¿Cuáles son las habilidades necesarias para la ciencia de datos?

Answer 1

La ciencia de datos se utiliza para extraer algunos conocimientos profundos de los datos estructurados o no estructurados. La extracción de conocimiento es la tarea principal de la ciencia de datos, por lo que serán útiles métodos como agrupamiento, clasificación, estadísticas, etc. Desde mi experiencia personal, las principales habilidades necesarias para la ciencia de datos son: –

1. Un buen control de las matemáticas, especialmente en estadística.
2. Aprendizaje automático: para obtener conocimiento sobre el aprendizaje automático o los algoritmos de minería de datos, como la regresión, la agrupación de medios K, etc.
3. Habilidades de programación (Python, Java)

¿Por qué un buen control de las matemáticas?

Tomemos un ejemplo de anomalía o detección de valores atípicos que se ocupa de encontrar patrones en datos que no se ajustan al comportamiento normal esperado. Con el método IQR (Inter Quartile Range), podemos detectar fácilmente los valores atípicos en nuestros datos numéricos. Hay otros métodos presentes también para resolver este problema como MAD (desviación absoluta media), pero es solo un ejemplo para mostrar la importancia de las estadísticas en la ciencia de datos.

¿Por qué el aprendizaje automático?

La ciencia de datos se ocupa de diferentes tipos de datos (numéricos, categóricos o muchos más) de tamaño pequeño a grande. Para procesar una gran cantidad de datos, los algoritmos deberían funcionar de manera eficiente (aquí significa eficientemente que la complejidad de espacio y tiempo debe ser óptima). Algunos algoritmos básicos como la regresión lineal, la agrupación de vecinos K-Nearest, la máquina de vectores de soporte, que funciona de manera eficiente. Hay muchos más.

Puede ver una buena serie de videos del Dr. Andrew NG para aprender estas habilidades que se pueden aplicar a la Ciencia de Datos.

Answer 2

Hola kuldeep

Para hacer una carrera exitosa en Data Science, debe ser de un entorno tecnológico junto con un conjunto de habilidades específicas, como programación, codificación, gestión de datos, estadísticas, etc.

En Imarticus ayudamos a aspirantes como usted a actualizarse y comenzar una carrera como Científico de Datos / Analista de Datos.

Somos un instituto galardonado que ofrece cursos de certificación para diversas herramientas de análisis de big data como R, SAS, Python, Big Data y Hadoop.

Si desea sobresalir en una carrera como analista de datos, puede considerar cualquiera de nuestros cursos.
Brindamos asistencia profesional al 100% para estos programas, que incluye la creación de currículums, preparación extensa de entrevistas, etc.

Nuestros cursos son los siguientes:
Data Science Prodegree: este programa es co-creado Genpact como socio de conocimiento. Este programa lo ayuda a comprender en profundidad el análisis de datos y las estadísticas, junto con las perspectivas comerciales y las prácticas de vanguardia que utilizan SAS, R, Python, Hive, Spark y Tableau.

Programa de posgrado en análisis de datos : este programa lo ayuda a comprender los conceptos fundamentales y el aprendizaje práctico de herramientas analíticas líderes, como SAS, R, Python, Hive, Spark y Tableau, así como análisis funcionales en muchos dominios.

A través de varios proyectos y estudios de casos, impartimos las habilidades integrales del papel en nuestros estudiantes junto con una amplia capacitación sobre las herramientas y técnicas clave. Lo preparamos para estar listo para el trabajo con la preparación de entrevistas, talleres de creación de currículums y 1-1 entrevistas simuladas con expertos de la industria.

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Espero que esto te ayude en tu proceso de toma de decisiones.

Todo lo mejor..:)

Answer 3

Científico de datos?

Habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos:

Un científico de datos necesitaría saber cuál es el obstáculo de un cliente, necesita comprender el problema que se le ha dado y hacer uso de su experiencia para resolver un problema complejo utilizando los datos recopilados.

