¿Qué tema es necesario para la ciencia de los datos?
La ciencia de los datos es la palabra de moda en el mercado en estos días, creando bombo en todo el mundo, debido a su creciente demanda. Para llevar a cabo una carrera tan demandada, no basta con tener las habilidades técnicas. Este blog te llevará a través de todos los prerrequisitos de la ciencia de los datos que necesitas saber, para hacerlo grande en la industria de la ciencia de los datos.
Si usted está esperando conseguir su pie a través de la puerta de la industria de la ciencia de datos, a continuación, leer para aprender acerca de la carrera.
¿Qué es la ciencia de los datos?
La ciencia de los datos es un campo que combina las múltiples disciplinas del aprendizaje automático, algoritmos, inferencia de datos, programación, matemáticas y estadísticas para extraer inferencias útiles de datos brutos y resolver problemas complejos.
A investigación de 2013 reveló que el 90% de los datos totales presentes en el mundo se creó en los 2 años anteriores a eso. Imagínate eso. En cuestión de dos años, acumulamos 9 veces el total de datos recopilados a lo largo de miles de años de humanidad combinada.
Una estimación de las 6 predicciones sobre datos en 2020 por Forbes, mostró que la cantidad de datos para finales de 2020 habría sido una enorme cantidad de 45 zettabytes. Para que esta información sea valiosa y útil, y para aplicarla al mundo real y a los escenarios prácticos, necesitamos la ciencia de los datos.
Datos Los científicos son como superhéroes que tienen sentido de datos no estructurados, desordenados y crudos de fuentes que no encajan perfectamente en bases de datos, como correos electrónicos, redes sociales y dispositivos inteligentes. Recopilan, limpian y organizan datos.
El uso principal de Data Science es tomar decisiones y predicciones, utilizando el aprendizaje automático, análisis prescriptivo y análisis causal predictivo. Es el campo que ayuda a las empresas, no sólo a reconocer sus mercados y mejorar su toma de decisiones, sino también a acercarlas a sus clientes.
A lo largo de los años, la ciencia de los datos ha evolucionado como la opción profesional más prometedora para los profesionales cualificados. La Ciencia de los Datos ya ha sido declarada como La profesión más caliente del siglo XXI . Veamos qué lo hace tan popular y por qué la Ciencia de Datos es una opción inteligente para el futuro.
¿Por qué elegir Ciencia de Datos?
Aumento de la demanda
A medida que la toma de decisiones basada en datos se hace cada vez más popular con el tiempo, cada empresa, ya sea grande o pequeña, busca profesionales que puedan analizar y entender los datos brutos y ayudar a la empresa a utilizarlos de manera eficiente.
Según un informe de McKinsey & Company, para 2018, los Estados Unidos de América tenían alrededor de 140 – 180 mil menos Científicos de Datos y alrededor de 1,5 millones menos Analistas de datos y gerentes de lo que necesita.
Una demanda tan alta y la falta extrema de profesionales calificados hace que sea un buen campo para ganar experiencia y seguir una carrera en.
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Sueldos elevados
Campo en evolución
La ciencia de los datos es un tema en desarrollo dinámico debido a la enorme y cada vez mayor cantidad de datos en el mundo, así como a la creciente demanda de científicos de datos.
Usted tendrá oportunidades emocionantes para trabajar en tecnologías emergentes como Machine Learning y Inteligencia artificial , así como tecnologías de rápido crecimiento como Edge Computing, Blockchain y Serverless Computing si usted persigue una carrera en Ciencia de Datos.
Si las crecientes demandas de los Científicos de Datos y la buena escala de salarios te han convencido de seguir una carrera en Ciencia de Datos.
Ahora, usted debe preguntarse cuáles son los requisitos previos para la ciencia de datos y por dónde empezar. Así que vamos a discutir eso a continuación.
Requisitos previos para la ciencia de los datos
La ciencia de los datos, tal como su nombre sugiere, se trata de datos. Así que la primera, y el requisito previo más importante para Aprender Ciencias de los Datos es el amor de uno por los datos, su comprensión de ellos, y su capacidad para tratar con los datos.
Datos Los científicos pueden ser vistos como big data wranglers. Analizan enormes conjuntos de datos, tanto estructurados como no estructurados. Combinan la informática, junto con las matemáticas y las estadísticas, y procesan, analizan y modelan datos para interpretar resultados significativos.
Para ello necesitan el conocimiento de una amplia variedad de disciplinas. Estos requisitos previos para la ciencia de los datos se pueden clasificar principalmente en dos tipos.
