Mito reventado: la ciencia de datos no necesita codificación

El mercado global de carreras de ciencia de datos está aumentando rápidamente y se espera que crezca a una CAGR del 30 % entre 2019 y 2024. La ciencia de datos se está convirtiendo lentamente en uno de los dominios más importantes en la industria de la informática. Esto se debe a que más empresas están adoptando tecnologías avanzadas de ciencia de datos para la recopilación de datos, el análisis de rendimiento, la predicción de tendencias y la maximización de ingresos.

Un concepto erróneo común sobre la trayectoria profesional de la ciencia de datos es que requiere que seas competente en codificación y algoritmos informáticos. Sin embargo, la ciencia de datos consta de muchos más temas como estadísticas, matemáticas, visualización de datos, regresión, resolución de errores, etc. Se basa en datos y tiene mucho que ver con lo que haces con ellos, no necesariamente con cómo.

¿En qué consiste la Ciencia de Datos?

En una carrera en ciencia de datos, los profesionales trabajan en cantidades masivas de datos o información para encontrar patrones como las preferencias de los consumidores y las tendencias de marketing para ayudar a una empresa a elaborar estrategias. Estas capacidades de toma de decisiones basadas en datos son necesarias para marketing, diseño de productos, generación de ingresos, reconocimiento de marca, etc.

Los tres conjuntos de habilidades principales que deberá dominar como científico de datos son:

1. Razonamiento matemático para resolver problemas del mundo real lo más rápido posible.
2. Habilidades de comunicación para explicar sus observaciones y conclusiones.
3. Herramientas y software analíticos para trabajar con big data y sus estructuras y dar forma a las políticas comerciales.

Habilidades requeridas en ciencia de datos

Aunque es bueno saber Programar a través de lenguajes de programación como Python, R y Java, no ser un experto en Programación no cerrará ninguna puerta a una carrera exitosa en ciencia de datos. Hay algunas habilidades técnicas y blandas esenciales que puede aprender.

1. Estadísticas

Mientras trabaja con datos, necesita saber cómo extraer información vital de los datos sin procesar según lo requiera la organización. Luego, debe deducir patrones útiles de los datos consolidados mediante análisis estadístico, representaciones gráficas y técnicas de regresión.

Los conceptos básicos que debe dominar para una carrera en ciencia de datos son técnicas de probabilidad, muestreo, distribución de datos, prueba de hipótesis, correlación, varianza y regresión. También deberá aprender diferentes métodos estadísticos para el modelado de datos y los procesos de reducción de errores para refinar los datos para su uso posterior.

2. ELT de datos

Los procesos de extracción de datos, carga de datos y transformación de datos (Data ELT) son habilidades cruciales en la ciencia y el análisis de datos. Un científico de datos gestiona las funcionalidades involucradas en estos departamentos.

El primer paso, la extracción de datos, incluye la recopilación de datos de varias fuentes, como archivos, sistemas de administración de bases de datos, bases de datos NoSQL, sitios web de seguimiento de usuarios, etc., utilizando herramientas de extracción de datos . Estos datos recopilados luego se transforman según la lógica comercial para convertirse en un ejercicio de generación de valor. Una vez que se limpian los datos, se elimina la redundancia y se manipulan, se realiza la integración de datos y se envían para el almacenamiento de datos. Finalmente, el científico de datos lo carga en un almacén de datos para informes y análisis.

3. Análisis de datos exploratorios

La disputa y la exploración de datos juntas se conocen como análisis de datos exploratorios. Forman una habilidad esencial para los científicos de datos. Implica limpiar los datos para eliminar todos los errores, validarlos para uso comercial, estructurarlos para su posterior procesamiento y estandarizarlos.

