¿Cuánta codificación se requiere para el trabajo de analista de datos y científico de datos? ¿Puede un no programador hacerlo?

La primera pregunta es ¿quieres ser un científico de datos o un analista de datos? La diferencia es el foco. Un científico de datos tiene más habilidades entremezcladas como programación, estadísticas, minería de datos y se enfoca en crear modelos para inferir o predecir el uso de datos. A menudo, esto se convierte en un producto de datos. Un analista de datos está más preocupado por comprender las ideas de los datos y por informar a las partes que lo necesitan. Un científico de datos viene más del lado de la ingeniería y un analista de datos viene más del lado de los negocios.

Estas diferencias también se traducen en el conocimiento requerido para la programación. Por lo general, en los negocios, un analista de datos realiza mucha menos programación, si es que lo hace. En muchas empresas, el trabajo se realiza en Excel o Minitab y luego se visualiza utilizando un software de visualización como Qlikview o Tableau. Microsoft Power BI también se ha convertido en una buena herramienta para los analistas de datos. Además, muchas compañías ofrecen sus propios paquetes de BI, como OBIEEE de Oracle. Como analista de datos, querrás ser bueno en estas tecnologías. Estas herramientas requieren poca programación y un no programador puede pasar. El enfoque en un analista es elaborar una historia de datos y presentar datos. También puede haber algunos requisitos para aprender un poco de SQL para obtener datos de las bases de datos.

Un científico de datos confía en mucha más programación. La razón es porque la ciencia de datos es mucho más técnica y, en cierta medida, más artística. El científico de datos necesita programar para tener la mayor flexibilidad posible. Parece contrario a la intuición que la programación es mejor que el software de apuntar y hacer clic, pero nuevamente se reduce a la flexibilidad. Si está programando, puede hacer y probar casi cualquier cosa que desee. Se mejora la creatividad y la calidad de las respuestas que obtendrá son mejores cuando puede ajustar un algoritmo a sus necesidades. Esto es especialmente cierto con el aprendizaje automático y la predicción. Existen herramientas que eliminan algunas necesidades de programación, como Microsoft Azure Machine Learning, pero de nuevo poder modificar algoritmos e incluso escribir sus propios algoritmos es más poderoso. Además, la programación proporciona una mejor investigación reproducible porque es fácil ver qué se hizo con los datos para obtener la respuesta presentada.

Espero que este desglose ayude. ¡Hay muchas opiniones por ahí y estos campos están cambiando día a día! Es menos complicado, entonces podría pensar en aprender ciertos lenguajes de programación. Si desea obtener más información sobre análisis y ciencia de datos, visite nuestro sitio web en http://www.bizscisolutions.com y lea nuestro blog, regístrese en nuestro boletín y esté atento a más contenido, incluidos libros electrónicos, seminarios web, seminarios ¡y más!

Como analista de datos, estará codificando en R o Tableau, lo que es fácil de aprender, implementar y usar.

Como Data Scientist, DEBE conocer la programación probabilística / estadística porque el trabajo de Data Scientist está muy inspirado en las ecuaciones matemáticas de probabilidad y estadística. Además, depende del tipo de organización para la que esté trabajando. Algunas grandes organizaciones contratan a científicos de datos para resolver problemas matemáticos y codificarlos en algún idioma, mientras que las pequeñas empresas emergentes les piden que también se implementen en la web. Por lo tanto, varía de una organización a otra, pero sí, la codificación es una parte importante del trabajo del Data Scientist.

En lo que respecta a la parte de analista, no necesita ninguna habilidad de codificación específica como python, pero realmente necesita tener conocimiento de la herramienta de análisis como Tableau y R también es útil en el análisis, lo que no es una parte difícil de adivinar. Y tampoco podemos ignorar la perspectiva y el dominio al que están vinculados. Para ser un científico de datos que realmente necesita tener una buena comprensión de los algoritmos de ML, una sólida programación y habilidades analíticas, la estadística es una de las claves y la experiencia sí cuenta aquí.

Espero que esto ayude..

Conocer R y Python es bastante esencial para un analista de datos y un científico de datos porque estos lenguajes proporcionan una gran cantidad de funcionalidad requerida por las aplicaciones de ciencia de datos. Hay un blog en Intellipaat que establece que el conocimiento en Python es responsable de salarios más altos. Cuanto mayor sea la cantidad de codificación realizada por los científicos de datos, mayor será su salario. La visualización de datos y la manipulación de datos deben ser sobresalientes por los científicos y analistas. Trabajando alrededor de la biblioteca ggplot2 que proporciona excelentes visualizaciones gráficas, los profesionales de datos requieren dplyr, que se utiliza para la manipulación de datos.

Un no programador no podrá hacer frente a estos requisitos de codificación, aunque puede sobresalir en la transmisión de historias de negocios que también es bastante importante. Para construir arquitecturas de datos competentes, el científico de datos debe tener conocimientos de codificación y el analista también debe poder codificar de manera experta para ser bueno en análisis. Es posible que desee considerar la capacitación de Intellipaat en ciencia de datos. Por ahora visite su sitio web:

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