{"id":5448,"date":"2022-08-13T23:45:46","date_gmt":"2022-08-14T07:45:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=5448"},"modified":"2022-09-17T14:06:33","modified_gmt":"2022-09-17T22:06:33","slug":"data-scientist-skills","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/habilidades-de-cientifico-de-datos\/","title":{"rendered":"Las 10 habilidades principales de un cient\u00edfico de datos que necesitas en 2022 | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"

Las 10 habilidades principales de un cient\u00edfico de datos que necesitas en 2022<\/h2>\n

El campo de la ciencia de datos est\u00e1 evolucionando r\u00e1pidamente. Solo dominando los fundamentos de la ciencia de datos se puede avanzar hacia conceptos m\u00e1s avanzados como el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial. La ciencia de datos abarca una amplia gama de campos, incluyendo la preparaci\u00f3n y exploraci\u00f3n de datos, la representaci\u00f3n de datos y... transformaci\u00f3n<\/strong><\/a>, visualizaci\u00f3n y expresi\u00f3n de datos, an\u00e1lisis predictivo y aprendizaje autom\u00e1tico. Al escuchar esto, es natural que los principiantes se pregunten: \u00bfqu\u00e9 habilidades son necesarias para... cient\u00edfico de datos<\/a><\/strong>Para ello, este art\u00edculo explora 10 importantes habilidades de cient\u00edfico de datos<\/strong>.<\/p>\n

\"Habilidades

Habilidades del cient\u00edfico de datos<\/p><\/div>\n

Las 10 habilidades principales de un cient\u00edfico de datos: 1. Matem\u00e1ticas y estad\u00edstica<\/h3>\n

1. Estad\u00edstica y probabilidad:<\/strong> La estad\u00edstica y la probabilidad se utilizan principalmente en los campos de visualizaci\u00f3n de caracter\u00edsticas, preprocesamiento de datos, transformaci\u00f3n de caracter\u00edsticas, reconstrucci\u00f3n de datos, reducci\u00f3n de la dimensi\u00f3n de datos, ingenier\u00eda de caracter\u00edsticas y evaluaci\u00f3n de modelos. Antes de comenzar, es necesario familiarizarse con los siguientes conceptos:<\/p>\n

a) Promedio<\/p>\n

b) Mediana<\/p>\n

c) Modo<\/p>\n

d) Desviaci\u00f3n est\u00e1ndar<\/p>\n

e) Coeficiente de correlaci\u00f3n y matriz de covarianza<\/p>\n

f) Distribuci\u00f3n de probabilidad (distribuci\u00f3n binomial, distribuci\u00f3n de Poisson, distribuci\u00f3n normal)<\/p>\n

g) Valor P<\/p>\n

h) Error cuadr\u00e1tico medio<\/p>\n

i) Coeficiente de determinaci\u00f3n R2<\/p>\n

j) Teorema de Bayes (Precisi\u00f3n, Recordatorio, Valor Predictivo Positivo, Valor Predictivo Negativo, Matriz de Confusi\u00f3n, Curva ROC)<\/p>\n

k) Pruebas A\/B<\/p>\n

l) Simulaci\u00f3n de Monte Carlo<\/p>\n

2. C\u00e1lculo multivariante<\/strong>La mayor\u00eda de los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico se crean a partir de un conjunto de datos, que suele contener m\u00faltiples valores caracter\u00edsticos o variables predictoras. Por lo tanto, antes de crear un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico, es fundamental tener conocimientos suficientes sobre c\u00e1lculo multivariante. Por lo tanto, es importante familiarizarse con los siguientes conceptos:<\/p>\n

a) Funciones multivariadas<\/p>\n

b) Derivadas y pendientes<\/p>\n

c) Funci\u00f3n escalonada, funci\u00f3n sigmoidea, funci\u00f3n de utilidad, funci\u00f3n de rectificaci\u00f3n lineal<\/p>\n

d) funci\u00f3n de costo<\/p>\n

e) gr\u00e1fica de funciones<\/p>\n

f) funci\u00f3n m\u00e1xima y m\u00ednima<\/p>\n

3. \u00c1lgebra lineal<\/strong>El \u00e1lgebra lineal es la habilidad matem\u00e1tica m\u00e1s importante en el campo del aprendizaje autom\u00e1tico. Los conjuntos de datos se pueden representar mediante matrices. El \u00e1lgebra lineal se utiliza en el preprocesamiento y la transformaci\u00f3n de datos, as\u00ed como en la evaluaci\u00f3n de modelos. Por lo tanto, los conceptos a comprender son los siguientes:<\/p>\n

