Introducción

La ciencia de datos ha terminado siendo fundamental en nuestro mundo impulsado por la tecnología. Se trata de encontrar datos valiosos a partir de enormes conjuntos de datos utilizando una combinación de matemáticas, programación informática y datos de temas particulares. Este directo le proporcionará un diagrama claro de la ciencia de datos, contando los pensamientos principales, las alternativas de trabajo y las habilidades críticas que necesita.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un campo que combina diversos métodos para obtener información valiosa a partir de datos. Utiliza estrategias, cálculos y marcos lógicos para comprender datos organizados y desorganizados. Los científicos de datos utilizan diferentes herramientas para examinar datos, detectar patrones y hacer predicciones.

Conceptos clave en ciencia de datos

• Recopilación de datos: Recopilación de datos de lugares distintivos como bases de datos, API y web scraping.

• Limpieza y preparación de datos: Convertir datos sin procesar en un formato con el que sea fácil trabajar corrigiendo valores faltantes, errores e inconsistencias.

• Análisis exploratorio de datos (EDA): Realizar investigaciones iniciales sobre datos para descubrir patrones, detectar anomalías, probar hipótesis y verificar suposiciones con la ayuda de estadísticas resumidas y representaciones gráficas. .

• Ingeniería de funciones: Crear o cambiar funciones de datos para que los modelos funcionen mejor y se utilicen en el aprendizaje supervisado.

• Construcción de modelos: Elegir y crear modelos de aprendizaje automático para resolver problemas específicos.

• Evaluación del modelo: Comprobar qué tan bien funciona el modelo utilizando diferentes métodos y métricas.

• Implementación: Poner el modelo en uso en el mundo real.

Trayectorias profesionales en ciencia de datos

La ciencia de datos ofrece diferentes opciones profesionales para diferentes intereses y habilidades. Algunas ocupaciones comunes incluyen:

• Científico de datos: Se encarga de todo, desde la recopilación de datos hasta la creación de modelos de aprendizaje automático.
• Analista de datos: Se centra en estudiar datos para descubrir conocimientos y tendencias y visualizarlos.
• Ingeniero de datos: Crea y mantiene los canales de datos que almacenan y supervisan los datos.
• Ingeniero de aprendizaje automático: Se especializa en la creación y uso de algoritmos de aprendizaje automático.
• Arquitecto de datos: Diseña y gestiona la estructura general de datos de una empresa.

Habilidades esenciales para los científicos de datos

Para tener un buen desempeño en ciencia de datos, se requieren habilidades tanto técnicas como interpersonales, que incluyen:

• Lenguajes de programación: Conociendo Python y R, estos son los principales lenguajes de programación utilizados en ciencia de datos.
• Estadísticas: Comprender las estadísticas básicas para analizar y modelar datos.
• Aprendizaje Automático: Conocer diferentes métodos y algoritmos de aprendizaje automático para generar modelos.
• Visualización de datos: La capacidad de mostrar los descubrimientos claramente a través de cuadros y gráficos obtenidos a partir de los datos.
• Resolución de problemas y pensamiento crítico: Analizar problemas y encontrar soluciones.
• Habilidades de comunicación: Aclarar y explicar claramente tus descubrimientos a los demás.

Conclusión

La ciencia de datos es un campo en desarrollo con grandes oportunidades. Al aprender las habilidades clave y comprender lo esencial, podrá comenzar una carrera satisfactoria en esta área. Mantenerse al día con los avances modernos le ofrecerá asistencia mientras se mantiene a la vanguardia en este campo en constante cambio.