10 Secretos Invisibles de los Científicos de Datos

Todos los días, los seres humanos y las máquinas están invirtiendo con éxito en contribuir con 2,5 trillones de bytes de datos, es tanto que el 90% de la acumulación de datos en Internet se ha construido desde 2016.

En 2010, fueron 200qn bytes que crecieron hasta 410000qn en febrero de 2020 (1qn byte es 10 ^ 18 bytes en una escala corta y un millón de millones en formato largo). Esto proviene de todas partes del mundo. Podría ser un mensaje de Facebook de un amigo o el descubrimiento de un meteoro en otra galaxia. Todas estas piezas de información consisten en datos desorganizados o descuidados que ofrecen un gran desafío en términos de análisis, ya sea por humanos o por máquinas automatizadas. Un buen experto en datos puede excavar minas de oro, si puede entender estos datos, lo que conduce a la evolución de la ciencia de datos y al uso de Big Data, análisis, aprendizaje automático, inteligencia artificial y otros campos.

Según el ‘Informe del Cuadrante Mágico’ de Gartner, la ciencia de datos y el aprendizaje automático son las dos tecnologías más emergentes que pueden remodelar el futuro. La ciencia de datos, como sabemos, es una combinación de varias herramientas, algoritmos y principios de aprendizaje automático para descubrir patrones ocultos y conocimientos significativos a partir de datos sin procesar y no estructurados. Los científicos de datos experimentados tienen algunos secretos bien guardados que los hacen expertos en este campo.

Estadísticas: Procesar problemas complejos en el mundo real es muy desafiante con una estructura de datos desordenada. El enfoque principal del usuario sería separar el ruido aleatorio de la fuente de datos y hacer que el hilo funcione. La estadística ayuda a adquirir conocimientos significativos a partir de los datos mediante la realización de cálculos matemáticos sobre ellos.

Visualización: Ningún ser humano habla en 1 y 0. Para obtener más transparencia para cualquier solución empresarial, los datos deben transferirse de archivos binarios a un formato aceptado visualmente. Los desarrolladores necesitan tener una mejor visión de los problemas antes de proponer sus soluciones. Aquí, Visualización indica convertir datos a un formulario simple.

Conocimiento del dominio: incluso si se trata de atención médica o ciencia espacial, la tecnología es la única área en la que los científicos de datos difieren entre sí. La principal ventaja de los científicos de datos es que pueden adaptarse a cualquier idioma o tecnología en unas pocas semanas de práctica. Una vez que los científicos de datos adquieran este conocimiento, serán capaces de definir soluciones precisas para cualquier problema en función del entorno y la experiencia en ese dominio.

Minería de datos: se trata de cómo se extrae la información de un conjunto de datos distribuidos. Este proceso implica la interrogación de los datos, la búsqueda de trance y la búsqueda de información crucial del conjunto de datos existente. Esto requiere habilidades computacionales y creativas intensivas. El proceso se utiliza para la transformación, limpieza, integración de datos y análisis de patrones.

Base de datos y procesamiento de datos: esto incluye la limpieza, el almacenamiento y la manipulación de los datos para extraer información procesable de ellos. La información que se recopila de múltiples fuentes debe transformarse y cargarse en los sistemas de la manera que el usuario necesita.

Comunicación: Para un científico de datos, conocer las respuestas para todas las preguntas sobre qué y por qué son los pasos iniciales del proceso. Comunicar sus hallazgos y brindar soluciones a la audiencia es el último paso. Para este proceso, el 60% de los datos provendrán de registros. Para obtener el saldo del 40%, necesita cavar agujeros, comunicarse con varios departamentos o sentarse con directores y conserjes. Un científico de datos exitoso también es un buen oyente.

Presentación : exhibir los datos de una manera atractiva y útil para los espectadores. Como científico de datos, se le considera el guardián entre los conocimientos y las personas. Aunque puede escribir millones de código para crear una solución, su presentación llamativa completa el trabajo. Si es incapaz de presentar el resultado a los tomadores de decisiones clave, todo el maldito trabajo es basura.

Práctica de la vida real: Como dice el viejo refrán, la práctica te hace perfecto. La mejor y más fácil manera de lograr una experiencia de la vida real es administrar o construir pequeños proyectos. Puede obtener datos de muestra de Internet o puede recopilarlos en cualquier tienda o minorista conocido. Identifique algunos proyectos de código abierto y contribuya a su trabajo, limpie algunas bases de datos funky y obtenga información a partir de ellas explorando o haciendo predicciones.

Programación : cuanto mejor hable con las máquinas, obtendrá el resultado deseado. Aprenda cómo se comportan las máquinas con sus habilidades técnicas. Los científicos de datos generalmente prefieren codificar con algunos lenguajes de programación de uso común como Python, R, Java, Julia, Scala, SQL. Python parece ser el preferido por la mayoría de los científicos de datos, ya que termina más rápido que otros.

Creatividad : habilite su curiosidad para generar nuevas ideas y guíe su cerebro para encontrar esas ideas alucinantes. Si desea crecer como un gran científico de datos, debe descubrir soluciones innovadoras en cada paso. Escuche el dicho: No fue Newton quien descubrió la gravedad, es la curiosidad dentro de él.

Explore y comprenda estos secretos básicos y enloquezca para resolver problemas difíciles.

Por: Joys Joy