¿Cómo pasar de ser un novato a un científico de datos?

1. Mejora tus habilidades matemáticas y estadísticas.

Un buen científico de datos debe ser capaz de comprender lo que los datos te dicen y, para ello, debes tener una comprensión sólida. de álgebra lineal básica, comprensión de algoritmos y habilidades estadísticas. Algunas situaciones específicas pueden requerir matemáticas avanzadas, pero este es un buen comienzo.

2. Comprender el concepto de aprendizaje automático

El aprendizaje automático es el próximo vocabulario emergente, pero es inseparable del big data. El aprendizaje automático utiliza algoritmos de inteligencia artificial para convertir los datos en valor, sin necesidad de programación explícita.

3. Aprenda a codificar

Los científicos de datos deben saber cómo modificar el código para indicarle a las computadoras cómo analizar los datos. Comience con un lenguaje de código abierto como Python.

4. Comprender las bases de datos, los grupos de datos y el almacenamiento distribuido.

Los datos se almacenan en bases de datos, grupos de datos o redes distribuidas. La forma de crear estos repositorios de datos depende de cómo accede, utiliza y analiza los datos. Si no tiene una arquitectura holística o no planifica con anticipación la creación de su almacenamiento de datos, las consecuencias para usted serán profundas en el futuro.

5. Aprenda técnicas de modificación y limpieza de datos

La modificación de datos es el proceso de convertir datos sin procesar a otro formato que sea más fácil de acceder y analizar. La limpieza de datos ayuda a eliminar datos duplicados y malos. Ambas son herramientas esenciales en la caja de herramientas de un científico de datos.

6. Comprender los elementos básicos de una buena visualización de datos y generación de informes.

No es necesario ser diseñador gráfico, pero sí tener un conocimiento sólido de cómo crear. información que sea útil para gerentes o directores ejecutivos, etc. Informes de datos que sean comprensibles para los profanos.

7. Agregue más herramientas a su caja de herramientas

Una vez que haya dominado las habilidades anteriores, es hora de expandir su caja de herramientas de ciencia de datos a Hadoop, lenguaje R y Spark. La experiencia y el conocimiento de estas herramientas lo harán destacar entre los candidatos a ciencia de datos.

8. Práctica

¿Cómo practicas ser científico de datos antes de trabajar en un nuevo campo? Desarrolla un proyecto que te guste utilizando código fuente abierto, participa en concursos, conviértete en un científico de datos de trabajos web, asiste a un bootcamp, hazte voluntario o realiza prácticas. Los mejores científicos de datos tendrán la experiencia y la intuición en el dominio de los datos para poder mostrar su trabajo y convertirse en candidatos para el puesto.

9. Sea parte de una comunidad

Siga a los líderes de opinión de su industria, lea blogs y sitios web de la industria, participe, haga preguntas y manténgase informado sobre las últimas noticias y teorías.

Eso es todo lo que quiero compartir contigo sobre cómo pasar de ser un novato a un científico de datos. Si tiene un gran interés en la ingeniería de big data, espero que este artículo le resulte útil. Si desea saber más sobre las habilidades y la información de los analistas de datos y los ingenieros de big data, puede hacer clic en otros artículos de este sitio para obtener más información.

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