Si no se siente seguro con la codificación, puede probar las siguientes herramientas de análisis de datos exploratorios:

• Microsoft Excel
• Minero rápido
• Trifacta
• Weka
• Cuadro público
• Estudio de ciencia de datos
• Proyecto Tanagra
• cuchillo

Estas herramientas lo ayudarán a trabajar con modelos avanzados de aprendizaje automático para visualización de datos, agrupación, regresión, implementación, etc.

4. Aprendizaje automático

El modelado predictivo utilizando técnicas, herramientas y algoritmos de aprendizaje automático es crucial para una carrera en ciencia de datos. Los conceptos sobre los que debe tener un buen dominio son los modelos de árbol, los algoritmos de regresión, la agrupación, las técnicas de clasificación y la detección de anomalías. Hay numerosos software en Internet para ayudarlo a trabajar en conjuntos de datos sin tener que escribir ningún código de Python.

El aprendizaje automático es una excelente manera de visualizar datos y sus patrones para tomar decisiones comerciales. Puede utilizar la ayuda de las herramientas de la interfaz gráfica de usuario (GUI) para diseñar diagramas, gráficos, histogramas y otros gráficos útiles en las reuniones con el cliente final.

5. Marcos de procesamiento de Big Data

Un marco de procesamiento de big data se ocupa del preprocesamiento, el modelado, la transformación y la eficiencia computacional de los datos. Los principales marcos que un científico de datos debe conocer hoy en día son:

• Hadoop
• Chispa - chispear
• Apache Flink
• tormenta apache
• apache samza

La habilidad a la que un científico de datos debe prestar la máxima atención es la capacidad de hacer inferencias de alto valor a partir de un conjunto de datos determinado. Estos conocimientos comerciales ayudarán a mejorar la sección de marketing y ventas de la empresa. Los marcos de procesamiento de big data mencionados anteriormente lo ayudarán en eso.

Trayectoria profesional de científico de datos

Para comenzar su carrera en ciencia de datos, puede comenzar a adquirir conocimientos teóricos y experiencia práctica en las habilidades enumeradas anteriormente. Puede recurrir a cursos en línea como el Programa Ejecutivo en Ciencia de Datos ofrecido por IIIT Bangalore en asociación con upGrad .

Este es un programa de certificación en línea de 12 meses de duración que le enseña todos los temas de ciencia de datos requeridos a través de más de 400 horas de contenido de video, más de 60 proyectos industriales y más de 40 sesiones en vivo con mentores profesionales. Está diseñado para profesionales que trabajan y cubre los siguientes temas:

• Introducción a la programación en Python (Conocerás los conceptos básicos)
• Estadística inferencial
• Prueba de hipótesis
• regresión lineal
• Modelos de árboles
• Agrupación
• Visualización de cuadros
• Estudio de caso de narración
• Procesamiento natural del lenguaje
• Introducción a las redes neuronales

Con proyectos de la industria como el estudio de oferta y demanda de Uber, el estudio de caso de abandono de Telecom y el estudio de calificación de películas de IMDb, este curso tiene como objetivo equipar al estudiante con habilidades avanzadas de ciencia de datos. Además, ofrece asistencia de colocación y talleres de creación de perfiles para ayudarlo a conseguir un trabajo en este dominio fácilmente.

Una vez que aprenda bien sus conceptos, debe concentrarse en las habilidades blandas para sobrevivir en la carrera profesional de científico de datos. Para los no programadores, el mejor soporte a tomar es el de las herramientas GUI para suavizar el funcionamiento de los métodos de aprendizaje automático para el análisis de datos. Además, conviértete en un narrador cautivo. Aunque los algoritmos de la máquina se encargan de los datos, debería poder transmitir las inferencias para que las partes interesadas capten la idea casi de inmediato.

Conclusión

Una vez que comience su carrera en ciencia de datos, desarrolle una sólida perspicacia comercial en su industria y conviértase en un experto calificado en cualquier dominio (finanzas, tecnología, atención médica, venta minorista, etc.). Hay un gran alcance en esta línea de carrera en la próxima década.