a) Vector<\/p>\n

b) Matriz<\/p>\n

c) Transposici\u00f3n de la matriz<\/p>\n

d) Matriz inversa<\/p>\n

e) El determinante de la matriz<\/p>\n

f) Producto escalar<\/p>\n

g) Valores propios<\/p>\n

h) Vectores propios<\/p>\n

4. M\u00e9todo de optimizaci\u00f3n<\/strong>: Most machine learning algorithms run the predictive model by minimizing the processing objective function and then obtaining the weights for the test data to obtain the predicted labels. To do this, you need to be familiar with the following concepts:<\/p>\n

a) funci\u00f3n de coste\/funci\u00f3n objetivo<\/p>\n

b) Funci\u00f3n de verosimilitud<\/p>\n

c) Funci\u00f3n de error<\/p>\n

d) Algoritmo de descenso de gradiente y sus variantes (algoritmo de descenso de gradiente estoc\u00e1stico)<\/p>\n

Las 10 habilidades principales del cient\u00edfico de datos: 2. Programaci\u00f3n<\/h3>\n

En el campo de la ciencia de datos, la programaci\u00f3n es una habilidad fundamental. Entre ellos, los dos lenguajes de programaci\u00f3n m\u00e1s 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.<\/p>\n

1. Lenguaje de programaci\u00f3n Python<\/strong>Debes dominar las habilidades b\u00e1sicas de programaci\u00f3n en Python. Para ello, a continuaci\u00f3n se enumeran varios de los paquetes de instalaci\u00f3n de Python m\u00e1s importantes, que debes comprender y utilizar con soltura.<\/p>\n

a) Numpy<\/p>\n

b) Pandas<\/p>\n

c) Matplotlib<\/p>\n

d) Seaborn<\/p>\n

e) Scikit-learn<\/p>\n

f) PyTorch<\/p>\n

2. Lenguaje de programaci\u00f3n R<\/strong>:<\/p>\n

a) Tidyverse<\/p>\n

b) Dplyr<\/p>\n

c) Ggplot2<\/p>\n

d) Signo de intercalaci\u00f3n<\/p>\n

e) Cuerda<\/p>\n

3. Otros lenguajes de programaci\u00f3n<\/strong>:En la sociedad actual, algunas organizaciones industriales tambi\u00e9n pueden requerir otros lenguajes de programaci\u00f3n, como:<\/p>\n

a) Excel<\/p>\n

b) Cuadro<\/p>\n

c) Hadoop<\/p>\n

d) SQL<\/p>\n

e) Chispa<\/p>\n

Las 10 habilidades principales del cient\u00edfico de datos: 3. Integraci\u00f3n y preprocesamiento de datos<\/h3>\n

En el campo de la ciencia de datos, ya sea an\u00e1lisis inferencial, predictivo o prescriptivo, cualquier proceso anal\u00edtico requiere la participaci\u00f3n de datos. La precisi\u00f3n de un modelo predictivo depende principalmente de... calidad de los datos<\/strong><\/a> Se utilizan en el proceso de modelado. Los datos se presentan en diversos formatos, como texto, tablas, im\u00e1genes, voz y v\u00eddeo. A menudo, es necesario extraer, procesar y transformar los datos para su an\u00e1lisis posterior.<\/p>\n

1. Integraci\u00f3n de datos<\/strong>La integraci\u00f3n de datos es un paso fundamental para todo cient\u00edfico de datos. En un proyecto de ciencia de datos, la mayor\u00eda de los datos no pueden utilizarse directamente para el an\u00e1lisis, ya que suelen estar en archivos, bases de datos o diversos documentos, como p\u00e1ginas web, tuits o documentos PDF. Por lo tanto, es fundamental aprender a integrar y depurar los datos para extraer informaci\u00f3n valiosa de ellos.<\/p>\n

