Mister Notebook

23/10/2019

04/09/2019

Habilidades de un científico de datos. Compartido de nuestros amigos de Science Data.

¿Qué habilidades necesita un científico de datos?

Las habilidades no técnicas.

10. Curiosidad intelectual.

Sin duda, hemos visto esta frase últimamente en todas partes, especialmente en lo que se refiere a los científicos de datos.

La curiosidad puede definirse como el deseo de adquirir más conocimiento. Como científico de datos, debemos poder hacer preguntas sobre los datos, ya que los científicos dedican aproximadamente el 80% de su tiempo a descubrir y preparar datos. Esto se debe a que el campo de la ciencia de la información es un campo que está evolucionando muy rápido y es necesario actualizarse diariamente.

El científico de datos necesita adquirir conocimientos leyendo los contenidos en línea y leyendo libros relevantes sobre tendencias en la ciencia de datos. No hay que sentirse abrumado por la gran cantidad de datos que están volando por Internet. En vez de ello, debemos saber cómo darle el sentido a todo esto. La curiosidad es una de las habilidades que se necesita para tener éxito como científico de datos. Por ejemplo, inicialmente, es posible que no se vea mucha información sobre los datos que se han recopilado. La curiosidad nos permitirá analizar los datos para encontrar respuestas y más ideas.

09/01/2019

¿Qué habilidades necesita un científico de datos?

9. Datos no estructurados.

Es fundamental que un científico de datos pueda trabajar con datos no estructurados. Los datos no estructurados son contenido no definidos que no se ajustan a las tablas de la base de datos. Los ejemplos incluyen videos, publicaciones en blogs, reseñas de clientes, publicaciones en redes sociales, transmisiones de video, audio, etc. Ordenar este tipo de datos es difícil porque no están optimizados.

Trabajar con datos no estructurados nos ayudará a desentrañar ideas que pueden ser útiles para la toma de decisiones. Como científico de datos, debemos tener la capacidad de comprender y manipular datos no estructurados de diferentes plataformas.

07/12/2018

¿Qué habilidades necesita un científico de datos?

8. Visualización de datos

El mundo produce una gran cantidad de datos con frecuencia. Estos datos deben traducirse a un formato que sea fácil de comprender. Las personas entienden naturalmente las imágenes en forma de cuadros y gráficos más que datos en bruto.

Como científico de datos, se debe poder visualizar datos con la ayuda de herramientas de visualización de datos como ggplot, d3.js y Matplottlib, y Tableau. Estas herramientas te ayudarán a convertir los resultados complejos de los proyectos a un formato que sea fácil de comprender. La verdad es que la mayoría de las personas no entienden lo que significan algunos estadísticos, por lo que se debe mostrar visualmente lo que esos términos representan en sus resultados.

La visualización de datos brinda a las organizaciones la oportunidad de trabajar con datos directamente. Pueden captar rápidamente ideas que les ayudarán a actuar sobre nuevas oportunidades.

04/12/2018

¿Qué es la ciencia de datos? Los datos y el Data Science

La ciencia de datos es el estudio y análisis sistemático de diversos recursos de datos, que comprende el significado de los datos y utiliza los datos como un instrumento para la toma de decisiones y la resolución de problemas efectivos. Tener conocimiento de tales datos ayuda a una organización a ser eficiente en términos de costo, entrega y productividad.

Más en

http://www.sciencedata.cl/2018/12/03/que-es-la-ciencia-de-datos-los-datos-y-el-data-science/

03/12/2018

¿Qué habilidades necesita un científico de datos?

7. Machine Learning (Aprendizaje automático)

El aprendizaje automático (Machine Learning) consiste en extraer conocimiento a partir de datos. Es un campo de investigación que une la estadística, la inteligencia artificial y las ciencias de la computación. La aplicación de los métodos de aprendizaje automático en los últimos años se ha vuelto omnipresente en la vida cotidiana. Desde recomendaciones automáticas de Netflix, hasta qué alimentos pedir o qué productos comprar. Muchos sitios web y dispositivos modernos tienen algoritmos de aprendizaje automático en su núcleo. Cuando observas un sitio web complejo como Facebook, Amazon o Netflix, es muy probable que cada parte del sitio contenga múltiples modelos de aprendizaje automático.

Un gran número de científicos de datos no son competentes respecto al aprendizaje automático. Estas habilidades te ayudarán a resuelva diferentes problemas de ciencia de datos que se basan en predicciones de los principales resultados organizacionales.

La ciencia de datos necesita la aplicación de habilidades en diferentes áreas del aprendizaje automático. Kaggle (www.kaggle.com), en una de sus encuestas, reveló que un pequeño porcentaje de profesionales de datos son competentes en habilidades avanzadas de aprendizaje automático, como aprendizaje automático supervisado, aprendizaje automático no supervisado, entre otras.

