Es realmente bueno que quieras convertirte en científico de datos. La mayoría de la gente piensa que es muy difícil convertirse en un científico de datos.
Pero, déjenme aclarar que no es difícil, si trabajarán de manera muy inteligente en la dirección correcta, pueden convertirse fácilmente en científicos de datos.
Para convertirse en un científico de datos, primero comprenda quiénes son los científicos de datos, luego aprenda qué habilidades se requieren para el científico de datos y luego vea sus roles y responsabilidades. Por último, de acuerdo con sus roles y responsabilidades, intente agregar esas habilidades en usted mismo.
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En primer lugar, háganos saber quiénes son los científicos de datos.
Los científicos de datos son una nueva generación de expertos en datos analíticos que tienen las habilidades técnicas para resolver problemas complejos y la curiosidad de explorar qué problemas deben resolverse.
Los científicos de datos son grandes expertos en datos. Toman una gran cantidad de puntos de datos desordenados (no estructurados y estructurados) y los limpian, masajean y organizan con sus formidables habilidades en matemáticas, estadísticas y programación. Luego aplican todos sus poderes analíticos para descubrir soluciones ocultas a los desafíos del negocio y presentarlo al negocio.
Data Scientist necesita tener habilidades técnicas y no técnicas para realizar su trabajo de manera efectiva.
Las habilidades técnicas están involucradas en 3 etapas en Data Science. Incluyen:
- Captura de datos y preprocesamiento
- Análisis de datos y reconocimiento de patrones
- Presentación y visualización
Algunas tareas laborales de los científicos de datos:
- Transformar datos rebeldes en un formato más utilizable.
- Resolver problemas relacionados con el negocio utilizando técnicas basadas en datos.
- Trabajando con una variedad de lenguajes de programación.
- Tener una sólida comprensión de las estadísticas, incluidas las pruebas estadísticas y las distribuciones.
- Mantenerse al tanto de las técnicas analíticas como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la analítica de texto.
- Comunicándose y colaborando con TI y negocios.
- Buscar el orden y los patrones en los datos, así como detectar tendencias que pueden ayudar a los resultados de una empresa.
Ahora, veamos las habilidades requeridas para Data Scientist:
Habilidades necesarias para convertirse en científico de datos
- Conocimiento profundo de la codificación Python. Es el lenguaje más común, incluido Perl, Ruby, etc.
- Conocimiento sólido de SAS / R
- Es necesario que el científico de datos pueda trabajar con datos no estructurados. Ya sea que provenga de videos, redes sociales, etc.
- Habilidad de sonido en la codificación de bases de datos SQL.
- Data Scientist debería tener una buena comprensión de varias funciones analíticas. Por ejemplo rango, mediana, etc.
- Se requiere un conocimiento profundo del aprendizaje automático.
- Un científico de datos debe estar familiarizado con Hive , mahout, redes bayesianas , etc. En ciencia de datos, el conocimiento de MySQL es como una ventaja adicional.
Ahora, veamos los roles y responsabilidades del científico de datos:
a) Responsabilidades de un científico de datos
- Limpieza y procesamiento de datos.
- Predicción del problema empresarial. Sus roles son dar resultados futuros de ese negocio.
- Desarrollar modelos de aprendizaje automático y métodos analíticos.
- Encuentre nuevas preguntas comerciales que luego puedan agregar valor al negocio.
- Minería de datos utilizando métodos de vanguardia.
- Presentar resultados de manera clara y hacer el análisis ad-hoc.
Para saber más sobre las habilidades y responsabilidades de Data Scientist, consulte el siguiente enlace:
Roles y responsabilidades de un científico de datos
Aquí hay algunas tendencias laborales de los científicos de datos.
Para realizar 3 etapas de Data Scientists, se necesitan 3 categorías de herramientas: herramientas para extraer datos, herramientas para analizar los datos y herramientas para presentar los resultados.
Diferentes herramientas para realizar las 3 etapas de los científicos de datos:
1. Herramientas para extracción de datos y preprocesamiento
a. SQL
Esta es una habilidad imprescindible para todos los científicos de datos, independientemente de si está utilizando datos estructurados o no estructurados. Las empresas están utilizando los últimos motores SQL como Apache Hive, Spark-SQL, Flink-SQL, Impala, etc.
si. Tecnologías de Big Data
Esta es la necesidad de las habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos. El científico de datos necesita saber sobre las diferentes tecnologías de Big Data: tecnologías de primera generación como Apache Hadoop y su ecosistema (colmena, cerdo, canal, etc.), como Next Gen: Apache Spark y Apache Flink (Apache Flink está reemplazando Apache Spark rápidamente como Flink es un motor de Big Data de propósito general, que también puede manejar transmisiones en tiempo real, para más detalles sobre Flink siga este tutorial completo).
C. UNIX
Como la mayoría de los datos sin procesar se almacenan en un servidor UNIX o Linux antes de ponerlos en un almacén de datos, es bueno poder acceder a los datos sin la dependencia de una base de datos. Entonces, el conocimiento de Unix es bueno para los científicos de datos. Siga esta guía de comandos para practicar los comandos de Linux.
re. Pitón
Python es el lenguaje más popular para el científico de datos. Python es un lenguaje de programación orientado a objetos interpretado con semántica dinámica. Es un lenguaje de alto nivel con enlace dinámico y escritura.
2. Herramientas para análisis de datos y coincidencia de patrones
Esto depende de su nivel de conocimiento estadístico. Algunas herramientas se utilizan para estadísticas más avanzadas y otras para estadísticas más básicas.
a. SAS
Muchas empresas usan SAS, por lo que es bueno tener un conocimiento básico de SAS. Puedes manipular ecuaciones fácilmente.
si. R
R es más popular en el mundo estadístico. R es una herramienta de código abierto y un lenguaje orientado a objetos, por lo que puede usarlo en cualquier lugar. Es la primera opción de cualquier científico de datos, ya que la mayoría de las cosas se implementan en R. Para obtener la comparación entre las principales herramientas de análisis de datos, siga esta guía de comparación entre R vs SAS y SPSS.
C. Máquina inclinada
El aprendizaje automático es la herramienta más exigente y útil que los científicos de datos deben tener. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para análisis de datos avanzados, análisis predictivo, coincidencia de patrones avanzada.
Para obtener más herramientas para realizar 3 etapas de visita de Data Scientist: Habilidades necesarias para convertirse en Data Scientist
Puede ir a través de este enlace para conocer las certificaciones para científicos de datos: varias certificaciones para científicos de datos
¡¡Espero eso ayude!!