4 pilares clave de la ciencia de datos

En el mundo del espacio de datos, la era de Big Data surgió cuando las organizaciones manejan petabytes y exabytes de datos. Se volvió muy difícil para las industrias el almacenamiento de datos hasta 2010. Ahora, cuando los marcos populares como Hadoop y otros resolvieron el problema del almacenamiento, la atención se centra en el procesamiento de los datos. Y aquí la Ciencia de Datos juega un papel muy importante . Hoy en día, el crecimiento de la ciencia de datos se ha incrementado de varias maneras, por lo que uno debe estar preparado para el futuro aprendiendo qué es la ciencia de datos y cómo podemos agregarle valor. 

La ciencia de datos significa diferentes cosas para diferentes personas, pero en esencia, la ciencia de datos utiliza datos para responder preguntas. ¡Esta definición es una definición moderadamente amplia, y eso se debe a que hay que decir que la ciencia de datos es un campo moderadamente amplio!

La ciencia de datos es la ciencia de analizar datos sin procesar utilizando estadísticas y técnicas de aprendizaje automático con el propósito de sacar conclusiones sobre esa información.

Pilares de la ciencia de datos

Por lo general, los científicos de datos provienen de diversos antecedentes educativos y de experiencia laboral, la mayoría debe ser competente o, en un caso ideal, ser maestro en cuatro áreas clave .

1. Conocimiento del dominio
2. Habilidades matemáticas
3. Ciencias de la Computación
4. Habilidad de comunicación

Conocimiento del dominio

La mayoría de la gente piensa que el conocimiento del dominio no es importante en la ciencia de datos, pero es muy, muy importante. El principal objetivo de la ciencia de datos es extraer información útil de esos datos para que pueda ser rentable para el negocio de la empresa. Si no conoce el lado comercial de la empresa, cómo funciona el modelo comercial de la empresa y cómo no puede construirlo mejor, entonces no sirve para esta empresa. Debe saber cómo hacer las preguntas correctas a las personas adecuadas para que pueda percibir la información adecuada que necesita para obtener la información que necesita. Existen algunas herramientas de visualización que se utilizan en el ámbito comercial, como Tableau , que lo ayudan a mostrar sus valiosos resultados o conocimientos en un formato no técnico adecuado, como gráficos o gráficos circulares, que la gente de negocios puede entender.

Habilidades matemáticas

La habilidad matemática es muy importante si está aterrizando en el mundo de la ciencia de datos. Si va a omitir esta parte al principio, está garantizado que regresará a esta sección en medio del aprendizaje. Porque cuando va a aplicar el algoritmo ML complejo para construir su modelo, debe comprender las matemáticas detrás de ese algoritmo complejo. Debe cubrir los siguientes aspectos antes de profundizar en la ciencia de datos. Considérelo como el requisito previo más importante de la ciencia de datos.

• Álgebra lineal, cálculo multivariable y técnica de optimización : estas tres cosas son muy importantes ya que nos ayudan a comprender varios algoritmos de aprendizaje automático que juegan un papel importante en la ciencia de datos.
• Estadística y probabilidad : la comprensión de las estadísticas es muy importante ya que es parte del análisis de datos. La probabilidad también es importante para las estadísticas y se considera un requisito previo para dominar el aprendizaje automático.

Ciencias de la Computación

La informática juega un papel importante en la ciencia de datos. Ya sea que pueda dibujar un gráfico complejo o implementar esos complejos algoritmos de aprendizaje automático, no es posible sin un lenguaje de programación como Python y R. Para manejar la gran cantidad de datos, debe tener conocimientos de base de datos relacional, lenguaje de programación SQL, MongoDB, etc. Aquí está la lista de conocimientos de informática que debe tener.

• Conocimientos de programación : es necesario tener una buena comprensión de los conceptos de programación, como las estructuras de datos y los algoritmos . Los lenguajes de programación utilizados son Python, R, Java, Scala . C++ también es útil en algunos lugares donde el rendimiento es muy importante.
• Bases de datos relacionales : uno necesita conocer bases de datos como SQL u Oracle para poder recuperar los datos necesarios de ellos cuando sea necesario.
• Bases de datos no relacionales : hay muchos tipos de bases de datos no relacionales, pero los tipos más utilizados son Cassandra, HBase, MongoDB, CouchDB, Redis, Dynamo.
• Aprendizaje automático : es una de las partes más vitales de la ciencia de datos y el tema de investigación más candente entre los investigadores, por lo que cada año se realizan nuevos avances en esto. Uno al menos necesita comprender los algoritmos básicos de aprendizaje supervisado y no supervisado . Hay varias bibliotecas disponibles en Python y R para implementar estos algoritmos.
• Computación distribuida : también es una de las habilidades más importantes para manejar una gran cantidad de datos porque uno no puede procesar tantos datos en un solo sistema. Las herramientas que más se utilizan son Apache Hadoop y Spark . Las dos partes principales de estos peajes son HDFS (Sistema de archivos distribuidos de Hadoop) que se utiliza para recopilar datos en un sistema de archivos distribuido. Otra parte es map-reduce , mediante la cual manipulamos los datos. Uno puede escribir map-reduce en programas en Java o Python . Hay varias otras herramientas como PIG, HIVE , etc.

Habilidad de comunicación

Incluye comunicación escrita y verbal. Lo que sucede en un proyecto de ciencia de datos es que después de sacar conclusiones del análisis, el proyecto debe  comunicarse a otros . A veces, este puede ser un informe que envía a su jefe o equipo en el trabajo. Otras veces puede ser una entrada de blog. A menudo puede ser una presentación a un grupo de colegas. Independientemente, un proyecto de ciencia de datos siempre implica alguna forma de comunicación de los hallazgos de los proyectos. Entonces, es necesario tener habilidades de comunicación para convertirse en un científico de datos.