Las 10 habilidades principales de un científico de datos que necesitas en 2022

El campo de la ciencia de datos está evolucionando rápidamente. Solo dominando los fundamentos de la ciencia de datos se puede avanzar hacia conceptos más avanzados como el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial. La ciencia de datos abarca una amplia gama de campos, incluyendo la preparación y exploración de datos, la representación de datos y... transformación, visualización y expresión de datos, análisis predictivo y aprendizaje automático. Al escuchar esto, es natural que los principiantes se pregunten: ¿qué habilidades son necesarias para... científico de datosPara ello, este artículo explora 10 importantes habilidades de científico de datos.

Las 10 habilidades principales de un científico de datos: 1. Matemáticas y estadística

1. Estadística y probabilidad: La estadística y la probabilidad se utilizan principalmente en los campos de visualización de características, preprocesamiento de datos, transformación de características, reconstrucción de datos, reducción de la dimensión de datos, ingeniería de características y evaluación de modelos. Antes de comenzar, es necesario familiarizarse con los siguientes conceptos:

a) Promedio

b) Mediana

c) Modo

d) Desviación estándar

e) Coeficiente de correlación y matriz de covarianza

f) Distribución de probabilidad (distribución binomial, distribución de Poisson, distribución normal)

g) Valor P

h) Error cuadrático medio

i) Coeficiente de determinación R2

j) Teorema de Bayes (Precisión, Recordatorio, Valor Predictivo Positivo, Valor Predictivo Negativo, Matriz de Confusión, Curva ROC)

k) Pruebas A/B

l) Simulación de Monte Carlo

2. Cálculo multivarianteLa mayoría de los modelos de aprendizaje automático se crean a partir de un conjunto de datos, que suele contener múltiples valores característicos o variables predictoras. Por lo tanto, antes de crear un modelo de aprendizaje automático, es fundamental tener conocimientos suficientes sobre cálculo multivariante. Por lo tanto, es importante familiarizarse con los siguientes conceptos:

a) Funciones multivariadas

b) Derivadas y pendientes

c) Función escalonada, función sigmoidea, función de utilidad, función de rectificación lineal

d) función de costo

e) gráfica de funciones

f) función máxima y mínima

3. Álgebra linealEl álgebra lineal es la habilidad matemática más importante en el campo del aprendizaje automático. Los conjuntos de datos se pueden representar mediante matrices. El álgebra lineal se utiliza en el preprocesamiento y la transformación de datos, así como en la evaluación de modelos. Por lo tanto, los conceptos a comprender son los siguientes:

a) Vector

b) Matriz

c) Transposición de la matriz

d) Matriz inversa

e) El determinante de la matriz

f) Producto escalar

g) Valores propios

h) Vectores propios

4. Método de optimización:La mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático ejecutan el modelo predictivo minimizando la función objetivo de procesamiento y luego obteniendo los pesos para la prueba Datos para obtener las etiquetas predichas. Para ello, es necesario familiarizarse con los siguientes conceptos:

a) función de coste/función objetivo

b) Función de verosimilitud

c) Función de error

d) Algoritmo de descenso de gradiente y sus variantes (algoritmo de descenso de gradiente estocástico)

Las 10 habilidades principales del científico de datos: 2. Programación

En el campo de la ciencia de datos, la programación es una habilidad fundamental. Entre ellos, los dos lenguajes de programación más utilizados son Python y R, por lo que es fundamental comprenderlos. Sin embargo, algunas organizaciones no exigen que los usuarios dominen Python y R, sino solo que dominen cualquiera de ellos.

1. Lenguaje de programación PythonDebes dominar las habilidades básicas de programación en Python. Para ello, a continuación se enumeran varios de los paquetes de instalación de Python más importantes, que debes comprender y utilizar con soltura.

a) Numpy

b) Pandas

c) Matplotlib

d) Seaborn

e) Scikit-learn

f) PyTorch

2. Lenguaje de programación R:

a) Tidyverse

b) Dplyr

c) Ggplot2

d) Signo de intercalación

e) Cuerda

3. Otros lenguajes de programación:En la sociedad actual, algunas organizaciones industriales también pueden requerir otros lenguajes de programación, como:

a) Excel

b) Cuadro

c) Hadoop

d) SQL

e) Chispa

Las 10 habilidades principales del científico de datos: 3. Integración y preprocesamiento de datos

En el campo de la ciencia de datos, ya sea análisis inferencial, predictivo o prescriptivo, cualquier proceso analítico requiere la participación de datos. La precisión de un modelo predictivo depende principalmente de... calidad de los datos Se utilizan en el proceso de modelado. Los datos se presentan en diversos formatos, como texto, tablas, imágenes, voz y vídeo. A menudo, es necesario extraer, procesar y transformar los datos para su análisis posterior.

1. Integración de datosLa integración de datos es un paso fundamental para todo científico de datos. En un proyecto de ciencia de datos, la mayoría de los datos no pueden utilizarse directamente para el análisis, ya que suelen estar en archivos, bases de datos o diversos documentos, como páginas web, tuits o documentos PDF. Por lo tanto, es fundamental aprender a integrar y depurar los datos para extraer información valiosa de ellos.

2. Preprocesamiento de datos:También es crucial comprender el preprocesamiento de datos, y los principales conceptos relacionados con él son los siguientes:

a) Manejo de datos faltantes

b) Reconstrucción de datos

c) Tratamiento de datos categóricos

d) Codificación de etiquetas de clase al tratar problemas de clasificación

e) Diversas técnicas de transformación de características y métodos de reducción de dimensionalidad, como el análisis de componentes principales (PCA) y el análisis discriminante lineal (LDA).

