Principales habilidades de ciencia de datos de tendencia que necesitará en 2023

El término general "tecnología de datos" abarca numerosas disciplinas, análisis de datos, minería de datos, inteligencia sintética, adquisición de conocimientos por máquinas, estudio profundo y campos relacionados. La ciencia de datos se enorgullece de ser una de las industrias que experimenta el aumento más rápido en la capacidad de ingresos y las posibilidades profesionales. El conjunto de habilidades que se exige a los científicos de la información a menudo incluye la adquisición de grandes archivos de forma inesperada debido a la pronunciada curva de aprendizaje asociada a este dominio. Además, los científicos de registros requieren sólidas capacidades de intercambio verbal e interpersonal y dominio de lenguajes de programación y cálculos estadísticos.

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La demanda de personas capacitadas para tomar decisiones basadas en información va en aumento. Las proyecciones indican un auge del 15% en las carreras de tecnología estadística, con una adición prevista de 110.000 nuevos puestos para tomadores de decisiones basados ​​en estadísticas a lo largo de 2020. Según nuestra evaluación de talento mundial, las capacidades más buscadas en conocimientos de tecnología de la información -Cómo abarcar aritmética, estadística, adquisición de conocimientos de dispositivos sobre gestión de hechos, programación estadística y visualización de hechos.

Las organizaciones están recurriendo a la información y el conocimiento científico en el panorama empresarial moderno para diversas funciones, mejorando el desarrollo de productos, reforzando la retención de clientes y descubriendo nuevas perspectivas comerciales. Esta creciente dependencia del conocimiento tecnológico de la información es fundamental para que las agencias preserven, amplifiquen y preserven un lado competitivo en sus respectivas industrias.

Ya sea que busque mejorar su dominio de Python o recién esté comenzando a explorar la ciencia estadística, tenemos fuentes completas para ayudarlo en su viaje.

Un curso de ciencia de datos es un camino estructurado para cultivar las habilidades cruciales para una profesión de éxito. Las publicaciones sobre ciencia de datos generalmente proporcionan un plan de estudios que cubre los conceptos, herramientas y técnicas fundamentales utilizados dentro del campo. Esta forma garantiza que las personas sin experiencia construyan una base estable.

¿Quién es un científico de datos?

Los científicos de datos son expertos analíticos que aprovechan el poder y siguen sus conocimientos en ciencias de datos para encontrar patrones y manejar registros de manera eficaz. Son expertos en resolver desafíos comerciales complejos aprovechando su conocimiento de la industria, su comprensión contextual y una dosis saludable de escepticismo más cercano a las suposiciones montadas.

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Principales habilidades imprescindibles para los científicos de datos:

Los científicos de datos requieren una combinación de competencias realistas y capacidades empresariales esenciales. A continuación, descubrirá una lista de las 30 capacidades principales cruciales para lograr logros en ciencias de la información en 2023. Las competencias necesarias para convertirse en un científico de datos se pueden dividir en estas categorías: Habilidades fundamentales en ciencia de datos, Habilidades técnicas en ciencia de datos, Habilidades de programación para datos Ciencias y habilidades comerciales o de dominio.

Álgebra lineal: El álgebra lineal posiblemente parezca una materia matemática compleja. Sin embargo, es un verdadero punto de inflexión en el mundo de la información, la tecnología y el aprendizaje automático. Es como si el superhéroe de la aritmética conociera el sistema. ¿La mayoría de esas máquinas sofisticadas conociendo la moda? Se podría considerar que hablan el lenguaje de las matrices. Incluso los conjuntos de datos suelen disfrazarse de matrices, lo que hace del álgebra lineal un talento fundamental.

Estadísticas: Las estadísticas suelen parecer intimidantes, como el Sherlock Holmes de la tecnología documental. Son los detectives que nos ayudan a encontrar estilos ocultos en los datos y convertirlos en conocimientos prácticos. Los científicos de datos dependen de los registros para adquirir, verificar, analizar y sacar conclusiones significativas de los hechos. Es el nombre del juego detrás de los modelos matemáticos cuantificables que aportan claridad a variables complicadas.

Microsoft Excel: Ahora, hablemos de Microsoft Excel. Es como el compañero de confianza en el viaje de la ciencia de la información. Excel transforma datos desordenados y desestructurados en un diseño ordenado y comprensible. Es su herramienta de referencia para la manipulación de datos, lo que le permite modificar, filtrar, escribir, fusionar y simplificar resultados de datos rápidamente. Incluso puede crear tablas dinámicas y gráficos, y viene con una función adicional llamada Visual Basic para Aplicaciones (VBA) para brindar algo de magia superior.

Toma de decisiones: en el mundo de la tecnología estadística, conocer el impacto de las selecciones en los resultados es fundamental. Piensa en ello como si tuvieras una brújula que te orienta. Los científicos de datos combinan sus habilidades con los maestros de las máquinas para navegar en este terreno complejo, utilizando su conocimiento para tomar decisiones informadas que pueden cambiar el deporte.

Conceptos básicos de la ciencia de datos: recuerde los conceptos básicos; Pueden ser la base de su historia y su viaje de conocimientos tecnológicos. Necesita estar bien versado en ciencia de la información, conocimiento de dispositivos y fundamentos de la inteligencia artificial. Y es fundamental comprender las diferencias entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático: son como primos cercanos en la familia de conocimientos tecnológicos estadísticos.

