¿Cómo aprender ciencia de datos?

Ser un científico de datos es una carrera gratificante, pero aprender el campo requiere toda una vida de dedicación y trabajo duro. No puedes convertirte en un científico de datos en un año o seis meses. Con la ayuda de Data Science Roadmap, las habilidades que se enumeran a continuación son las primeras que debe aprender para convertirse en un científico de datos.

El curso de Data Scientist Course ofrecido por Intellipaat será un gran beneficio para usted si está realmente interesado en aprender ciencia de datos.

Los siguientes temas mencionados a continuación se incluirán en este blog:

• ¿Qué es la ciencia de datos?
• Varias formas de aprender Data Science
  • Elija un lenguaje de programación
  • Estadísticas
  • Aprende SQL
  • Limpieza de datos
  • Análisis exploratorio de datos
  • Aprenda algoritmos de aprendizaje automático
  • Practica en Analytics Vidhya y Kaggle
• Conclusión

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un campo que combina habilidades científicas y tecnológicas para desarrollar y analizar soluciones basadas en datos para problemas actuales. Es un campo multidisciplinario que incluye principios de estadística, informática, matemáticas y otros campos relacionados.

Los profesionales de la ciencia de datos emplean estadísticas de vanguardia, aprendizaje profundo e inteligencia artificial para presentar análisis y ofrecer soluciones a problemas desafiantes. A medida que las empresas intentan utilizar los datos para superar a sus rivales, la ciencia de datos se ha convertido en una parte crucial de muchas organizaciones.

Las organizaciones utilizan la ciencia de datos con mayor frecuencia para comprender mejor los requisitos de sus clientes, detectar posibilidades y formular estrategias más efectivas.

Posteriormente, la ciencia de datos se incorporó al entorno empresarial contemporáneo. La ciencia de datos es esencialmente el estudio de extraer información importante de conjuntos de datos considerables. Incluye el uso de métodos analíticos avanzados para filtrar datos en busca de correlaciones, correlaciones y otros conocimientos.

Los científicos de datos analizan e interpretan datos que utilizan una multitud de herramientas y métodos, incluidos el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático y la minería de datos. Los científicos de datos pueden descubrir más sobre los datos y descubrir información oculta para usar estos métodos.

Varias formas de aprender Data Science

Una de las formas más populares de aprender ciencia de datos es a través de cursos en línea. Hay una variedad de cursos en línea disponibles, que van desde cursos introductorios hasta cursos más avanzados que cubren temas específicos como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. La mayoría de estos cursos son a su propio ritmo, por lo que puede trabajar en ellos cuando sea conveniente para usted. Muchos de estos cursos se pueden encontrar en plataformas como Coursera, edX y Udemy.

Otra forma de aprender ciencia de datos es asistiendo a campamentos de entrenamiento. Los campamentos de entrenamiento son cursos intensivos que cubren una variedad de temas relacionados con la ciencia de datos en solo unos días.

Además, puede aprender ciencia de datos inscribiéndose en cursos en un colegio o universidad cercana. Numerosas universidades ofrecen cursos de ciencia de datos, que pueden ser una excelente manera de dominar los conceptos básicos del campo. Es posible que pueda establecer contactos con instructores y otros estudiantes inscribiéndose en clases en persona.

También puede educarse en ciencia de datos si aprende de forma más independiente. Puede aprender ciencia de datos a través de los numerosos recursos de Internet, incluidos tutoriales, libros y sitios web. También puede hacer preguntas a científicos de datos experimentados uniéndose a foros en línea como Stack Overflow o Reddit.

La mayoría de los campamentos de entrenamiento se llevan a cabo en persona, pero también hay algunas opciones disponibles en línea. Los campamentos de entrenamiento son una excelente manera de obtener una introducción intensiva y completa a la ciencia de datos en un corto período de tiempo. Además, uno de los famosos Bootcamps en India es Intellipaat, que ofrece el mejor curso de ciencia de datos en India.

Aquí hay algunos consejos para aquellos que quieren aprender ciencia de datos y comprender esta área de tecnología en rápida evolución:

PASO 1: Elija un lenguaje de programación (Python / R)

Aprender un lenguaje de programación es el paso inicial para comenzar el viaje de la ciencia de datos. Python es el lenguaje de programación más popular de los dos y lo emplean la mayoría de los científicos de datos.

Admite numerosas bibliotecas integradas como Numpy, Pandas, MatplotLib, Scipy y muchas más, y es fácil de operar y versátil.

PASO 2: Estadísticas

El conocimiento de la estadística y la probabilidad es tan necesario para ser científico de datos como la sal en las comidas. Comprenderlos ayudará a los científicos de datos a interpretar mejor los conjuntos de datos masivos, obtener información de ellos y analizarlos.

PASO 3: Aprenda SQL

Para extraer datos e interactuar con bases de datos de tamaño considerable, se emplea SQL. La comprensión de los muchos tipos de normalización, la creación de consultas anidadas, la utilización de consultas corelacionadas, la ejecución de operaciones de combinación, etc., en los datos y la extracción en formato sin formato deben ser prioridades. Luego, los datos se limpiarán aún más utilizando las bibliotecas de Python o Microsoft Excel.

PASO 4. Limpieza de datos

La mayor parte del tiempo que un científico de datos dedica a un proyecto se dedica a limpiar el conjunto de datos, abordar los valores faltantes y eliminar información no deseada.

Puede lograrlo utilizando varias bibliotecas de Python integradas, como Pandas y Numpy. Además, uno debe ser experto en trabajar con datos en Microsoft Excel.

PASO 5: Análisis de datos exploratorios

La ciencia de datos solo es posible cuando se realiza un análisis exploratorio de datos. Encontrar patrones de datos, evaluar datos e identificar las tendencias correctas en los datos son solo algunos de los numerosos trabajos que debe realizar el científico de datos.

y utilizando diferentes técnicas gráficas y estadísticas para extraer información útil, etc., de ellos, que incluyen:

1. A) Análisis de datos basado en Pandas y Numpy
2. B) Manipulación de Datos
3. C) Visualización de datos.

PASO 6: Aprenda el algoritmo de aprendizaje automático

Google afirma que “El aprendizaje automático es una técnica de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una división de la inteligencia artificial que se basa en

La fase más crucial del empleo de un científico de datos sería cuando construyen varias versiones empleando algoritmos de aprendizaje automático y tienen que predecir y encontrar la respuesta más efectiva para cualquier situación.

Esta etapa se basa en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con poca o ninguna intervención humana.

PASO 7: Practique en Analytics Vidhya y Kaggle

Es hora de adquirir experiencia práctica en Data Science después de aprender los fundamentos del tema. Hay varios recursos en línea que pueden brindarle experiencias prácticas, como Kaggle y Analytics Vidhya.

Experiencia trabajando con conjuntos de datos tanto a nivel básico como experto. Pueden ayudarlo a comprender los diferentes algoritmos de aprendizaje automático, métodos de análisis, etc.

Conclusión

Independientemente de cómo decida aprender ciencia de datos, es fundamental tener en cuenta que es un tema complicado que requiere mucho compromiso y esfuerzo. Sin embargo, la ciencia de datos puede ser un área lucrativa que puede generar nuevas posibilidades si está preparado para trabajar.