independientemente de su dominio. Ofrecen marcos y paquetes que son útiles para recopilar datos numéricos y estadísticos .

2. Matemáticas

Esto es algo que no puede ser ignorado si usted está eligiendo su carrera en este campo. Para realizar tareas y ejecutar para la salida deseada, se espera que tenga un fuerte comando de estadísticas y matemáticas. A continuación se muestra la lista de temas que necesitas cubrir para obtener fluidez mientras trabajas como científico de datos.

Estos son los temas que se requieren para que usted cubra para hacer su base fuerte mientras trabaja en el campo de la ciencia de datos. Todos los algoritmos principales van a fluir con este proceso, así que asegúrese de que está aprendiendo a fondo para que pueda implementarlos en cualquier escenario de la vida real.

3. Análisis y visualización de datos

¿Sabes que todos los días más de 2,5 quintillones de bytes se están generando que es una cifra enorme en sí mismo y eso es lo que crea el impulso para que las empresas para traducir esos datos en un formato útil? Ser un científico de datos requeriría que trabajes en la visualización de datos para mostrar las formas pictóricas de gráficos y gráficos que pueden ser fáciles de entender. Hay una gran cantidad de herramientas que se están utilizando y algunas de las más populares son:

Tableau : Esta es una de las herramientas más eficaces utilizadas para el análisis y visualización de datos por los científicos de datos de diferentes industrias. Permite a los usuarios extraer la salida deseada sin una sola línea de código real y ha sido ampliamente aceptado por empresas como Nike, Amazon, Coca-Cola, etc.
Potencia BI : Entre todos, esta es una de las herramientas más famosas que están utilizando las organizaciones hoy en día. Introducido en 2014, es una herramienta analítica de negocios para preparar conjuntos de datos y analizarlos a diferentes escalas. La mejor parte de esto es que es absolutamente libre de costo y abierto a su uso (a diferencia de otros) y eso es lo que lo hace más exigente entre los científicos de datos.
Qlikview : Otra herramienta elegante y el mayor competidor del tablero es QlikView. Ser una de las herramientas más utilizadas para la visualización de datos es lo mejor para generar la salida deseada cuando se trata de visualización de datos y también es fácil de implementar en su proyecto.
D3.js : Para apoyar la visualización de datos en navegadores web, d3.js se introdujo por primera vez en 2011 (una biblioteca javascript) que soporta HTML/CSS y SVG. Además de esto, también permite a los científicos de datos mapear sus datos con sus atributos (SVG) fácilmente.

4. Raspamiento web

Técnicamente, los datos que existen a través de Internet pueden ser raspados cuando sea necesario. Este método es utilizado por las empresas para extraer datos útiles como texto, imágenes, videos y otra información valiosa para mejorar la productividad. Los detalles podrían ser reseñas de clientes, encuestas, encuestas, etc. Empresas de todos los niveles (de pequeño a grande) están practicando activamente este método (bajo una limitación según la ley) y el uso de ciertas herramientas y software para este método puede simplificar este proceso mediante el manejo de datos a gran escala. Cuando se trata de datos en todas partes, el raspado web ha estado en gran demanda entre los científicos de datos.

Beautiful Soup : Es una biblioteca de python que es utilizada por expertos en ciencia de datos para extraer y analizar datos de los sitios web directamente a la base de datos o local. Para empezar con esta biblioteca, se requiere que la instale usando el terminal consulte este artículo: Instalación de BeautifulSoup
Raspy : Comúnmente utilizado para la minería de datos, y la recopilación de contenido útil de cualquier sitio web en particular cuando y cuando sea necesario. Además del hecho, que se introdujo en 2008 con el propósito de raspado web, pero hoy en día, se utiliza ampliamente para la extracción de datos utilizando API (como AWS)
Pandas : Una biblioteca de python que se puede utilizar para manipular datos para la extracción de datos y se puede exportar en forma de Excel o CSV.

5. ML con IA y DL con NLP

Aprendizaje automático con inteligencia artificial

Tener una comprensión profunda del aprendizaje automático y la inteligencia artificial es una necesidad para tener que implementar herramientas y técnicas en diferentes lógicas, árboles de decisión, etc. Tener estos conjuntos de habilidades permitirá a cualquier científico de datos trabajar y resolver problemas complejos específicamente diseñados para predicciones o para decidir metas futuras. Aquellos que poseen estas habilidades seguramente destacarán como profesionales competentes. Con la ayuda del aprendizaje automático y los conceptos de IA, un individuo puede trabajar en diferentes algoritmos y modelos basados en datos, y simultáneamente puede trabajar en el manejo de grandes conjuntos de datos, tales como datos de limpieza, eliminando redundancias. Pero para ser competente requeriría tener un curso específico alineado para la ciencia de datos como Ciencia de los datos – Curso en vivo que está bien diseñado para preparar cualquier individuo desde cero.