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Habilidades técnicas en ciencia de datos:

Aprendizaje automático: la tecnología de datos se basa en gran medida en que los dispositivos adquieran conocimientos para modelar y extraer información de los datos utilizando algoritmos como bosques aleatorios, K vecinos más cercanos, Bayes ingenuos y modelos de regresión.

Redes neuronales: las redes neuronales, inspiradas en el funcionamiento del cerebro, pueden analizar y descubrir patrones ocultos en la información mientras mejoran constantemente su rendimiento general con el tiempo.

Hadoop: Apache Hadoop, un marco de código abierto, permite el almacenamiento y procesamiento eficiente de grandes conjuntos de datos al distribuir la carga de trabajo entre múltiples computadoras.

Computación en la nube: los científicos de datos aprovechan la fortaleza de plataformas como Google Cloud, AWS y Azure para manejar operaciones de registros a gran escala utilizando diversos equipos, lenguajes y estructuras de bases de datos.

Herramientas de software: las herramientas de uso general como Pandas y NumPy en Python son fundamentales para la manipulación de registros, incluso cuando aplicaciones especializadas como OpenCV ayudan en la visión de PC en tiempo real.

Aprendizaje profundo: el estudio profundo, un subconjunto de la ciencia de los hechos, acelera las tareas que incluyen el análisis y la interpretación de registros, cosechando recompensas para los científicos de datos que manejan grandes volúmenes de registros.

Gestión de bases de datos: los sistemas de gestión del conocimiento ayudan a guardar y recuperar datos de manera eficaz, lo que ayuda a la empresa estadística y la colaboración en equipo.

Gestión de datos: los científicos de datos abordan los problemas de datos reelaborando y mapeando información no estructurada en un diseño utilizable, agilizando el sistema de análisis.

Matemáticas: los datos matemáticos son la base de los dispositivos para adquirir conocimiento sobre algoritmos, análisis de datos y descubrimiento de ideas, lo que los convierte en una habilidad importante para los científicos de los datos.

Análisis estadístico: los científicos de datos deben conocer bien los datos, incluida la información descriptiva, las distribuciones de probabilidad, el muestreo, la población y las pruebas de hipótesis, antes de profundizar en los modelos de aprendizaje automático.

Big Data: Tratar con conjuntos de datos grandes, establecidos o no estructurados, comúnmente denominados "Big Data", requiere equipos como Spark y Hadoop para controlar y procesar registros correctamente.

Visualización de datos: la visualización de datos se configura presentando registros visualmente para transmitir mensajes y resaltar los resultados de la evaluación. Mejora el conocimiento y las ideas de habilidades famosas. Las visualizaciones de datos estándar en la tecnología estadística incluyen gráficos de barras, histogramas y gráficos circulares.

Inteligencia empresarial: ser un científico de datos no siempre implica talento técnico; también se trata de know-how en el contexto de la empresa comercial. Las empresas dependen de la información para impulsar sus sistemas, mejorar la rentabilidad y expandirse. Por tanto, tener conocimientos empresariales es fundamental para un científico de la información.

Análisis de datos exploratorios (EDA): EDA es un método de análisis de datos que emplea herramientas visuales para descubrir tendencias, estilos y conocimientos. Utiliza resúmenes estadísticos y representaciones gráficas para comprobar suposiciones y comprender mejor los hechos.

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Habilidades de programación para ciencia de datos:

Python: Python es un lenguaje de programación flexible y muy buscado dentro del mundo tecnológico, específicamente para la tecnología de datos. Es el lenguaje cruzado para crear dispositivos, aprender modelos, manejar datos y optimizar tareas como la introducción de informes DAG. Con su sintaxis sincera, Python permite a los científicos estadísticos realizar un análisis de información sólido.

Flask: Flask, un marco web basado en Python, simplifica el desarrollo de paquetes web y backend. Ofrece a los desarrolladores una gestión completa del acceso a las estadísticas y aprovecha equipos como Werkzeug y Jinja para lograr flexibilidad y eficiencia.

SQL y almacenamiento de datos: los científicos de datos deben tener talento en SQL, ya que es vital para la manipulación de hechos, la aparición de procesos y la extracción de estadísticas de las bases de datos. SQL desempeña un papel fundamental en los niveles de instrucción y modelado de registros.

Apache Spark: Apache Spark, un motor de procesamiento distribuido de código abierto, es una herramienta de referencia para manejar cargas de trabajo de datos masivas. Con almacenamiento en caché en memoria y ejecución optimizada de preguntas, Spark garantiza resultados rápidos al consultar excelentes conjuntos de datos, lo que lo hace ideal para tareas importantes de procesamiento de estadísticas.

Conclusión:

El rápido crecimiento de la era ha allanado el camino para considerables oportunidades de trabajo en la empresa tecnológica en constante evolución. En este mundo acelerado, lidiar con las estadísticas se ha vuelto difícil. Los científicos de datos desempeñan una función fundamental en las organizaciones y empresas al aprovechar importantes activos estadísticos, a menudo miles de millones de factores estadísticos, para elaborar planes y estrategias eficaces. Si desea desarrollar una profesión en ciencia de los datos, recuerde inscribirse en un curso de ciencia de datos que le ayude a acumular los conocimientos y las habilidades necesarios para destacarse en el competitivo mercado de procesos.