Las 10 habilidades principales del científico de datos: 4. Visualización de datos

Una visualización de datos calificada debe tener lo siguiente:

a) Tipo de datos: Al decidir cómo visualizar los datos, es importante conocer el tipo de datos, ya sea datos categóricos, datos discretos, datos continuos, datos temporales o algún otro tipo.

b) Gráfico geométrico: Se deben seleccionar métodos de visualización apropiados según el tipo de datos, incluidos gráficos de dispersión, gráficos de curvas, gráficos de barras, histogramas, QQplot, mapas de densidad, gráficos de cajas, gráficos multivariados de pares y mapas de calor, etc.

c) Mapeo: Se deben seleccionar las variables en los ejes X e Y, respectivamente. Este paso es especialmente importante si los datos a analizar son un cubo con múltiples valores propios.

d) Escala: Debes elegir qué escala utilizar, como escala lineal o logarítmica.

e) Etiqueta: Las etiquetas utilizadas en este momento incluyen principalmente ejes de coordenadas, título, leyenda, tamaño, etc.

f) Ética: Debe asegurarse de que el método de visualización ilustre los hechos. Durante la depuración y el resumen de los datos, y finalmente la visualización, debemos prestar atención a cada paso de nuestra operación para garantizar que los resultados finales sean veraces y fiables, y no induzcan a error a los lectores.

Las 10 habilidades principales del científico de datos: 5. Habilidades básicas de aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una rama importante de la ciencia de datos, por lo que también es crucial comprender sus marcos de aprendizaje automático, como la formulación de problemas, el análisis de datos, el modelado, la evaluación y la aplicación de modelos. A continuación, se presenta una lista de algunos algoritmos importantes de aprendizaje automático que conviene estudiar.

1. Aprendizaje supervisado (predicción de variable continua)

a) Análisis de regresión básico

b) Análisis de regresión multidimensional

c) Regresión regularizada

2. Aprendizaje supervisado (predicción de variables discretas)

a) Clasificador de regresión logística

b) Clasificador de máquina de vectores de soporte

c) Clasificador de algoritmo de k vecinos más cercanos

d) Clasificador de árbol de decisión

e) Clasificador de bosque aleatorio

3. Aprendizaje no supervisado

a) Algoritmo de agrupamiento K-medias

Las 10 habilidades principales del científico de datos: 6. Habilidades prácticas para proyectos de ciencia de datos

Si quieres convertirte en científico de datos, no basta con los conocimientos teóricos. Un científico de datos cualificado debe ser capaz de actuar en el mundo real y completar con éxito un proyecto de ciencia de datos. Este proceso implica varias etapas de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, como la formulación de problemas, la recopilación y el análisis de datos, y la construcción, evaluación e instalación de modelos. Si quieres realizar un proyecto práctico de ciencia de datos, puedes hacerlo de las siguientes maneras:

A) Proyecto Kaggle en acción

B) Prácticas corporativas

C) Entrevista corporativa

Las 10 habilidades principales del científico de datos: 7. Habilidades de comunicación

Un científico de datos cualificado debe ser capaz de comunicar sus ideas a los miembros del equipo o a los líderes de la organización. Por lo tanto, si un científico de datos posee excelentes habilidades de comunicación, podrá transmitir con claridad todo tipo de información profesional a los demás, incluso a un profano sin experiencia en ciencia de datos. Además, unas buenas habilidades de comunicación también pueden crear un ambiente de solidaridad y colaboración entre los científicos de datos y otros miembros del equipo (como... analistas de datos, ingenieros de datos, ingenieros de campo, etc.).

Las 10 habilidades principales del científico de datos: 8. Aprendizaje permanente

El campo de la ciencia de datos está en constante evolución, por lo que es importante estar preparado para adoptar y aprender sobre las tecnologías emergentes. Una forma de mantenerse al día con los avances en ciencia de datos es interactuar con otros científicos de datos. Para ampliar tu círculo social, existen numerosas plataformas, como LinkedIn, los repositorios de GitHub y el sitio web Medium (que incluye columnas sobre ciencia de datos y sobre inteligencia artificial). Estas plataformas son muy útiles y ofrecen información sobre los últimos avances en ciencia de datos.

Las 10 habilidades principales del científico de datos: 9. Trabajo en equipo

En el proceso de trabajo real, los científicos de datos trabajarán en equipo con otros miembros, como analistas de datos, ingenieros y diversos gerentes. Por lo tanto, los científicos de datos no solo necesitan buenas habilidades de comunicación, sino también escuchar atentamente las ideas de los demás, especialmente en las primeras etapas del desarrollo del proyecto. En esta etapa, los científicos de datos necesitan apoyarse en ingenieros u otros profesionales para diseñar un proyecto de ciencia de datos de calidad. Además, las excelentes habilidades de trabajo en equipo pueden ayudar a las personas a destacar en el trabajo y a desarrollar buenas relaciones interpersonales con otros miembros del equipo, gerentes o líderes de la organización.

Las 10 habilidades principales del científico de datos: 10. Ética en la ciencia de datos

Es fundamental comprender el posible impacto social del proyecto. Sea realista. Nunca manipule datos ni utilice métodos propensos a sesgos. Desde la recopilación hasta el análisis de datos, desde la construcción hasta el análisis y la evaluación de modelos, se deben observar principios éticos básicos en cada etapa. Nunca intente engañar ni manipular a los lectores falsificando resultados. Es importante mantener una línea ética al presentar los hallazgos de la investigación.

Conclusión

En resumen, este artículo analiza diez elementos imprescindibles. habilidades de científico de datosEl desarrollo del campo de la ciencia de datos está en constante evolución. Solo dominando los conocimientos básicos del campo se puede continuar explorando teorías más avanzadas, como el aprendizaje profundo, la inteligencia artificial, etc.

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