Las 19 habilidades principales que necesita saber en 2023 para ser un científico de datos

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Los tiempos están cambiando. Si quiere ser un científico de datos en 2023, hay varias habilidades nuevas que debe agregar a su lista, así como la gran cantidad de habilidades existentes que ya debería haber dominado.

¿Por qué un conjunto tan extenso de habilidades? Parte del problema es el aumento del alcance del trabajo. Nadie sabe qué es un científico de datos, o qué debe hacer, y menos aún su futuro empleador. Entonces, todo lo que tenga datos se queda atascado en la categoría de ciencia de datos para que usted lo maneje.

Se espera que sepa cómo limpiar, transformar, analizar estadísticamente, visualizar, comunicar y predecir datos. No solo eso, sino que también se podría agregar nueva tecnología (o tecnología que se haya generalizado recientemente) a sus responsabilidades laborales.

En este artículo, desglosaré las 19 habilidades principales que necesita saber en 2023 para ser un científico de datos.

He aquí una descripción general de los diez más importantes.

 

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Estas habilidades lo ayudarán a conseguir un trabajo, triunfar en una entrevista, mantenerse a la vanguardia y negociar para esa promoción. En cada sección, resumiré brevemente qué es cada habilidad, por qué es importante y ofreceré algunos lugares para aprender estas habilidades.

Mientras que es no El 80 % del trabajo de un científico de datos, la limpieza y la disputa de datos siguen siendo una de las habilidades más importantes que un científico de datos puede dominar en 2023.

¿Qué es la limpieza y disputa de datos?

La limpieza y disputa de datos son los procesos de transformación de datos sin procesar en un formato que se puede utilizar para el análisis. Esto implica el manejo de valores faltantes, la eliminación de duplicados, el manejo de datos inconsistentes y el formateo de los datos de manera que estén listos para el análisis.

La limpieza de los datos generalmente se refiere a deshacerse de los valores incorrectos/inexactos, completar los espacios en blanco, encontrar duplicados y, de lo contrario, asegurarse de que su conjunto de datos esté tan impecable y confiablemente preciso como se puede esperar. Arreglarlo (o golpearlo, masajearlo o cualquier otro verbo extraño como ese) significa darle una forma analizable. Lo convierte o lo asigna a otro formato más fácil de ver.

¿Por qué es importante convertirse en científico de datos en 2023?

Pregúntele a cualquier científico de datos qué hace, y una de las primeras cosas que mencionará será la limpieza y disputa de datos. Los datos nunca llegan a sus manos en una forma agradable, limpia y analizable, por lo que es muy importante saber cómo ordenarlos.

La capacidad de limpiar y manipular los datos garantiza que los resultados de su análisis sean confiables y ayuda a evitar que se extraigan conclusiones incorrectas.

¿Dónde puedes aprender esta habilidad clave?

Hay muchas opciones excelentes para aprender a limpiar y manipular datos. Harvard ofrece una curso en EdX. También puede practicar por su cuenta limpiando y manipulando conjuntos de datos sin procesar gratuitos como Common Crawl, datos de rastreo web compuestos por más de 50 mil millones de páginas web (esta página), o los datos meteorológicos de Brasil (esta página).

¡No, no es solo una palabra de moda! El aprendizaje automático es una habilidad muy importante que debe conocer cualquier futuro científico de datos.

¿Qué es el Aprendizaje Automático?

El aprendizaje automático es la aplicación de algoritmos y modelos estadísticos para hacer predicciones y decisiones basadas en datos.

Es un subcampo de la inteligencia artificial que permite a las computadoras mejorar su desempeño en una tarea específica aprendiendo de los datos, sin estar programados explícitamente. Ayuda con la automatización. Lo encontrará en cualquier industria.

¿Por qué es importante convertirse en científico de datos en 2023?

Debe saber sobre el aprendizaje automático en 2023 porque es un campo de rápido crecimiento que se ha convertido en una herramienta crucial para resolver problemas complejos y hacer predicciones en varias industrias.

Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden usar para clasificar imágenes, reconocer el habla, procesar el lenguaje natural y crear sistemas de recomendación. Será difícil encontrar una industria que no haga (o no quiera) hacer esas tareas asistidas por ML.

Ser competente en el aprendizaje automático le permite a un científico de datos extraer información valiosa de conjuntos de datos grandes y complejos, y desarrollar modelos predictivos que pueden impulsar mejores decisiones comerciales.

¿Dónde puedes aprender esta habilidad clave?

Tenemos un depósito de más de treinta proyectos de aprendizaje automático en ScrataScratch para mostrar esta habilidad en tu currículum. TensorFlow también tiene un conjunto de excelentes recursos gratuitos para aprender aprendizaje automático.

