En la actualidad muchas empresas necesitan buenos profesionales que se dediquen al analisis de datos y ahí entra en juego el data scientits, que es aquel que sabe extraer información útil para que la empresa tome decisiones basadas en grandes conjuntos de datos.
Esta profesión como muchas otras necesita una serie de estudios que trataremos de detallarte. Básicamente es una mezcla de conocimientos entre programación y análisis de datos. De todos modos en la actualidad hay herramientas que te permiten visualizar sin tener que entrar en grandes problemas de programación, si es útil para saber lo que estas haciendo, es muy útil que tengas una buena base de matemáticas y estadística.
Contenidos:
Programación
Es bueno tener nociones de programación, aunque sean básicas te ayudarán si tienes que modificar instrucciones o hacer un modelo diferente para poder obtener la información que estás buscando más claramente
Lenguajes recomendados para ser Data Scientist
- R
- Python
- SQL
- Java
- Scala
- Julia
- MATLAB
Visualización de datos
El mundo empresarial produce una gran cantidad de datos con frecuencia. Estos datos deben traducirse a un formato que sea fácil de comprender. Las personas entienden naturalmente las imágenes en forma de cuadros y gráficos más que los datos en bruto. Un refrán dice que «una imagen vale más que mil palabras».
Como científico de datos, debes ser capaz de visualizar los datos con la ayuda de herramientas de visualización de datos como ggplot, d3.js y Matplottlib, y Tableau. Estas herramientas te ayudarán a convertir los resultados complejos de tus proyectos en un formato que sea fácil de comprender. La cuestión es que mucha gente no entiende la correlación serial o los valores p. Tienes que mostrarles visualmente lo que representan esos términos en tus resultados.
La visualización de datos ofrece a las organizaciones la oportunidad de trabajar directamente con los datos. Pueden captar rápidamente ideas que les ayudarán a actuar sobre nuevas oportunidades de negocio y a adelantarse a la competencia.
Reconocer datos no estructurados
Es fundamental que un científico de datos sea capaz de trabajar con datos no estructurados. Los datos no estructurados son contenidos no definidos que no encajan en las tablas de las bases de datos. Algunos ejemplos son los vídeos, las entradas de blog, los comentarios de los clientes, las entradas de las redes sociales, los feeds de vídeo, el audio, etc. Son textos pesados agrupados. Clasificar este tipo de datos es difícil porque no están racionalizados.
La mayoría de la gente se refiere a los datos no estructurados como «análisis oscuro» debido a su complejidad. Trabajar con datos no estructurados ayuda a desentrañar ideas que pueden ser útiles para la toma de decisiones. Como científico de datos, debe tener la capacidad de comprender y manipular datos no estructurados de diferentes plataformas.
Donde estudiar análisis de datos
- Youtube
- Coursera (Tiene cursos gratis)
