Cómo convertirse en un experto en ciencia de datos

Se requieren muchas habilidades para convertirse en un experto en ciencia de datos.

Pero lo más importante es el dominio de los conceptos técnicos. Estos incluyen varios factores como programación, modelado, estadísticas, aprendizaje automático y bases de datos.

Programación

La programación es el concepto principal que necesita saber antes de dirigirse a la ciencia de datos y sus diversas oportunidades. Para realizar cualquier proyecto o realizar algunas actividades relacionadas con el mismo, es necesario un nivel básico de lenguajes de programación. Los lenguajes de programación comunes son Python y R, ya que se pueden aprender fácilmente. Es necesario para analizar los datos. Las herramientas utilizadas para esto son RapidMiner, R Studio, SAS, etc.

Modelado

Los modelos matemáticos ayudan a realizar cálculos rápidamente. Esto, a su vez, lo ayuda a hacer predicciones más rápidas basadas en los datos sin procesar disponibles frente a usted. Implica identificar qué algoritmo sería más adecuado para qué problema. También enseña cómo entrenar esos modelos. Es un proceso para colocar sistemáticamente los datos recuperados en un modelo específico para facilitar su uso. También ayuda a ciertas organizaciones o instituciones a agrupar los datos de manera sistemática para que puedan obtener información significativa de ellos. Hay tres etapas principales del modelado de ciencia de datos: conceptual, que se considera el paso principal en el modelado, y lógica y física, que están relacionadas con la desintegración de los datos y su organización en tablas, gráficos y grupos para facilitar el acceso. Él El modelo entidad-relación es el modelo más básico de modelado de datos. Algunos de los otros conceptos de modelado de datos involucran el modelado de roles de objetos, diagramas de Bachman y marcos de Zachman.

Estadísticas

La estadística es una de las cuatro materias fundamentales necesarias para la ciencia de datos. En el núcleo de la ciencia de datos se encuentra esta rama de la estadística. Ayuda a los científicos de datos a obtener resultados significativos.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático se considera la columna vertebral de la ciencia de datos. Debe dominar bien el aprendizaje automático para convertirse en un científico de datos exitoso. Las herramientas utilizadas para esto son Azure ML Studio, Spark MLib, Mahout, etc. También debe tener en cuenta las limitaciones del aprendizaje automático. El aprendizaje automático es un proceso iterativo.

bases de datos

Un buen científico de datos debe tener el conocimiento adecuado sobre cómo administrar grandes bases de datos. También necesitan saber cómo funcionan las bases de datos y cómo llevar a cabo el proceso de extracción de la base de datos. Son los datos almacenados que se estructuran en la memoria de una computadora para que luego se pueda acceder a ellos de diferentes maneras según la necesidad. Existen principalmente dos tipos de bases de datos. La primera es la base de datos relacional, en la que los datos sin procesar se almacenan de forma estructurada en tablas y se vinculan entre sí cuando es necesario. El segundo tipo son las bases de datos no relacionales, también conocidas como bases de datos NoSQL. Estos utilizan la técnica fundamental de vincular datos a través de categorías y no relaciones, a diferencia de las bases de datos relacionales. Los pares clave-valor son una de las formas más populares de bases de datos no relacionales o NoSQL.