La ciencia de datos, una de las carreras tecnológicas de más rápido crecimiento, es un campo interdisciplinario que nos ayuda a analizar y comprender el mundo que nos rodea. Debido al auge del mercado laboral y la creciente dependencia de las empresas de las soluciones basadas en datos, esta demanda no disminuirá en un futuro próximo.
Afortunadamente, no necesita un título para convertirse en un especialista en datos. Siempre que esté abierto a aprender cosas nuevas y listo para dedicar tiempo y esfuerzo, puede convertirse en un científico de datos.
Ahora surge la pregunta: ¿por dónde empezar?
Internet está lleno de libros de texto sobre todos los aspectos de la ciencia de datos, como los conceptos básicos del aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz y todo tipo de magia asombrosa de la ciencia de datos. Pero para un principiante, esta cantidad de información puede ser enorme y hacer que alguien se dé por vencido antes de empezar.
Necesita una hoja de ruta estructurada que defina claramente lo que necesita aprender (y en qué orden) para convertirse en un científico de datos, así como las habilidades que necesita perfeccionar en su camino hacia el aprendizaje de la ciencia de datos.
Lo que necesitas saber para convertirte en un especialista en datos
- Programación
- bases de datos
- Matemáticas: teoría de la probabilidad, estadística y conceptos básicos de álgebra lineal
- Control de versiones
- Fundamentos de la ciencia de datos: búsqueda de conjuntos de datos, comunicación científica y visualización de datos
- Fundamentos del aprendizaje automático
- Verificación de modelos y series de tiempo
- Redes neuronales
- Aprendizaje profundo
- Procesamiento natural del lenguaje
1. Programación
Si eres nuevo en tecnología, lo mejor es empezar con la programación. Actualmente, los dos lenguajes de programación utilizados por la mayoría de los científicos son Python y R.
-
R: Un lenguaje de programación para cálculos estadísticos, ampliamente utilizado para el desarrollo de software estadístico y análisis de datos.
-
Pitón: lenguaje de programación de propósito general de alto nivel. Python se usa ampliamente en muchos programas y áreas, desde programación simple hasta computación cuántica.
Debido a que Python es un lenguaje de programación para principiantes, es un excelente lugar para comenzar a aprender datos (y posiblemente en el futuro). Debido a la popularidad de Python, existen muchos recursos para estudiarlo.
Algunos de mis recursos favoritos de aprendizaje de Python son CodeAcademy, Google Classes, Learn Python de la manera difícil.
Sin embargo, si decide usar R, tanto Coursera como edX tienen excelentes cursos que puede consultar de forma gratuita.
Es posible que algunos de ustedes ya sepan cómo programar, y es posible que estén pasando a la ciencia de datos desde otro campo técnico. En este caso, puede omitir este paso y pasar al siguiente paso del viaje.
2. Bases de datos
Puede ver la ciencia de datos como el arte de contar una historia con datos, pero necesita acceso real a los datos para contar su historia. En otras palabras, cada vez que trabaje en un proyecto de ciencia de datos, necesitará datos para analizar, visualizar y crear un proyecto real. Los datos requeridos a menudo se almacenan en una base de datos.
La interacción y comunicación efectiva con las bases de datos es un paso importante para destacar como científico de datos. Por ejemplo, tener las habilidades para construir una base de datos simple puede llevarlo al siguiente nivel.
Para comunicarse con una base de datos, es necesario hablar su idioma: SQL, que significa Lenguaje de consulta estructurado, y lo usamos para comunicarnos con todo tipo de bases de datos. Mis recursos favoritos para aprender SQL son CodeAcademy, Khan Academy y el aprendizaje en línea de SQLCourse.
3. Matemáticas
La base de la ciencia de datos son las matemáticas. Para comprender cómo funcionan los diversos conceptos de la ciencia de datos, debe tener cierta comprensión de las matemáticas detrás de ellos, incluidos los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad, las estadísticas y el álgebra lineal para comprender la ciencia de datos.