La ciencia de datos implica trabajar con grandes cantidades de conjuntos de datos. Es posible que desees estar familiarizado con el aprendizaje automático.

28/11/2018

¿Qué habilidades necesita un científico de datos?

5. Base de datos SQL

A pesar de que los sistemas de base de datos relacionales y plataformas como Hadoop se han convertido en un gran componente de la ciencia de datos, todavía se espera que un candidato pueda escribir y ejecutar consultas complejas en SQL. SQL (lenguaje de consulta estructurado) es un lenguaje de programación que puede ayudarte a realizar operaciones como agregar, eliminar y extraer datos de una base de datos. También puede ayudarte a llevar a cabo funciones analíticas y transformar las estructuras de las bases de datos.

Para los científicos de datos es necesario manejarse en esta plataforma. Esto se debe a que SQL está diseñado específicamente para ayudarte a acceder, comunicar y trabajar con datos. Te proporciona información cuando se usa para consultar una base de datos. Tiene comandos concisos que pueden ayudarte a ahorrar tiempo y disminuir la cantidad de programación que necesitas para realizar consultas difíciles. Aprender SQL te ayudará a comprender mejor las bases de datos relacionales y a mejorar tu perfil como científico de datos.

27/11/2018

¿Qué habilidades necesita un científico de datos?

3. Programación en Python.

Python es el lenguaje más solicitado. Constituye un gran lenguaje de programación para los científicos de datos. Es amigable para los principiantes, con muchos recursos de apoyo. La gran mayoría de las nuevas herramientas de ciencia de datos son compatibles con él. Python es el idioma principal para los científicos de datos.

Debido a su versatilidad, se puede usar Python para casi todos los pasos involucrados en los procesos de la ciencia de datos. Puedes utilizar una amplia variedad de formatos de datos. Te permite crear conjuntos de datos y, literalmente, puedes encontrar cualquier tipo de conjunto de datos que necesites en Google.

27/11/2018

¿Qué habilidades necesita un científico de datos?

2. Programación en R

En general, se prefiere el conocimiento profundo de al menos una de estas herramientas analíticas, para la ciencia de datos. R está diseñado específicamente para las necesidades de la ciencia de datos. Puedes usar R para resolver cualquier problema que encuentres en la ciencia de datos. De hecho, el 43% de los científicos de datos están usando R para resolver problemas estadísticos. Sin embargo, R tiene una curva de aprendizaje empinada.

Es difícil de aprender, especialmente si ya dominas un lenguaje de programación. No obstante, existen excelentes recursos en Internet para comenzar en R, como el entrenamiento de ciencias de datos con lenguaje de programación R de Datacamp. Es un gran recurso para los aspirantes a científicos de datos.

Extracto traducido de:

https://www.kdnuggets.com/2018/05/simplilearn-9-must-have-skills-data-scientist.html?fbclid=IwAR3sM6nyJvntBzuG0FhbtEY_bY8FOUDPUd4ehgefGmGk1czK3jrLDNMpqjs

26/11/2018

¿Qué habilidades necesita un científico de datos?

1. Educación

Los científicos de datos tienen un alto nivel de formación académica: el 88% tiene al menos un magíster y el 46% tiene un doctorado (PhD), y aunque existen notables excepciones, generalmente se requiere de una sólida formación académica para desarrollar la profundidad del conocimiento necesario para ser un científico de datos. Para convertirte en un científico de datos, se podría obtener una licenciatura en informática, ciencias sociales, ciencias físicas y estadística. Los campos de estudio más comunes son Matemáticas y Estadística (32%), seguidos de Informática (19%) e Ingeniería (16%). Un título en cualquiera de estos cursos te brindará las habilidades que se necesita para procesar y analizar el big data.

Después del título, la formación aún no ha terminado. Lo cierto es que la mayoría de los científicos de datos tienen una maestría o un doctorado, y también realizan una capacitación en línea para aprender una habilidad especial, como por ejemplo usar Hadoop o Big Data. Por lo tanto, puedes postular a un postgrado en el campo de la ciencia de datos, matemáticas, astrofísica o cualquier otro campo relacionado. Las habilidades que has aprendido durante tu carrera universitaria te permitirán hacer una fácil transición a la ciencia de datos.

Además del aprendizaje en la sala de clases, puedes practicar lo que aprendiste creando aplicaciones, iniciando un blog o explorando el análisis de datos para que puedas aprender más.

Extracto traducido de
https://www.kdnuggets.com/2018/05/simplilearn-9-must-have-skills-data-scientist.html

Pronto las siguientes habilidades, ;)