• Habilidades para recopilar, procesar y extraer valor de conjuntos de datos gigantes y diversos
• Imaginación para comprender, visualizar y comunicar sus hallazgos a científicos sin datos
• Capacidad para crear soluciones basadas en datos que aumenten las ganancias, reduzcan los costos e incluso ayuden a salvar el mundo

habilidades en programación :

1. Programación R: para análisis estadístico, visualización de datos y modelado predictivo.
2. Python: las bibliotecas de análisis de datos y procesamiento de datos se han desarrollado para Python y su programación de alto nivel.
3. SQL, o lenguaje de consulta estructurado –
4. Hadoop: es un marco de software de código abierto que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en grupos de computadoras utilizando modelos de programación simples. Hadoop ofrece potencia informática, flexibilidad y escalabilidad.
5. Tableau ofrece un conjunto de productos que complementan los recursos de ciencia de datos como R y Python. Tableau no es la mejor herramienta para limpiar o remodelar datos, y su modelo relacional no permite cálculos procesales o algoritmos fuera de línea, pero es ideal para la exploración de datos y el análisis interactivo.
6. Habilidad estadística / matemática: la sólida comprensión del cálculo multivariante y el álgebra lineal, que forman la base de muchas técnicas de análisis de datos, permite a un científico de datos construir implementaciones internas de rutinas de análisis según sea necesario.
7. Buenas habilidades de comunicación para interpretar sus hallazgos al lego para comprenderlo mejor.

Todas estas habilidades vienen con una gran práctica e implementación durante un período de tiempo.

espero que esto sea útil

Answer 4

Como estoy trabajando en análisis de datos y avanzando hacia ser un científico de datos y creo que las siguientes habilidades son realmente importantes para que alguien sea un buen científico de datos:

• Buena habilidad numérica
• Impresionante comprensión de los datos (para leer y comprender los datos complejos en poco tiempo)
• Lo suficientemente seguro como para escribir códigos / consultas complicadas
• Al menos una buena comprensión de un idioma como (SAS, R, Python, etc.)

Solicitaría que lea este libro electrónico Guía para principiantes de carrera en análisis que realmente explica en detalle qué habilidades debe tener como científico de datos o cómo prepararse para la carrera de científico de datos / analista de datos.

Además, debo decir que si tienes una mentalidad analítica , las habilidades se pueden desarrollar si estás listo para dedicar tu trabajo dedicado.

Espero que mi respuesta tenga algún sentido y por favor envíeme un mensaje si hay más consultas.

Salud

Answer 5

La ciencia de datos generalmente constituye un análisis estadístico utilizando SAS / R, etc. Por lo tanto, el requisito previo para la ciencia de datos es

• uno necesita entender álgebra básica y
• debería poder hacer programación básica.

Después de lo cual, uno puede recoger estadísticas y SAS / R, etc. cómodamente. Uno puede aprender esto en línea también.

Eche un vistazo al siguiente enlace de YouTube, que habla sobre

• cómo puedes aprender lo mismo de una manera muy rentable.
• Además de eso, todos estos tutoriales vienen con un conjunto de datos, código, PDF que se puede descargar para practicar, así como referencias futuras.

Puede revisar los comentarios de los usuarios para tener una idea de valor educativo para los lectores.

Answer 6

1) Comprensión profunda de las matemáticas y las estadísticas (conocimiento de nivel de posgrado) para establecer los estudios correctamente, aplicar la metodología correcta e interpretar correctamente los resultados.
2) Comprensión del negocio y la industria en general.
3) Habilidades de escritura / PPT para diseminar hallazgos
4) Habilidades en uno o más lenguajes de programación para implementar modelos estadísticos y de aprendizaje automático

Answer 7

Para mí, no es una habilidad específica porque siempre puedes aprenderlas sobre la marcha. Es la voluntad de aprender y la curiosidad.

Ambos lo llevarán a investigar y descubrir caminos no trazados anteriormente para que pueda hacer un mejor trabajo y sobresalir. Y te mantiene conducido cuando el camino se vuelve irregular.

Answer 8

Hola,

Lo más importante para la ciencia de datos son las estadísticas y la probabilidad.