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Esta habilidad se explica por sí misma. Cuando analice números, las partes interesadas clave querrán comprender sus hallazgos con gráficos y tablas bonitos.

¿Qué es la visualización de datos?

La visualización de datos es la creación de tablas, gráficos y otros gráficos para ayudar a que los datos sean más fáciles de entender. Toma los números que acaba de limpiar, discutir o predecir y los pone en algún tipo de formato visual, ya sea para comunicar tendencias con otros o para hacer que las tendencias sean más fáciles de detectar.

¿Por qué es importante convertirse en científico de datos en 2023?

En 2023, poder visualizar datos es crucial para un científico de datos. Es como tener un superpoder secreto para descubrir patrones y tendencias ocultos en los datos que pueden no ser obvios a primera vista. ¿Y la mejor parte? Puede compartir sus hallazgos con otros de una manera atractiva y memorable. Como científico de datos, trabajará con grupos de diferentes niveles de experiencia, pero una imagen se entiende mucho más fácilmente que una fila de números.

Entonces, si desea ser un científico de datos que pueda comunicar de manera efectiva sus conocimientos y descubrimientos, es importante dominar el arte de la visualización de datos.

¿Dónde puedes aprender esta habilidad clave?

Aquí hay una lista de lugares gratuitos para aprender datos a saber.

SQL es un lenguaje de consulta estructurado. Los científicos de datos usan SQL para trabajar con bases de datos SQL, así como para administrar bases de datos y realizar tareas de almacenamiento de datos.

¿Qué es SQL y la gestión de bases de datos?

SQL es un lenguaje muy popular que le permite acceder y manipular datos estructurados. Va de la mano con la gestión de bases de datos, que normalmente se realiza en SQL. La administración de la base de datos es básicamente cómo puede organizar, almacenar y obtener datos de un lugar. Las bases de datos SQL son una de las las mejores tecnologías de back-end para aprender en 2023, por lo que no es solo para la ciencia de datos.

¿Por qué es importante convertirse en científico de datos en 2023?

Como científico de datos, debe realizar un seguimiento de todos los datos, asegurarse de que estén organizados y recuperarlos cuando alguien los necesite. Eso es lo que SQL y la administración de bases de datos le permiten hacer.

¿Dónde puedes aprender esta habilidad clave?

Coursera tiene una tonelada de excelentes cursos de gestión/administración de bases de datos a buen precio que puede probar. También puede obtener una vista previa de algunos Preguntas de la entrevista SQL aquí, que puede ser útil para probar sus conocimientos.

Big data es una palabra de moda, sí, pero también es un concepto real: Oracle define como “datos que contienen mayor variedad, llegando en volúmenes crecientes y con mayor velocidad”, o datos con las tres V.

¿Qué es el procesamiento de Big Data?

El procesamiento de big data es la capacidad de procesar, almacenar y analizar grandes cantidades de datos utilizando tecnologías como Hadoop y Spark.

¿Por qué es importante convertirse en científico de datos en 2023?

En 2023, la capacidad de procesar big data es fundamental para los científicos de datos. El volumen de datos que se genera continúa creciendo a un ritmo exponencial, y poder manejar y analizar estos datos de manera efectiva es esencial para tomar decisiones informadas y obtener información valiosa. Los científicos de datos que tienen un conocimiento profundo de las técnicas de procesamiento de big data podrán trabajar con grandes conjuntos de datos con facilidad y aprovechar al máximo la información que contienen.

Además, gracias a su palabrería, nunca está de más incluir "grandes datos" en su currículum.

¿Dónde puedes aprenderlo?

Me encanta el de Simplilearn Serie de tutoriales de YouTube sobre este concepto.

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Es divertido: a medida que más productos y servicios se trasladan a la nube, la computación en la nube se convierte en un requisito laboral para casi todos los trabajos tecnológicos, ya sea DevOps o un científico de datos.

¿Qué es la computación en la nube?

La computación en la nube es el uso de tecnologías y plataformas basadas en la nube como AWS, Azure o Google Cloud para almacenar y procesar datos. Es como tener una sala de almacenamiento virtual a la que puede acceder desde cualquier lugar en cualquier momento. En lugar de almacenar datos y recursos informáticos en máquinas o servidores locales, la computación en la nube permite a las organizaciones, y a los científicos de datos, acceder a estos recursos a través de Internet.

¿Por qué es importante convertirse en científico de datos en 2023?

Como sigo destacando, la cantidad de datos con los que se espera que trabaje como científico de datos está creciendo. Más empresas lo colocarán en la nube en lugar de lidiar con eso en las instalaciones. Cada vez es más importante tener la capacidad de almacenar y procesar estos datos de manera escalable y eficiente.