Ahora sé que las matemáticas son lo único que puede hacerte correr a las montañas antes de hacer una carrera en ciencia de datos. Sin embargo, la mayoría de las herramientas que utilizará en su carrera eliminarán el uso de las matemáticas en sus proyectos, pero aún necesita un poco de comprensión de los principios básicos.
¡No dejes que las matemáticas te intimiden para que estudies el mundo de la ciencia de datos! Diría que vale la pena. Coursera tiene algunos materiales útiles para ayudarte a comprender las matemáticas que necesitas.
-
Habilidades matemáticas de la ciencia de datos.
-
Matemáticas para la especialización de Data Science
4. Control de versiones
En el desarrollo de software en general y en la ciencia de datos en particular, uno de los conceptos más importantes que puede aprender es el control de versiones.
Cada vez que trabaje en un proyecto de ciencia de datos, deberá escribir diferentes archivos de código, investigar conjuntos de datos y colaborar con otros científicos de datos. Deberá administrar todos los cambios en el código con el control de versiones, es decir, Git.
Git es un sistema de control de versiones utilizado para realizar un seguimiento de los cambios en el código fuente durante el proceso de desarrollo de software. Git coordina el trabajo entre un grupo de programadores o rastrea los cambios en cualquier conjunto de archivos por parte de un solo programador.
Aunque Git es un sistema, algunos sitios web facilitan el uso de Git sin tener que interactuar con la línea de comandos (aunque eventualmente cambiará a la línea de comandos), como GitHub o GitLab.
Afortunadamente, existen muchos recursos para ayudarlo a comprender la funcionalidad interna de Git; mi mejor opción son los tutoriales de BitBucket Learn Git y esta conferencia de Harvard CS50.
5. Fundamentos de la ciencia de datos
La ciencia de datos es un término amplio e incluye muchos conceptos y tecnologías diferentes. Entonces, antes de sumergirse profundamente en el gran mar de la ciencia de datos, primero debe aprender algunos conceptos básicos.
-
Buscar conjuntos de datos: Hay dos formas de iniciar cualquier proyecto de ciencia de datos; o tiene un conjunto de datos que desea usar para crear el proyecto, o tiene preguntas y necesita encontrar un conjunto de datos para responderlas. Investigar conjuntos de datos y elegir el adecuado para su proyecto es una habilidad importante que debe adquirir.
-
Comunicación científica: Como especialista en datos, deberá comunicarse con una amplia audiencia para comunicar su proceso y resultados. Por lo tanto, necesitará desarrollar sus habilidades en comunicación científica y hablar en público para explicar conceptos complejos en términos simples.
-
Visualización efectiva: La única manera de confirmar sus conclusiones es visualizarlas. La visualización juega un papel importante en la ciencia de datos, desde la investigación de sus datos hasta la obtención de resultados. La familiaridad con la visualización efectiva de datos puede ahorrar mucho tiempo y esfuerzo mientras se trabaja en un proyecto.
6. Fundamentos del aprendizaje automático
Así que ha trabajado en sus habilidades de programación, ha actualizado sus matemáticas y se ha sumergido en las bases de datos. Ahora estás listo para comenzar la parte interesante: aplica lo que has aprendido para crear tu primer proyecto.
Ahora es el momento de pasar al aprendizaje automático. Ahí es cuando comienza a aprender e investigar técnicas y algoritmos básicos, como la regresión lineal y logística, los árboles de decisión, las máquinas bayesianas ingenuas y las máquinas de vectores de referencia (SVM). También comenzará a abrir diferentes paquetes de Python o R para organizar e implementar sus datos. Puede usar Scikit-learn, SciPy y NumPy.
También aprenderá a borrar datos para tener posiciones y resultados más precisos. Aquí realmente puede sentir lo que puede hacer con la ciencia de datos y podrá ver el impacto de este campo en nuestra vida diaria.
El mejor lugar para comenzar a aprender diferentes aspectos del aprendizaje automático son diferentes artículos sobre incrustado.
7. Verificación de series temporales y modelos
Es hora de profundizar en el aprendizaje automático. Sus datos no se detendrán; a menudo está relacionado de alguna manera con el tiempo. Las series de tiempo son puntos de datos ordenados en el tiempo.
