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- Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
- Conclusión
Fuente: Bplanet / iStockphoto
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La ciencia de datos es uno de los campos más populares en tecnología, pero ¿cómo puede ingresar al campo? Aquí hay algunos fundamentos que puedes aprender por tu cuenta.
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La ciencia de datos es una disciplina compleja que identifica información significativa extraída de cantidades gigantescas de datos estructurados y no estructurados. Probablemente la parte más difícil de este campo de conocimiento es aprender a dar sentido a todos estos datos y transformar esta inmensa cantidad de información dispersa en ideas significativas y procesables. Un analista de datos competente sabe cómo detectar esos patrones que permiten a las organizaciones diseñar estrategias efectivas, encontrar nuevas oportunidades y mejorar sus esfuerzos de marketing.
Un trabajo en ciencia de datos es uno de los mejores remunerados disponibles, y los científicos de datos siempre son buscados incluso por la empresa más grande. ¿Es realmente posible enseñarte ciencia de datos? ¿Puedes pasar de las habilidades básicas de TI a convertirte en un analista maestro? La respuesta es sí, siempre que elija los cursos correctos y los tome con la debida diligencia. Aquí le presentaremos un resumen de los conceptos más importantes de ciencia de datos que debe aprender para convertirse en un científico de datos autodidacta, todo lo cual puede aprender desde la comodidad de su hogar. Puede tomar todos estos cursos a través de Coursera por menos de $ 100 cada uno. (Para obtener más información sobre lo que hace un científico de datos, consulte Rol del trabajo: Científico de datos).
Llano y simple, lo primero es lo primero. No puede convertirse en un científico de datos a menos que comprenda lo que realmente es la ciencia de datos, y un curso introductorio que le brinde una visión general de esta disciplina es el primer paso que debe tomar. Los conceptos centrales incluyen por qué y cómo la ciencia de datos es tan importante para las empresas y cómo se puede aplicar. Debe ser capaz de comprender qué es el análisis de regresión y cómo funciona el proceso de extracción de un conjunto de datos, así como qué herramientas y algoritmos va a utilizar a diario para dominar esta disciplina.
Los mejores cursos son aquellos que también se centran en la metodología, por lo que puede estar seguro de que los datos que recopilará se utilizan para la resolución práctica de problemas de manera relevante. Los conceptos básicos deben incluir la comprensión de cómo manipularlo adecuadamente para abordar los problemas más comunes y cómo dar sentido a los comentarios después de que se construye y se implementa un modelo.
Un curso introductorio que le enseña estadísticas por aplicación es el mejor lugar para comenzar a aprender ciencia de datos, y la programación Python representa la habilidad más básica requerida para comprender este campo. Antes de trabajar con datos, debe comprender cómo extraerlos en su forma más cruda, y Python representa el instrumento más básico para manipularlos y refinarlos.
Los primeros cursos que debe tomar deben enseñarle los fundamentos del entorno de programación Python necesarios para dar sentido a los archivos CSV y encontrar su camino a través de estructuras de datos complejas. Los conceptos centrales incluyen la comprensión de las pruebas t, el muestreo y las distribuciones, cómo consultar una estructura Pandas DataFrame y cómo extraer, limpiar y procesar datos tabulares.
Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
No puede mejorar sus habilidades de programación cuando a nadie le importa la calidad del software.
La gran mayoría de los datos se extraen de bases de datos, y al menos una parte de ellos existe en forma estructurada. SQL significa "lenguaje de consulta estructurado" y es el lenguaje más poderoso para "hablar" con bases de datos con el fin de comprenderlas, explorar cada rincón y grieta, y extraer todos los datos significativos que necesita para el problema en cuestión. Saber cómo trabajar con SQL, crear instancias de bases de datos en la nube, ejecutar consultas SQL y acceder a bases de datos y conjuntos de datos del mundo real desde los cuadernos Jupyter es un conjunto de habilidades imprescindibles para cualquier científico de datos.
Algún grado de conocimiento en estadística es una necesidad en ciencia de datos. Aunque las estadísticas son un campo realmente amplio, un analista de datos requiere una comprensión de al menos algunos conceptos en estadística y teoría de la probabilidad para proporcionar información práctica a las empresas y organizaciones. (Para obtener más información sobre ciencia de datos, consulte 12 Consejos clave para aprender ciencia de datos).
Debe combinar la teoría con la práctica aprendiendo conceptos básicos como la distribución, la prueba de hipótesis y la regresión, así como la teoría fundamental de probabilidad bayesiana. De hecho, la mayoría de los módulos de aprendizaje automático se basan en modelos de probabilidad bayesianos. El enfoque bayesiano es intuitivo y pasa de la probabilidad al análisis de datos y permite una mejor contabilidad de la incertidumbre, así como también proporciona declaraciones de supuestos accionables que pueden usarse en la práctica.
Para dominar la ciencia de datos, necesita aprender a resolver varios problemas computacionales con técnicas algorítmicas. Los algoritmos se utilizan para manipular datos a través de estructuras de datos eficientes. Debe aprender cómo implementar estas estructuras en diferentes lenguajes de programación, qué esperar de ellos y cómo dividir problemas grandes en partes más granulares. Hay muchas estrategias que deben aprenderse para diseñar un algoritmo eficiente, como cómo mantener un árbol binario equilibrado, cómo cambiar el tamaño de una matriz dinámica y cómo resolver problemas de forma recursiva.
El aprendizaje automático es la ciencia que permite a las computadoras actuar fuera de los límites de los scripts que están programados para ejecutarse. Es una ciencia generalizada que tiene muchas aplicaciones en el mundo real, y la minería de datos es una de ellas. Pero para abordar el aprendizaje automático, debe poseer todas las habilidades mencionadas anteriormente. Los algoritmos de aprendizaje automático deben programarse con Python, y los enfoques estadísticos son los más efectivos para "enseñar" a una máquina a ser más inteligente.
Todo el campo del aprendizaje automático es extremadamente vasto e incluye varios subtemas como el aprendizaje supervisado y no supervisado, la evaluación de modelos y el aprendizaje profundo. Aunque no necesariamente necesita sumergirse tan profundamente como aprender a programar las redes neuronales más avanzadas, cuanto más sepa sobre las muchas aplicaciones del aprendizaje automático en ciencia de datos, mejor.
Conclusión
No importa si eres un estudiante universitario que busca nuevas formas de ampliar tus horizontes, o un profesional que quiere mejorar su currículum. Aprender estos conceptos clave de ciencia de datos es todo lo que necesita para darse una ventaja competitiva en la industria.