La computación en la nube brinda una solución efectiva para esto, ya que permite a los científicos de datos acceder a grandes cantidades de recursos informáticos y almacenamiento de datos sin necesidad de hardware e infraestructura costosos.

¿Dónde puedes aprenderlo?

La buena noticia es que debido a que las empresas poseen varias nubes, muchas de ellas tienen un gran interés en enseñarle sobre ellas de forma gratuita, para que aprenda a usar las suyas. Google, Microsofty Amazon todos tienen excelentes recursos de computación en la nube.

“Espera, ¿no acabamos de cubrir las bases de datos? ¿Qué es un almacén de datos? Te escucho preguntar.

te entiendo A veces parece que la habilidad de ciencia de datos más crítica es mantener todos los acrónimos y la jerga en orden.

¿Qué son el almacenamiento de datos y ETL?

Primero, diferenciemos los almacenes de datos de las bases de datos.

Los almacenes almacenan datos actuales e históricos para múltiples sistemas, mientras que las bases de datos almacenan los datos actuales necesarios para impulsar un proyecto. Una base de datos almacena los datos actuales necesarios para impulsar una aplicación, mientras que un almacén de datos almacena datos actuales e históricos para uno o más sistemas en un esquema fijo y predefinido para analizar los datos.

En resumen, usaría un almacén de datos para datos de muchos proyectos diferentes juntos, mientras que una base de datos almacena principalmente los datos de un solo proyecto.

ETL es un proceso que implica almacenamiento de datos, abreviatura de extracción, transformación y carga. Una herramienta ETL extraerá datos de cualquier sistema de fuente de datos que desee, los transformará en el área de preparación (generalmente limpiándolos, manipulándolos o “cambiándolos”) y luego los cargará en un almacén de datos.

¿Por qué es importante convertirse en científico de datos en 2023?

Siento que he repetido este punto en cada habilidad, pero los datos están creciendo. Las empresas están ansiosas por ello y esperarán que usted lo gestione. Saber cómo administrar datos en canalizaciones construibles es fundamental.

¿Dónde puedes aprenderlo?

Recomiendo aprender a hacer un ETL adecuado con un lenguaje específico, como SQL o Python. Datacamp tiene un una buena con Pitón. Microsoft ejecuta más tutoría de nivel intermedio para pasar por una opción de SQL.

Todo científico de datos es un especialista en modelos. No estoy hablando de Giselle Bundchen. Me refiero a crear un modelo de cómo se almacenan y organizan los datos en un sistema.

¿Qué es el modelado y la gestión de datos?

El modelado y la gestión de datos es el proceso de creación de modelos matemáticos para representar datos, así como la gestión de datos para mantener su calidad, precisión y utilidad.

Esto implica definir entidades de datos, relaciones y atributos, así como implementar procesos para la validación, integridad y seguridad de los datos.

En términos más simples, el modelado de datos básicamente significa que está creando un modelo de cómo se organizan y conectan los datos en los sistemas de su empleador. Puede pensar en ello como la redacción de un plano de una casa. Al igual que un plano muestra las diferentes habitaciones y cómo están conectadas, el modelado de datos muestra cómo se relacionan y conectan entre sí las diferentes piezas de información.

Esto ayuda a garantizar que los datos se almacenen y utilicen de manera coherente y eficaz.

¿Por qué es importante convertirse en científico de datos en 2023?

Como científico de datos, será responsable de asegurarse de que los datos estén organizados y estructurados de manera accesible. El modelado y la gestión de datos lo ayudan a trabajar con datos, compartirlos, asegurarse de que sean precisos y tomar decisiones en función de ellos.

¿Dónde puedes aprenderlo?

Microsoft tiene una buena intro en su blog, de apenas media hora de duración y muy bien valorado. Es un buen lugar para comenzar.

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Muchos términos de ciencia de datos acaban de ser robados de otras profesiones, como modelado y minería. Veamos qué significa y por qué es importante.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es el proceso de extraer información útil de los datos a través de técnicas como reglas de agrupación, clasificación y asociación. Está examinando la verdadera avalancha de datos para encontrar pepitas de oro útiles. (¡Tal vez el análisis de datos hubiera sido un mejor nombre para esta habilidad!)

¿Por qué es importante convertirse en científico de datos en 2023?

Imagínese: usted es un científico de datos en 2023. Tiene datos provenientes de diez mil fuentes diferentes. ¿Qué habilidad utiliza para identificar patrones en todas estas fuentes de datos?

Es minería de datos.

¿Dónde puedes aprenderlo?

La minería de datos generalmente se cubre en cursos que cubren big data o análisis de datos, ya que es un componente bastante crítico de esas dos habilidades. EdX ofrece un par de opciones para aprender minería de datos.

¡El aprendizaje profundo es sutilmente diferente del aprendizaje automático! El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático.