- Datos técnicos Prerequisitos científicos
- Prerrequisitos no técnicos de la ciencia de los datos
“Tengo habilidades cuantitativas para resolver problemas, pero no tengo un título en estadística. ¿Puedo aprender Ciencia de Datos?” “Tengo una buena comprensión de la excelencia y el análisis estadístico. ¿Puedo convertirme en un científico de datos? “Soy bastante bueno en la programación, y los números de amor, pero no tengo un grado de maestría. ¿Puedo seguir una carrera en Ciencia de Datos?”
Tales preguntas podrían estar apareciendo en su cabeza, así que vamos a abordarlas.
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Requisitos educativos
Si se ha graduado en disciplinas como informática, tecnología de la información, matemáticas, estadística, ingeniería o cualquier otro campo relacionado, ya cumple con el requisito educativo mínimo para seguir una carrera en Ciencia de Datos. Además, un interés en el análisis estadístico y la programación le ayudará a dominar las habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos.
Las disciplinas de estudio más comunes para Los científicos de datos son estadísticas y Matemáticas, (32%), Economía (21%), Informática (19%) e Ingeniería (16%). Un título en estos campos le ayudará a aprender las habilidades que se necesitan y le permitirá la transición a la industria de la ciencia de datos fácilmente.
Aunque la obtención de un título de licenciatura es el requisito mínimo, la mayoría de las empresas dan preferencia a los candidatos con títulos de educación superior, al menos un máster, según el Oficina de Estadísticas Laborales de los Estados Unidos .
La mayoría de los científicos de Data son altamente educados. Según KDnuggets, de cada 100 científicos de datos, 88 de ellos tienen al menos una maestría, y 46 de ellos tienen doctorados. Un sólido historial educativo es muy esencial para obtener el profundo conocimiento requerido para ser un científico de datos exitoso. Además, muchos científicos de datos también toman cursos y cursos en línea, para mantenerse al día con las últimas tecnologías y habilidades.
Una vez que usted tiene las calificaciones educativas, el siguiente y uno de los requisitos más importantes para la ciencia de los datos es las habilidades que se necesitan. Así que vamos a aprender acerca de ellos.
Competencias técnicas
Bases de datos SQL
En el año 2016, CrowdFlower realizó un estudio. Después de analizar casi 3500 descripciones de trabajo de Data Science publicadas en LinkedIn, Crearon una lista de las 21 mejores habilidades que aparecen en las descripciones de trabajo con más frecuencia.
Para sorpresa de nadie, SQL encabezó esa lista. Se encontró que era el más importante de todos los requisitos previos de la ciencia de datos y era un requisito en el 57% de los puestos de trabajo.
SQL es un lenguaje de programación utilizado para administrar y consultar datos que se mantiene en un sistema de gestión de bases de datos relacionales. Se utiliza para leer, recuperar o actualizar datos, insertar nuevos datos o eliminar datos existentes. También ayuda a transformar las estructuras de las bases de datos y a llevar a cabo funciones analíticas.
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Las empresas esperan que los candidatos puedan escribir consultas SQL complejas, con el fin de obtener información de los datos. SQL le ayuda a acceder a los datos y a trabajar en ellos. Es muy conciso cuando se trata de comandos, y por lo tanto, reduce la cantidad de programación que necesita hacer y ahorra mucho tiempo. Da una mejor comprensión de las bases de datos relacionales.
Plataforma Hadoop
En la misma encuesta de CrowdFlower, la siguiente habilidad más requerida en Ciencia de Datos fue Hadoop, citada en el 49% de las descripciones de puestos. Aunque no siempre es un requisito estricto, sigue siendo uno de los requisitos previos para la ciencia de los datos muy preferidos por los empleadores.
Como científico de datos, encontrará situaciones en las que la cantidad de datos que tiene excede la memoria de su sistema.
En este caso, tendría que enviar esos datos a diferentes servidores. Aquí es donde el papel de Hadoop entra en juego. Hadoop se puede utilizar para transmitir rápidamente datos a varios puntos del sistema. También se puede utilizar para explorar datos, filtrar, tomar muestras y resumirlos.
Programación en Python
Después de Hadoop, Python fue la tercera habilidad de Data Science más requerida, citada en el 39% de los listados de trabajo. También es el lenguaje de programación más popular entre los científicos de datos en estos días.
Python es muy versátil y se puede utilizar en casi todos los procesos en Ciencia de Datos. Ya se trate de la minería de datos o la ejecución de sistemas integrados, python puede hacer todo, y debido a esto, el 40% de las personas que participaron en una encuesta de O’Reilly dijo que utilizan Python con más frecuencia.