La mayoría de las veces, las series de tiempo son secuencias de datos obtenidos en momentos de tiempo equidistantes sucesivos, lo que los convierte en datos de tiempo discreto. Las series de tiempo muestran cómo el tiempo cambia sus datos. Esto le permite tener una idea de las tendencias, la periodicidad de los datos y predecir el comportamiento futuro de los datos.
Cuando se trata de series temporales, deberá trabajar en dos componentes principales:
-
Análisis de datos de series temporales.
-
Pronóstico de datos de series de tiempo.
No basta con construir modelos para predecir el comportamiento futuro; también es necesario comprobar la precisión del modelo. Aquí aprenderá cómo crear y probar modelos de manera efectiva.
Además, aprenderá cómo estimar el umbral de error para cada proyecto y cómo mantener sus modelos dentro de rangos aceptables.
8. Redes neuronales
Las redes neuronales (redes neuronales artificiales o ANN) son un paradigma de programación inspirado en la biología que permite que una computadora aprenda de los datos de observación. SNM comenzó como un enfoque para simular la arquitectura del cerebro humano para realizar diversas tareas de aprendizaje. Para parecerse al cerebro humano, ANN contiene los mismos componentes que la célula humana.
Por lo tanto, ANN contiene una colección de neuronas; cada neurona es un nodo conectado al otro por conexiones. Estos enlaces corresponden a los enlaces biológicos axón-sinapsis-dendrítica. Además, cada uno de estos enlaces tiene un peso que determina la fuerza de un nodo en relación con otro.
La capacitación ANN le permite resolver una amplia gama de tareas, incluido el reconocimiento de escritura a mano, el reconocimiento de patrones y la identificación de rostros.
ANN representa la lógica básica que necesita saber para pasar al siguiente paso en su viaje hacia la ciencia de datos, el aprendizaje profundo.
9. Aprendizaje profundo
Las redes neuronales son paradigmas que proporcionan un aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo es un poderoso conjunto de técnicas que utilizan las capacidades de aprendizaje de las redes neuronales.
Puede usar redes neuronales y aprendizaje profundo para encontrar soluciones óptimas a muchos problemas en varias áreas, incluido el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural.
Ya está familiarizado con muchos paquetes de Python que cubren varios aspectos de la ciencia de datos. En este paso, tendrá la oportunidad de probar paquetes populares como Keras y TensorFlow.
Además, en esta etapa podrá familiarizarse con los últimos avances en ciencia de datos y posiblemente desarrollar sus propios algoritmos.
10. Procesamiento del lenguaje natural
Estás casi al final. La línea de meta ya es visible. Hasta ahora, ha pasado por muchos conceptos teóricos y prácticos, desde matemáticas simples hasta conceptos complejos de aprendizaje profundo.
¿Qué es lo siguiente?
Esta es mi rama favorita de la ciencia de datos: procesamiento de lenguaje natural (NLP). El procesamiento del lenguaje natural es un campo emocionante de la IA que le permite usar capacidades de aprendizaje automático para enseñarle a su computadora a comprender y procesar los lenguajes humanos.
Esto incluirá reconocimiento de voz, software de texto a voz (y de idioma a texto), asistentes virtuales (como Siri y BERT) y una variedad de bots conversacionales.
Aquí estamos al final del camino. Pero cada final es realmente el comienzo. Como cualquier otra área relacionada con la tecnología, realmente no tiene fin. El área se está desarrollando rápidamente; se exploran nuevos algoritmos y métodos a medida que lee este artículo.
Entonces, ser un científico de datos significa que aprenderás toda tu vida. Desarrollará su conocimiento y estilo a lo largo del camino. Probablemente desarrollará un deseo por un área determinada, profundizará aún más y tal vez incluso se especialice.
En el camino te encontrarás con puntos de control y desvíos. Solo sea abierto, paciente y dedique tiempo y esfuerzo para llegar a su destino. Lo más importante que debe recordar al embarcarse en este viaje: usted puede hacerlo.