¿Qué es Deep Learning?

El aprendizaje profundo es una faceta del aprendizaje automático que se centra en la creación de algoritmos que pueden aprender patrones en los datos a través de múltiples capas de redes neuronales artificiales. (Las redes neuronales artificiales, por cierto, son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático modelado para ser similar a la estructura y función del cerebro humano).

¿Por qué es importante convertirse en científico de datos en 2023?

La inteligencia artificial se está volviendo más sofisticada en 2023. No es suficiente conocer los conceptos básicos de IA y ML; también debe estar familiarizado con la vanguardia, porque no será avanzada mañana. El aprendizaje profundo era novedoso hace unos años y ahora es una necesidad.

Se espera que los científicos de datos utilicen el aprendizaje profundo cuando las empresas tengan acceso a una gran cantidad de datos. Se utiliza para el procesamiento de imágenes y videos, o aplicaciones de visión por computadora.

¿Dónde puedes aprenderlo?

Me gusta Tutorial de Simplilearn como punto de partida

Hay muchas tecnologías y técnicas emergentes que es útil conocer. Estos son incluso más avanzados, como las redes generativas antagónicas, o más basados ​​en habilidades blandas, como la narración de datos, o especializados en un campo como el pronóstico de series temporales. Los resumiré brevemente aquí:

• Procesamiento del lenguaje natural (PNL): Un subcampo de la IA que maneja el procesamiento y la comprensión del lenguaje humano. Los chatbots usan esto.
• Análisis y pronóstico de series temporales: El estudio de datos a lo largo del tiempo y el uso de modelos estadísticos para hacer predicciones sobre eventos futuros. Puede utilizar esta habilidad para realizar análisis de ventas o ingresos.
• Diseño experimental y pruebas A/B: El proceso de diseñar y realizar experimentos controlados para probar hipótesis y tomar decisiones basadas en datos.
• Narración de datos: La capacidad de comunicar de manera efectiva la información y los hallazgos de los datos a las partes interesadas no técnicas. Cada vez son más las partes interesadas que se interesan por la porque detrás de las decisiones basadas en datos, por lo que esto es fundamental.
• Redes Adversarias Generativas (GAN): un tipo de arquitectura de aprendizaje profundo donde dos redes neuronales se entrenan para trabajar juntas para generar nuevos datos que se asemejan a un conjunto de datos determinado.
• Transferencia de aprendizaje: Una técnica de aprendizaje automático en la que un modelo se entrena previamente en una tarea y se ajusta en una tarea relacionada, lo que mejora el rendimiento y reduce la cantidad de datos de entrenamiento necesarios. Las empresas más pequeñas que tienen recursos más limitados encontrarán esto útil.
• Aprendizaje automático automatizado (AutoML): Un método para automatizar el proceso de selección, entrenamiento e implementación de modelos de aprendizaje automático.
• Ajuste de hiperparámetros: Otra subcategoría de ML. Este es el proceso de optimizar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático ajustando los parámetros que no se aprenden de los datos, como la tasa de aprendizaje o la cantidad de capas ocultas.
• IA explicable (XAI): una rama de la IA enfocada en crear algoritmos y modelos que sean transparentes e interpretables, de modo que los humanos puedan entender sus procesos de toma de decisiones. Nuevamente, ayudar a las partes interesadas a comprender lo que está sucediendo.

Si quiere ser un científico de datos en 2023, estas 19 habilidades son absolutamente críticas. La noticia realmente buena es que muchas de estas habilidades se pueden aprender de forma autodidacta, mientras que otras se pueden adquirir mientras se trabaja en un puesto de nivel más bajo, como un analista de datos o de negocios.

Algunas formas de aprender:

• Consulta siempre YouTube. Hay tantos recursos gratuitos y completos. He enumerado algunos aquí, pero hay prácticamente infinitos videos por ahí.
• Plataformas como Coursera y EdX a menudo tienen series de conferencias.
• Tenemos más de mil preguntas de entrevistas reales para practicar, tanto basado en codificación y no codificante. También ofrecemos ejemplos de proyectos de datos.

Disfrute el viaje de aprender estas habilidades para convertirse en un científico de datos en 2023.
 
 
Nate Rosidi es científico de datos y en estrategia de producto. También es profesor adjunto de enseñanza de análisis y es el fundador de StrataScratch, una plataforma que ayuda a los científicos de datos a prepararse para sus entrevistas con preguntas de entrevistas reales de las principales empresas. Conéctate con él en Gorjeo: StrataScratch or Etiqueta LinkedIn.
 

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• Fuente: https://www.kdnuggets.com/2023/04/top-19-skills-need-know-2023-data-scientist.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=top-19-skills-you-need-to-know-in-2023-to-be-a-data-scientist