Hay dos técnicas principales que hay que tener en cuenta, a saber:

Aprendizaje automático supervisado: Método de predecir un resultado futuro para cualquier dato imprevisto que aprenda de los datos de entrenamiento etiquetados.
Aprendizaje automático no supervisado: Un tipo de aprendizaje automático que está diseñado para entrenar utilizando un conjunto de datos sin etiqueta y actuar como un independiente, es decir. sin ningún tipo de supervisión.

Aprendizaje profundo con procesamiento de lenguaje natural

El motivo principal para que el aprendizaje profundo tenga éxito con el NLP es su precisión en la entrega. Uno debe entender que el aprendizaje profundo es un arte que requiere un conjunto de herramientas específicas para mostrar su calibre. Por ejemplo, la “Traducción automática de texto” herramienta, esta herramienta permite a los usuarios traducir cualquier línea de oración dada que se proporciona para realizar esta acción. Por lo tanto, en otras palabras, requiere que las computadoras entiendan los lenguajes humanos al habilitar tales algoritmos. Siendo un experto científico de datos, se le requiere tener un fuerte dominio de ciertos lenguajes de programación como Python y Java, y también es fácil para las computadoras entender el lenguaje natural.

6. Big Data

Como hemos comentado anteriormente, cada día se genera una gran cantidad de datos y ahí es donde los big data se utilizan principalmente para capturar, almacenar, extraer, procesar y analizar información útil de diferentes conjuntos de datos.

Aquellos que ya han trabajado en el manejo de big data pueden entender que el manejo de tal cantidad de datos no es realmente factible debido a múltiples limitaciones (tanto físicas como computacionales) y abordar tales desafíos requiere herramientas y algoritmos especiales para lograr tales objetivos. Algunos de ellos son:

KNIME : Una plataforma de preparación de datos utilizada para crear conjuntos específicos de datos alineando tanto el diseño como los flujos de trabajo
RapidMiner : Una herramienta automatizada que está diseñada con flujo de trabajo visual y se está utilizando para la minería de datos.
Integrar.io : Es una plataforma utilizada para ingrar, procesar y preparar diferentes conjuntos de datos para análisis en la nube.
Hadoop : Una plataforma de código abierto utilizada para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos que pueden extenderse desde gigabytes hasta petabytes.
Chispa : Una de las mejores y altamente populares herramientas que se utilizan para manejar rápidamente grandes conjuntos de datos y son ampliamente utilizados por las telecomunicaciones, compañías de juegos, etc. Para leer más sobre Apache spark, consulte este artículo: Vista general de Apache Spark

*Nota: La cantidad de datos que creamos todos los días, “Digamos 2,5 mil millones” , por lo que estos datos se recopilan de diversas fuentes como dispositivos móviles, software, geolocalizaciones, otros dispositivos multimedia y así sucesivamente y es por eso que se requiere que los científicos de datos para manejar datos a gran escala mediante el uso de diferentes herramientas y tecnologías.

7. Habilidad para resolver problemas

La base de establecer su carrera como profesional de la ciencia de datos requerirá que usted tenga la capacidad de manejar la complejidad. Uno debe asegurarse de tener la capacidad de identificar y desarrollar soluciones creativas y eficaces cuando sea necesario. Usted podría enfrentar desafíos en encontrar maneras de desarrollar cualquier solución que posiblemente necesite tener claridad en los conceptos de ciencia de datos al dividir los problemas en múltiples partes para alinearlos de una manera estructurada.

Ser un profesional en uno de los más altos impulsos de los campos de demanda sin duda exigiría que actuar de stand-apart y pensar fuera de la caja.

Añádase el: Implementación del modelo

Por último, pero no por ello menos importante, es tener el conocimiento de la implementación de modelos que permite poner el aprendizaje automático en la producción. Así, esto permite a los usuarios utilizar modelos de predicción para sus proyectos, mediante los cuales pueden tomar decisiones empresariales futuras (basadas en datos extraídos). DevOps puede ser el mejor ejemplo para el despliegue que tiene como objetivo integrar el equipo de desarrollo de software y el equipo de operaciones de software. Sin embargo, este se considera uno de los conjuntos de habilidades más desafiantes, e incluso las empresas ni siquiera mencionan tales habilidades en sus JDs, pero tener conocimiento de despliegue de modelos definitivamente será un punto positivo y hará que su posición aparte del resto.