Consejos Tecnológicos

¿Qué es la ciencia de datos? Habilidades necesarias para convertirse en científico de datos

Un informe de noticias publicado en 2013 indicó que el 80% de los datos del mundo se desarrollaron en los últimos dos años. Solo deja que se calme. En los últimos dos años, hemos recopilado y analizado más datos que datos humanos en los últimos 92.000 años. Todas las empresas anunciarán que harán una especie de ciencia de datos, aunque ¿qué significa esto? El campo de la ciencia de datos se está desarrollando muy rápidamente. Demasiados mercados están ayudando a desarrollarse. Es difícil explicar todas sus ventajas en detalle. Sin embargo, la ciencia de datos generalmente se enfoca en extraer conocimiento puro de datos sin procesar y usarlo para crear inteligencia artificial.

La ciencia de datos es un campo técnico que combina el conocimiento profesional de las habilidades de programación con el conocimiento profesional de las matemáticas y la estadística para extraer información relevante de big data. Los profesionales de la ciencia de datos asocian los algoritmos de aprendizaje automático con datos, texto, fotos, video, audio y más con el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial (IA) que realizan tareas comúnmente requeridas por la inteligencia humana. Un sistema de este tipo puede generar información que los inversores y propietarios de empresas pueden traducir en un impacto empresarial medible.

¿Como funciona esto?

La ciencia de datos requiere ciertos aspectos y áreas de experiencia para crear una descripción general sistemática, detallada y estructurada de los datos sin procesar. Los científicos de datos también deben estar capacitados en aprendizaje automático, matemáticas, estadística, análisis y simulación modernos para procesar de manera efectiva grandes cantidades de datos e interpretar incluso los datos más importantes que contribuyen al desarrollo y la innovación. Los científicos de datos se basan en gran medida en la tecnología de inteligencia artificial, especialmente en sus subcampos de análisis y aprendizaje automático (ML), para desarrollar aplicaciones y estimar utilizando metodologías y otras estrategias o técnicas.

Habilidades necesarias para los científicos de datos

La ciencia de datos es una experiencia competente en dos habilidades principales:

  1. Habilidades técnicas
  2. No técnico

Habilidades técnicas

El análisis estadístico y una comprensión precisa de cómo maximizar la capacidad de un sistema informático para recopilar, analizar y mostrar la cantidad y calidad de información no organizada son las capacidades más importantes necesarias para convertirse en ingeniero de datos y científico de datos. Garantiza que domine las matemáticas, la programación, la codificación y las estadísticas. En la academia.

Los científicos de datos tienen un doctorado (PH.D.) o una maestría en ingeniería informática. Ha sentado una buena base para que se conecten con puntos técnicos y, por lo tanto, se establezcan en este campo de la ciencia de datos.

Algunas instituciones también ofrecen cursos específicamente dirigidos al conocimiento y la ética en el campo de la ciencia de datos. Esto se centra principalmente en grandes cursos online gratuitos (MOOC) o cursos de formación. Algunas opciones de programas de capacitación están disponibles, como Big Data Hadoop y cursos de certificación de análisis de datos. Le ayudarán a aumentar su conocimiento de temas importantes que afectan el trabajo de los científicos de datos, al tiempo que le proporcionarán técnicas de enseñanza realistas que no encontrará en un libro de texto completo.

Habilidades en programación

Debe tener experiencia en uno de los lenguajes de programación dados, como Python, PHP, C / C ++, y Java y Python son, con mucho, los lenguajes de codificación más famosos y los lenguajes de programación más utilizados en puestos de ciencia de datos. . El lenguaje de programación t le permite procesar, formar y organizar un conjunto de datos desorganizados.

herramienta de análisis

Comprender las herramientas y técnicas analíticas puede ayudarlo a recuperar información importante de la descarga, masaje suave y organización de conjuntos de datos. Big data Hadoop, Spark, Data Hive, Pig y SAS son las herramientas de análisis de datos más famosas y poderosas utilizadas por los científicos de datos. La certificación de análisis de datos también puede ayudarlo a desarrollar el conocimiento y la experiencia del uso de tales herramientas de análisis.