Pandas, una biblioteca de python, se utiliza para el análisis de datos y puede hacer cualquier cosa, desde trazar datos con histogramas, hasta importar datos de hojas de cálculo. Python puede tomar datos en varios formatos e importar tablas SQL a su código fácilmente. Los paquetes de python que necesita para dominar son Numpy, Matplotlib , PyTorch, Pandas, Scikit-Learn, y Seaborn en Python.
R Programación
Después de Python, la siguiente habilidad en la lista fue R Programación , mencionado en el 32% de los puestos de trabajo. R es un lenguaje diseñado específicamente para Ciencia de Datos. Se puede utilizar para resolver cualquier problema relacionado con la ciencia de datos que pueda encontrar. Es el lenguaje más popular entre los científicos de datos.
De hecho, el 43% de los científicos de datos prefieren utilizar R para resolver problemas estadísticos. Es uno de los requisitos más importantes de la ciencia de los datos. Sin embargo, la curva de aprendizaje es pronunciada. Es difícil dominar, especialmente si ya tienes experiencia en cualquier otro lenguaje de programación.
R puede implementar algoritmos ML para darnos una amplia variedad de técnicas estadísticas y gráficas como análisis de series temporales, agrupamiento, pruebas estadísticas clásicas, etc. Se utiliza para cálculos y manipulación de datos. Tidyverse, Ggplot2, Stringr, Dplyr y Caret son algunas de las cosas a dominar en R.
Aprendizaje automático e inteligencia artificial –
El ML ayuda a analizar grandes cantidades de datos usando algoritmos. Usando Machine Learning, las partes principales de los trabajos de un científico de datos pueden ser automatizadas.
Sólo un pequeño porcentaje de los científicos de datos son competentes con técnicas avanzadas de aprendizaje automático como aprendizaje contradictorio, redes neuronales, aprendizaje de refuerzo, detección de antílopes, series temporales, etc.
Los científicos de datos más expertos están muy familiarizados con técnicas avanzadas de aprendizaje automático como motores de recomendación y procesamiento de lenguaje natural.
Si usted quiere destacar entre la multitud y ser uno en el nivel superior, el conocimiento de las técnicas de aprendizaje automático tales como regresión logística, aprendizaje automático supervisado, árboles de decisión, Análisis de supervivencia, visión de la computadora, etc., es una necesidad.
Un gran científico de datos necesita estar bien versado en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Inscríbase en nuestro Curso de IA & Curso ML ser un científico de datos profesional.
Matemáticas y estadísticas
La matemática es uno de los requisitos previos muy populares para la ciencia de los datos. Probabilidad y estadística se utilizan para imputación de datos, visualización de características, transformación de características, evaluación de modelos, reducción de dimensiones, ingeniería de características y preprocesamiento de datos.
El cálculo multivariable se utiliza para construir modelos de aprendizaje automático. Para Evaluación de Modelos, Preprocesamiento de Datos y Transformación de Datos, utilizamos álgebra lineal. Una matriz se utiliza para representar un conjunto de datos.
No hay un programa definido para lo que usted necesita aprender en matemáticas y estadísticas, pero aquí hay algunos temas que usted debe estar familiarizado con –
Apache Spark
Al igual que Hadoop, Apache Spark es también un marco de computación de big data. La diferencia entre los dos es que Spark es comparativamente más rápido.
Hadoop lee y escribe en disco, mientras que Spark capta sus cálculos en la memoria del sistema, haciéndolo más rápido que Hadoop. Es uno de los requisitos más populares de la ciencia de los datos en todo el mundo.
Spark está diseñado específicamente para Data Science, para ejecutar algoritmos complicados más rápido. Le ayuda a ahorrar tiempo cuando está procesando un gran mar de datos. Además, también ayuda a los científicos de datos a manejar conjuntos de datos grandes, no estructurados y complejos.
Spark ha hecho posible evitar la pérdida de datos. Su fuerza reside en la plataforma que lleva a cabo fácilmente los proyectos y su velocidad.
Visualización de datos
La visualización de datos es un requisito previo muy importante para la ciencia de datos. En palabras simples, la visualización de datos es una representación visual de datos, a través de gráficos y gráficos. Un científico de datos debe ser capaz de representar los datos gráficamente, usando gráficos, gráficos, mapas, etc.
La visualización es muy importante para dar sentido a la gran cantidad de datos generados cada día.
Hay varios componentes en una buena visualización de datos –
- Componente de datos – El primer paso en la visualización de datos es entender el tipo de datos, por ejemplo, podrían ser datos continuos, datos discretos o datos categóricas.
- Componente de mapeo – En este componente, usted decide qué variable debe utilizar como variable x-variable (variable independiente) e y-variable (variable dependiente). Esto es especialmente importante para conjuntos de datos multidimensionales.
