Además de ser pensadores analíticos de alto nivel, los científicos de datos deben ser comunicadores, líderes y miembros de equipo efectivos. Esto se debe a que a menudo también existen en entornos comerciales.
Aquí hay una hoja de ruta paso a paso para convertirse en un científico de datos en 2022.
Índice del contenido
Hoja de ruta de ciencia de datos
En esta hoja de ruta paso a paso para aprender ciencia de datos, en cada paso, también proporcionaremos recursos para ayudarlo a aprender.
Sin más preámbulos, ¡comencemos!
Este es el orden en el que puede comenzar a aprender ciencia de datos de manera efectiva:
Python
Si eres un completo novato sin ningún conocimiento de programación, Python es la mejor manera de comenzar.
Conocer Python lo acercará un paso más al aprendizaje de la ciencia de datos.
¿Por qué aprender Python primero? Porque Data Science tiene que ver con la implementación. Y si no tienes conocimientos de programación, no puedes implementar nada.
Ahora podría estar pensando: "¿Cuánto debo aprender Python en este paso?"
En este paso, solo aprenda los conceptos básicos de Python. Para que puedas codificar en Python.
A continuación se enumeran algunos recursos para aprender los conceptos básicos de Python para la ciencia de datos:
- Curso de certificación de Python por Intellipaat
- Curso de ciencia de datos con Python por Academia Intellipaat
Matemáticas y Estadística
Para dedicarse a la ciencia de datos, uno debe tener un conocimiento sólido de matemáticas y estadísticas.
Las estadísticas ayudan a determinar qué algoritmo es adecuado para un problema específico.
Incluye pruebas estadísticas, distribuciones y estimadores de máxima verosimilitud, que son esenciales en la ciencia de datos.
Las estadísticas también ayudan a contar, normalizar, obtener distribuciones y averiguar la media de la característica de entrada y su desviación estándar.
La ciencia de datos requiere un estudio matemático porque los algoritmos de aprendizaje automático, el análisis y el descubrimiento de información a partir de los datos requieren matemáticas. Si bien no es el único requisito para una carrera profesional en ciencia de datos, a menudo es uno de los más importantes.
Los siguientes son los recursos para aprender estadística y matemáticas:
- Estadísticas para el curso de ciencia de datos de Intellipaat
- Habilidades matemáticas de ciencia de datos por Coursera
Bibliotecas de Python
Los científicos de datos tienen para tratar con datos. Python tiene un amplio conjunto de bibliotecas que ayudan con la manipulación de datos, el análisis de datos y la visualización de datos. Estas colecciones de funciones y objetos preexistentes se pueden importar a un script para ahorrar tiempo.
Las siguientes son algunas de las bibliotecas de Python con las que trabajan los científicos de datos:
- entumecido: Se utiliza para realizar operaciones numéricas sobre datos. NumPy le permite convertir cualquier dato en números. Siempre que los datos no estén en forma numérica, puede usar NumPy para convertirlos en números.
- pandas: es una herramienta de análisis de datos y manipulación de código abierto. También puede trabajar con marcos de datos usando Pandas.
- matplotlib: Con matplotlib, puede dibujar gráficos y cuadros de sus hallazgos. Es más fácil comprender los resultados cuando se representan como un gráfico o una tabla.
- Scikit-Aprender: Scikit-Learn contiene varios módulos y algoritmos de aprendizaje automático que ayudan en la validación cruzada, el preprocesamiento, etc.
Los siguientes son los recursos para aprender las bibliotecas de Python:
- Tutorial Numpy por Intellipaat
- Pan de pitónTutorial por Intellipaat
- Tutorial de Matplotlib Python por Intellipaat
- Scikit-Learn usando Python por Intellipaat
Habilidades SQL
Repasar sus habilidades de SQL lo ayudará a aprender cómo almacenar y administrar datos en una base de datos.
Si bien la manipulación de datos se puede realizar con SQL y Pandas, hay algunas tareas de manipulación de datos que se pueden realizar más fácilmente en SQL.
Los siguientes son los recursos para aprender SQL:
- Curso de Capacitación y Certificación SQL por Intellipaat Academy
- Capacitación SQL por Intellipaat.
Algoritmos de aprendizaje automático
Una vez que haya aprendido las bibliotecas de Python, debe aprender los conceptos de Machine Learning.
Debe aprender los conceptos básicos de aprendizaje automático junto con los diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, no supervisado, semisupervisado y de refuerzo.
Puede consultar los siguientes recursos para aprender Machine Learning:
- Tutorial de aprendizaje automático de Intellipaat
- Tutorial de aprendizaje automático de Intellipaat
- Curso de aprendizaje automático de Intellipaat
Primer modelo de aprendizaje automático con Scikit-Learn
Una vez que haya aprendido el análisis, la manipulación y la visualización de datos, debe aprender a predecir y encontrar patrones interesantes a partir de los datos. Ahora, puede comenzar a construir su primer modelo de aprendizaje automático.
Scikit-learn contiene muchos algoritmos útiles de aprendizaje automático que están listos para usar. Necesita experimentar con varios algoritmos de aprendizaje automático.
Busque un problema de Machine Learning, use datos, aplique diferentes algoritmos de Machine Learning e identifique el algoritmo que brinda los mejores resultados.
Concursos de ciencia de datos
Una vez que haya terminado con los pasos anteriores, es hora de practicar y evaluar sus habilidades en ciencia de datos.
La mejor forma de hacerlo es participando en concursos. Esto lo ayudará a ser más competente en ciencia de datos.
Kaggle es una de las plataformas más destacadas para Data Science. Cuenta con varias competencias de acuerdo a tu nivel de conocimiento.
Puedes empezar con una competición de nivel básico como Titanic. A medida que comience a ganar más confianza, puede avanzar a niveles más altos.
Si desea expandir y solidificar sus conjuntos de habilidades con experiencia práctica, unirse a un curso de ciencia de datos es muy recomendable.
La siguiente es una lista de plataformas para competencias de ciencia de datos:
- Datos impulsados
- CodaLab
- Vista de hierro
- Codificador superior.
Conclusión
Si sigue los pasos anteriores y practica las habilidades requeridas, podrá aprender Data Science con Python fácilmente. Lo importante a recordar es seguir practicando sus habilidades.
Sigue buscando nuevos retos e intenta resolverlos. Estos desafíos y proyectos también mejorarán su cartera.