Manejo de datos no estructurados

Cuando habla más sobre la capacidad de procesar datos no estructurados, enfatizamos principalmente la capacidad de los analistas de datos para identificar y procesar datos no estructurados de múltiples fuentes. Por lo tanto, cuando un científico de datos trabaja en este tipo de plan de marketing para ayudar al equipo de ventas a realizar un análisis profundo, esa persona tendrá una amplia experiencia en el manejo de redes sociales.

Habilidades de gestión de bases de datos

Un científico de datos es una persona única, un maestro en el campo de las bases de datos. Los científicos de datos necesitan aprender álgebra, estadística, secuencias de comandos, procesamiento o análisis de datos, simulación y bases de datos. El DBMS confirma la solicitud de información y datos del cliente y le indica a su sistema operativo que contenga los datos relevantes requeridos. Para sistemas a gran escala, el sistema de base de datos permite a los usuarios almacenar y acceder a datos durante un cierto período de tiempo.

Algunos DBMS conocidos son: las bases de datos SQL incluyen MySQL, SQL Server, Oracle, IBM DB2, PostgreSQL y las bases de datos NoSQL incluyen MongoDB, CouchDB, DynamoDB, HBase, Neo4j, Cassandra, Redis, etc.

computación en la nube

La práctica de la ciencia de datos también implica el uso de servicios de computación en la nube para ayudar a los expertos en computación a acceder a los recursos necesarios para procesar y analizar datos. Satisfecho con el concepto de ciencia de datos que involucra la interacción con el tamaño de big data y la computación en la nube, lo que permite a los científicos de datos utilizar herramientas específicas, como AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, IBM Cloud, que pueden acceder a bases de datos, aplicaciones, lenguajes de programación y operaciones. herramientas.

Habilidades no técnicas

Ahora podemos hablar sobre las habilidades no técnicas necesarias para ser un buen científico de datos. Estos están relacionados con las cualidades profesionales, por lo que puede ser difícil evaluarlos solo haciendo referencia a certificados educativos, certificados, etc. igual que:

Habilidades para los negocios

Cuando los científicos de datos pueden no tener habilidades comerciales y no saben qué factores pueden ayudarlo a formar un buen modelo comercial, estas son algunas capacidades técnicas que no se pueden transformar de manera efectiva en producción. No podrás reconocer los problemas y dificultades futuras que la empresa necesita resolver para triunfar y crecer. No puede hacer que su empresa crezca y se desarrolle a través de una nueva estrategia de mercado.

Buena capacidad de comunicación

Si usted es un ingeniero de datos o un científico, entonces necesita comprender los datos, y necesita conocerlos muy bien en comparación con otros, entonces tendrá éxito en su profesión y empresa, y se beneficiará de ellos y se beneficiará de ellos. podrá expresar eficazmente sus conocimientos a través de clientes de datos no técnicos. Como científico de datos, también necesita buenas habilidades de comunicación. Si eres un científico de datos, entonces necesitas aprender a construir una historia sobre un conjunto de datos, lo que hace que sea más fácil de entender para los demás.

trabajo en equipo

Los científicos de datos no hacen todo el trabajo solos. Necesitan trabajar con la administración de la organización para desarrollar estrategias y colaborar con los gerentes de proyectos y diseñadores para producir nuevos productos, interactuar con los anunciantes para iniciar y mejorar sus ventas y producción, y colaborar con ingenieros de tecnología de aplicaciones y servidores para construir productos de datos y redes. y aumentar la productividad. Es posible que esté trabajando con todos los miembros de la empresa y sus clientes.

Trabajará con los miembros del equipo de su proyecto para crear casos de uso para identificar los objetivos de desarrollo y la información que se utilizará para resolver la crisis.

Publicaciones relacionadas

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Botón volver arriba