Excel y Tableau
Excel y Tableau son otros dos requisitos previos muy importantes para la ciencia de los datos. Ambas cosas. Herramientas de ciencia de datos son muy importantes para entender, manipular, analizar y visualizar los datos.
Excel se utiliza cuando hay un montón de manipulaciones y cálculos que tienen que hacerse en los datos. Tableau se utiliza cuando necesita recopilar todos los datos en un solo lugar y mostrarlos utilizando visualizaciones potentes en el tablero.
Una combinación de ambos se puede utilizar donde todos los cálculos principales se pueden hacer en Excel y luego el conjunto de datos finales se puede importar a Tableau para su procesamiento, análisis y obtener más información.
Mientras que la mayoría de nosotros ya están familiarizados con los fundamentos de la excelencia, para utilizar el tablero al máximo, usted necesitaría un poco de entrenamiento.
Vea este video para dominar usando el tablero.
Ahora que hemos aprendido acerca de los requisitos previos de la ciencia de los datos técnicos, cambiemos nuestro enfoque a los requisitos previos analíticos, interpersonales y no técnicos de la ciencia de los datos.
Capacidades interpersonales y analíticas
Como cualquier otro campo, las habilidades técnicas no son suficientes para hacerlo grande en la industria de la ciencia de datos. Tener una mente analítica, habilidades para resolver problemas y habilidades interpersonales es muy importante. Vamos a repasar algunas de esas habilidades que se necesitan para seguir una carrera en Ciencia de Datos.
Competencias en materia de comunicación
Datos Los científicos deben ser buenos comunicadores, para traducir con facilidad, fluidez y claridad los hallazgos técnicos a otros equipos no técnicos como los Departamentos de Ventas, Operaciones o Marketing. Deben ser capaces de proporcionar información significativa, permitiendo así que el negocio tome decisiones más sabias.
Esto también incluye la capacidad de crear una historia alrededor de los datos, para que sea más fácil de entender para cualquiera. El foco debe estar en los resultados que se encontraron y el impacto que pueden tener, no en los datos que se analizaron.
Trabajo en equipo
La capacidad de trabajar en equipo de manera eficiente, es muy importante para los científicos de datos. No pueden trabajar como lobos solitarios, y tienen que trabajar con gerentes de productos, diseñadores, desarrolladores de software y ejecutivos de la empresa.
Tienen que encontrar soluciones para crear mejores productos, crear tuberías de datos y desarrollar estrategias. Necesitan trabajar con todos, desde todos los departamentos hasta los clientes, para generar mejores soluciones de negocio.
Estrategia empresarial
Datos Los científicos deben entender las empresas, los problemas que se enfrentan, y deben tener la capacidad de proporcionar soluciones mediante la realización de análisis. Esto les ayuda a usar los datos de una manera que es útil para la organización.
Uno de los requisitos más importantes de la ciencia de los datos es entender la industria en la que estás trabajando y los problemas que tu empresa quiere resolver. Usted debe ser capaz de entender cómo el problema podría afectar al negocio.
Para resolver los problemas, usted debe saber cómo operan las empresas, por lo que sus esfuerzos se pueden dirigir en la dirección correcta.
Curiosidad intelectual
En palabras de Albert Einstein, “No tengo talento especial. Sólo soy apasionadamente curiosa.
Según los consejos de Burtch Work para contratar científicos de datos, Frank Lo incluyó la curiosidad intelectual como el número 1 intangible para Data Science. La curiosidad es el deseo de adquirir más conocimiento, aprender más cosas.
Según un estudio de Harvard Business Review, los científicos de datos dedican alrededor del 80% de su tiempo total a descubrir y analizar datos. Para un campo que evoluciona tan rápido como la Ciencia de Datos, usted necesita aprender a hacer preguntas y mantenerse al día con el ritmo.
Para tener éxito en el campo de la ciencia de los datos, es necesario ser curioso. Por ejemplo, es posible que no encuentre mucha perspicacia en los datos inicialmente, pero la curiosidad le hará encontrar más perspicacia y respuestas.
Es muy importante entender por qué algunas personas hacen el bien en el campo de la ciencia de los datos y otras no, incluso después de la formación y la tutoría. Los científicos de datos deben ser todoterreno.
No sólo necesitan tener un conocimiento de programación y gestión de bases de datos, sino que también deben ser grandes comunicadores, y tener una curiosidad natural por el mundo que les rodea y esto los hará elegibles para Ciencia de Datos .
Ahora que has aprendido sobre no sólo los requisitos técnicos, sino también los prerrequisitos no técnicos de la ciencia de los datos, ¿Ves una carrera de la ciencia de los datos para ti mismo? Así que Inscríbase en esto Curso de MS en Ciencia de Datos , ofrecido por Intellipaat, en colaboración con IBM.
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