2. Preprocesamiento de datos<\/strong>:Tambi\u00e9n es crucial comprender el preprocesamiento de datos, y los principales conceptos relacionados con \u00e9l son los siguientes:<\/p>\n

a) Manejo de datos faltantes<\/p>\n

b) Reconstrucci\u00f3n de datos<\/p>\n

c) Tratamiento de datos categ\u00f3ricos<\/p>\n

d) Codificaci\u00f3n de etiquetas de clase al tratar problemas de clasificaci\u00f3n<\/p>\n

e) Diversas t\u00e9cnicas de transformaci\u00f3n de caracter\u00edsticas y m\u00e9todos de reducci\u00f3n de dimensionalidad, como el an\u00e1lisis de componentes principales (PCA) y el an\u00e1lisis discriminante lineal (LDA).<\/p>\n

Las 10 habilidades principales del cient\u00edfico de datos: 4. Visualizaci\u00f3n de datos<\/h3>\n

Una visualizaci\u00f3n de datos calificada debe tener lo siguiente:<\/p>\n

a) Tipo de datos: Al decidir c\u00f3mo visualizar los datos, es importante conocer el tipo de datos<\/a><\/strong>, ya sea datos categ\u00f3ricos, datos discretos, datos continuos, datos temporales o alg\u00fan otro tipo.<\/p>\n

b) Gr\u00e1fico geom\u00e9trico: Se deben seleccionar m\u00e9todos de visualizaci\u00f3n apropiados seg\u00fan el tipo de datos, incluidos gr\u00e1ficos de dispersi\u00f3n, gr\u00e1ficos de curvas, gr\u00e1ficos de barras, histogramas, QQplot, mapas de densidad, gr\u00e1ficos de cajas, gr\u00e1ficos multivariados de pares y mapas de calor, etc.<\/p>\n

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 m\u00faltiples valores propios.<\/p>\n

d) Escala: Debes elegir qu\u00e9 escala utilizar, como escala lineal o logar\u00edtmica.<\/p>\n

e) Etiqueta: Las etiquetas utilizadas en este momento incluyen principalmente ejes de coordenadas, t\u00edtulo, leyenda, tama\u00f1o, etc.<\/p>\n

f) \u00c9tica: Debe asegurarse de que el m\u00e9todo de visualizaci\u00f3n ilustre los hechos. Durante la depuraci\u00f3n y el resumen de los datos, y finalmente la visualizaci\u00f3n, debemos prestar atenci\u00f3n a cada paso de nuestra operaci\u00f3n para garantizar que los resultados finales sean veraces y fiables, y no induzcan a error a los lectores.<\/p>\n

Las 10 habilidades principales del cient\u00edfico de datos: 5. Habilidades b\u00e1sicas de aprendizaje autom\u00e1tico<\/h3>\n

El aprendizaje autom\u00e1tico es una rama importante de la ciencia de datos, por lo que tambi\u00e9n es crucial comprender sus marcos de aprendizaje autom\u00e1tico, como la formulaci\u00f3n de problemas, el an\u00e1lisis de datos, el modelado, la evaluaci\u00f3n y la aplicaci\u00f3n de modelos. A continuaci\u00f3n, se presenta una lista de algunos algoritmos importantes de aprendizaje autom\u00e1tico que conviene estudiar.<\/p>\n

1. Aprendizaje supervisado (predicci\u00f3n de variable continua)<\/strong><\/p>\n

a) An\u00e1lisis de regresi\u00f3n b\u00e1sico<\/p>\n

b) An\u00e1lisis de regresi\u00f3n multidimensional<\/p>\n

c) Regresi\u00f3n regularizada<\/p>\n

2. Aprendizaje supervisado (predicci\u00f3n de variables discretas)<\/strong><\/p>\n

a) Clasificador de regresi\u00f3n log\u00edstica<\/p>\n

b) Clasificador de m\u00e1quina de vectores de soporte<\/p>\n

c) Clasificador de algoritmo de k vecinos m\u00e1s cercanos<\/p>\n

d) Clasificador de \u00e1rbol de decisi\u00f3n<\/p>\n

e) Clasificador de bosque aleatorio<\/p>\n

3. Aprendizaje no supervisado<\/strong><\/p>\n

a) Algoritmo de agrupamiento K-medias<\/p>\n

Las 10 habilidades principales del cient\u00edfico de datos: 6. Habilidades pr\u00e1cticas para proyectos de ciencia de datos<\/h3>\n

