Las 10 mejores habilidades de ciencia de datos para aprender en 2020

¿Sabes qué es un “Empleado Unicornio”? Bueno, en los tiempos de hoy eso es alguien que tiene múltiples talentos, trabaja duro y está listo para hacer un esfuerzo adicional. Y si bien es bastante difícil convertirse en un empleado unicornio, puede convertirse en uno en Data Science al comprender y aprender al menos los conceptos básicos de todas las habilidades importantes de Data Science.

La ciencia de datos es un campo cada vez más competitivo en estos días con más y más personas mejorando sus habilidades y aumentando su experiencia. En tal escenario, es importante aprender una variedad de nuevas herramientas para seguir siendo relevante en el mercado. ¡Entonces, veamos las 10 habilidades principales de ciencia de datos que puede aprender en 2020 que lo ayudarán a convertirse en un unicornio en el mercado laboral actual de ciencia de datos!

Habilidades Duras

Un científico de datos crea modelos predictivos y realiza análisis personalizados de los datos de acuerdo con los requisitos de la empresa. Este proceso tiene varios pasos que incluyen extracción de datos, exploración, visualización, etc. que requieren el conocimiento de varias herramientas y habilidades. Entonces, veamos las habilidades duras que debe tener un científico de datos para tener éxito.

1. Habilidades Estadísticas

Como científico de datos, su trabajo principal es recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos y producir información procesable para una empresa. ¡Entonces, obviamente, las habilidades estadísticas son una gran parte de la descripción del trabajo!

Eso significa que debe estar familiarizado al menos con los conceptos básicos del análisis estadístico, incluidas las pruebas estadísticas, las distribuciones, la regresión lineal, la teoría de la probabilidad, los estimadores de máxima verosimilitud, etc. ¡Y eso no es suficiente! Si bien es importante comprender qué técnicas estadísticas son un enfoque válido para un problema de datos determinado, es aún más importante comprender cuáles no lo son. Además, muchas herramientas analíticas son inmensamente útiles en el análisis estadístico como científico de datos. Los más populares de estos son SAS, Hadoop , Spark, Hive, Pig, etc. Por lo que debe tener un conocimiento profundo de ellos.

2. Programación

Realizará desarrollo de aplicaciones, gestión de datos, pruebas de aplicaciones, etc. como científico de datos. ¡Por lo tanto, las habilidades de programación son una herramienta imprescindible en su caja de herramientas! En general, Python y R son los lenguajes más utilizados para este fin.

Se utiliza Python por su capacidad de análisis estadístico y su fácil lectura. Python también tiene bibliotecas ricas y varios paquetes para Machine Learning, visualización de datos, análisis de datos, etc. que lo hacen adecuado para la ciencia de datos. R también es otro lenguaje de programación popular para Data Science. Hace que la resolución de problemas sea muy fácil con la ayuda de paquetes como Ggplot2, Esquisse, etc. Si bien R sigue siendo muy popular en los círculos académicos, Python se está volviendo cada vez más famoso en la industria de la ciencia de datos.

3. Aprendizaje automático

¡ El aprendizaje automático está de moda en la ciencia de datos en estos días! Permite que las máquinas aprendan una tarea a partir de la experiencia sin programarlas específicamente. Esto se hace entrenando las máquinas usando varios modelos de aprendizaje automático usando los datos y diferentes algoritmos.

Por lo tanto, debe estar familiarizado con los algoritmos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado, como la regresión lineal, la regresión logística, la agrupación en clústeres de K-means, el árbol de decisión, el vecino más cercano de K, etc. Afortunadamente, la mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático se pueden implementar utilizando bibliotecas R o Python. (¡mencionado anteriormente!) por lo que no necesita ser un experto en ellos. Lo que necesita experiencia es la capacidad de comprender qué algoritmo se requiere según el tipo de datos que tiene y la tarea que está tratando de automatizar.

4. AutoML

Para aquellos que no son expertos en el misterioso mundo del aprendizaje automático, ¡el aprendizaje automático automatizado es una bendición! Permite que la aplicación de soluciones de Machine Learning sea mucho más fácil para los no expertos en ML e incluso puede manejar fácilmente los escenarios complejos en el entrenamiento de modelos de ML.

Por lo tanto, una herramienta como AutoML, que se puede usar para entrenar modelos de aprendizaje automático personalizados de alta calidad mientras se tiene una experiencia mínima en aprendizaje automático, seguramente ganará protagonismo. Puede ofrecer fácilmente la cantidad correcta de personalización sin una comprensión detallada del complejo flujo de trabajo de Machine Learning. Sin embargo, AutoML no es una bala de plata y puede requerir algunos parámetros adicionales que solo se pueden configurar con cierta experiencia. (¡Así que tendrás que aprender algo de Machine Learning!)

5. Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que normalmente se usa para aplicaciones más complejas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, etc. Por lo tanto, no es necesario saberlo para las aplicaciones de ciencia de datos más rutinarias y básicas que involucran datos estructurados o tabulares. Por lo tanto, los científicos de datos creen comúnmente que no es necesario aprender Deep Leaning a menos que desee profundizar en la ciencia de datos.

¡Pero eso ha cambiado en 2020! Las aplicaciones complejas de aprendizaje profundo, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural, etc., se están volviendo cada vez más populares, incluso en las aplicaciones normales de aprendizaje automático. Por lo tanto, debe conocer al menos los conceptos básicos de Deep Learning si desea convertirse en un científico de datos. ¡Incluso si no necesita usar Deep Learning ahora, esto asegurará que le resulte mucho más fácil cuando tenga que usarlo en el futuro!

6. Servicios en la nube

¿Por qué es importante una comprensión básica de los servicios en la nube? Bueno, cada vez más empresas están trasladando sus bases de datos a la nube con el tiempo. Esto podría ser un paso a la nube pública, privada o híbrida, siendo los contendientes más populares Amazon Web Services y Microsoft Azure. La mayoría de las empresas también están moviendo big data y aplicaciones de análisis a la nube, por lo que el científico de datos necesita comprender estos servicios en la nube un poco más profundamente para que puedan realizar análisis de datos de manera efectiva.

Por lo tanto, debe aprender un poco sobre la implementación de sus modelos y código en la nube. Esta es una habilidad que muchos científicos de datos no poseen y, por lo tanto, lo diferenciará de la multitud a medida que la mayoría de las empresas avanzan hacia el traslado de sus bases de datos a la nube.

7. Sql

Aunque NoSQL y Hadoop son una gran parte de la ciencia de datos en estos días, ¡SQL sigue siendo el jefe! Así que no creas que no es importante saber SQL en estos tiempos. Debería poder escribir y ejecutar consultas complejas en SQL que lo ayudarán a realizar funciones analíticas y cambiar la base de datos según sea necesario.

Debe dominar SQL como científico de datos para poder acceder a los datos fácilmente y trabajar en ellos. SQL puede brindarle información detallada sobre una base de datos según su consulta. También tiene comandos concisos que pueden ayudarlo a ahorrar tiempo y disminuir la cantidad de programación que necesita realizar para consultas difíciles. Así que aprenda SQL, ya que lo ayudará a comprender las bases de datos relacionales y agregará otra pluma a su límite como científico de datos.

Habilidades blandas

Tener Hard Skills es muy importante, ¡pero no lo es todo! Un científico de datos también debe tener varias habilidades blandas que le permitan trabajar de manera eficiente y ser un todoterreno en la industria. Entonces, veamos las habilidades blandas que debe tener un científico de datos para tener éxito.

1. Intuición de datos

¡No subestimes el poder de la intuición de datos! Es la principal habilidad no técnica que diferencia a un científico de datos de un analista de datos. ¡La intuición de datos implica encontrar patrones en los datos donde no los hay! Esto es casi como encontrar la aguja en el pajar, que es el potencial real en la enorme pila de datos sin explorar.

La intuición de datos no es una habilidad que se pueda enseñar fácilmente. Más bien proviene de la experiencia y la práctica continua. Y esto, a su vez, lo hace mucho más eficiente y valioso en su rol como científico de datos.

2. Perspicacia comercial

¿Quieres convertirte en científico de datos pero nunca pensaste que el conocimiento empresarial es importante? Bueno, es importante! La visión para los negocios es una habilidad imprescindible si. Para convertirse en un buen científico de datos, debe conocer su industria por dentro y por fuera. Debe tener una comprensión sólida de los problemas comerciales que su empresa está tratando de resolver para que pueda trabajar para resolverlos aprovechando los datos de formas nuevas y diferentes.

Para poder hacer esto, también debe comprender cómo se puede resolver el problema y cómo su solución puede afectar el negocio. Es por eso que necesita saber cómo funcionan las empresas para que pueda utilizar correctamente sus conocimientos y esfuerzos.

3. Habilidades de comunicación

¡También debe ser excelente en habilidades de comunicación para convertirse en un científico de datos experto! Esto se debe a que, si bien comprende los datos mejor que nadie, necesita traducir sus hallazgos de datos en información cuantificada para que un equipo no técnico ayude en la toma de decisiones.

¡Esto también puede implicar la narración de datos! Por lo tanto, debe poder presentar sus datos en un formato narrativo con resultados y valores concretos para que otras personas puedan entender lo que está diciendo. Esto se debe a que, eventualmente, el análisis de datos es menos importante que los conocimientos prácticos que se pueden obtener de los datos que, a su vez, conducirán al crecimiento del negocio.