Si quieres convertirte en cient\u00edfico de datos, no basta con los conocimientos te\u00f3ricos. Un cient\u00edfico de datos cualificado debe ser capaz de actuar en el mundo real y completar con \u00e9xito un proyecto de ciencia de datos. Este proceso implica varias etapas de la ciencia de datos y el aprendizaje autom\u00e1tico, como la formulaci\u00f3n de problemas, la recopilaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de datos, y la construcci\u00f3n, evaluaci\u00f3n e instalaci\u00f3n de modelos. Si quieres realizar un proyecto pr\u00e1ctico de ciencia de datos, puedes hacerlo de las siguientes maneras:<\/p>\n

A) Proyecto Kaggle en acci\u00f3n<\/p>\n

B) Pr\u00e1cticas corporativas<\/p>\n

C) Entrevista corporativa<\/p>\n

Las 10 habilidades principales del cient\u00edfico de datos: 7. Habilidades de comunicaci\u00f3n<\/h3>\n

Un cient\u00edfico de datos cualificado debe ser capaz de comunicar sus ideas a los miembros del equipo o a los l\u00edderes de la organizaci\u00f3n. Por lo tanto, si un cient\u00edfico de datos posee excelentes habilidades de comunicaci\u00f3n, podr\u00e1 transmitir con claridad todo tipo de informaci\u00f3n profesional a los dem\u00e1s, incluso a un profano sin experiencia en ciencia de datos. Adem\u00e1s, unas buenas habilidades de comunicaci\u00f3n tambi\u00e9n pueden crear un ambiente de solidaridad y colaboraci\u00f3n entre los cient\u00edficos de datos y otros miembros del equipo (como... analistas de datos<\/a><\/strong>, ingenieros de datos<\/a><\/strong>, ingenieros de campo, etc.).<\/p>\n

Las 10 habilidades principales del cient\u00edfico de datos: 8. Aprendizaje permanente<\/h3>\n

El campo de la ciencia de datos est\u00e1 en constante evoluci\u00f3n, por lo que es importante estar preparado para adoptar y aprender sobre las tecnolog\u00edas emergentes. Una forma de mantenerse al d\u00eda con los avances en ciencia de datos es interactuar con otros cient\u00edficos de datos. Para ampliar tu c\u00edrculo 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 \u00fatiles y ofrecen informaci\u00f3n sobre los \u00faltimos avances en ciencia de datos.<\/p>\n

Las 10 habilidades principales del cient\u00edfico de datos: 9. Trabajo en equipo<\/h3>\n

En el proceso de trabajo real, los cient\u00edficos de datos trabajar\u00e1n en equipo con otros miembros, como analistas de datos, ingenieros y diversos gerentes. Por lo tanto, los cient\u00edficos de datos no solo necesitan buenas habilidades de comunicaci\u00f3n, sino tambi\u00e9n escuchar atentamente las ideas de los dem\u00e1s, especialmente en las primeras etapas del desarrollo del proyecto. En esta etapa, los cient\u00edficos de datos necesitan apoyarse en ingenieros u otros profesionales para dise\u00f1ar un proyecto de ciencia de datos de calidad. Adem\u00e1s, 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 l\u00edderes de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n

Las 10 habilidades principales del cient\u00edfico de datos: 10. \u00c9tica en la ciencia de datos<\/h3>\n

Es fundamental comprender el posible impacto social del proyecto. Sea realista. Nunca manipule datos ni utilice m\u00e9todos propensos a sesgos. Desde la recopilaci\u00f3n hasta el an\u00e1lisis de datos, desde la construcci\u00f3n hasta el an\u00e1lisis y la evaluaci\u00f3n de modelos, se deben observar principios \u00e9ticos b\u00e1sicos en cada etapa. Nunca intente enga\u00f1ar ni manipular a los lectores falsificando resultados. Es importante mantener una l\u00ednea \u00e9tica al presentar los hallazgos de la investigaci\u00f3n.<\/p>\n

Conclusi\u00f3n<\/h3>\n

En resumen, este art\u00edculo analiza diez elementos imprescindibles. habilidades de cient\u00edfico de datos<\/strong>El desarrollo del campo de la ciencia de datos est\u00e1 en constante evoluci\u00f3n. Solo dominando los conocimientos b\u00e1sicos del campo se puede continuar explorando teor\u00edas m\u00e1s avanzadas, como el aprendizaje profundo, la inteligencia artificial, etc.<\/p>\n

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