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El camino hacia esta profesión, como en cualquier otra, tiene su lado complejo. Además, las herramientas que se emplean para su práctica no se aprenden en un mes, ni siquiera en un año. Por lo que es necesario estar en un constante aprendizaje, dando pequeños pasos cada día, equivocándose y volviendo a intentarlo.
1. Estadística, matemáticas, álgebra lineal
Una comprensión seria de Data Science requerirá un curso fundamental de teoría de la probabilidad (análisis matemático como herramienta necesaria en la teoría de la probabilidad), álgebra lineal y estadística matemática.
Los conocimientos matemáticos básicos son importantes para analizar los resultados de los algoritmos de procesamiento de datos. Hay ingenieros fuertes en el aprendizaje automático sin esa formación, pero son más bien la excepción.
2. Programación
Tener una introducción a los fundamentos de la programación será una gran ventaja. Puede facilitar las cosas un poco, empezando por aprender un lenguaje de programación y concentrarse en todos los matices de su sintaxis.
A la hora de elegir un lenguaje, es conveniente pensar en Python. En primer lugar, es ideal para los principiantes y su sintaxis es relativamente sencilla. En segundo punto, Python es multifuncional y está muy solicitado en el mercado laboral.
3. Aprendizaje automático
Las computadoras aprenden a actuar por sí mismos, ya no es necesario escribir instrucciones detalladas para realizar determinadas tareas. Así que el aprendizaje automático es relevante para casi cualquier campo, pero sobre todo funcionará bien donde haya Data Science.
El primer paso para adquirir conocimientos sobre el aprendizaje automático es familiarizarse con sus tres formas principales.
1) El aprendizaje sobre la marcha es la forma más desarrollada de aprendizaje automático. La idea es construir una función a partir de datos históricos para los que conocemos los valores «correctos» (etiquetas de destino) que predice las etiquetas de destino para los nuevos datos. Los datos históricos están etiquetados. El etiquetado (asignación de clases) significa que tiene un valor de salida específico para cada fila de datos. Esta es la esencia del algoritmo.
2) Aprendizaje que no requiere supervisión. No tenemos variables etiquetadas, sino muchos datos en bruto. Esto nos permite identificar lo que se llama patrones en los datos históricos de entrada, y sacar conclusiones interesantes desde una perspectiva general. Por lo tanto, aquí no hay datos de salida, sólo un patrón visible en un conjunto no supervisado de datos de entrada. Lo bueno del aprendizaje no supervisado es que se presta a muchas combinaciones de patrones, por lo que estos algoritmos son más complejos.
3) El aprendizaje por refuerzo se aplica cuando se tiene un algoritmo con ejemplos que carecen de etiquetado, como ocurre con el aprendizaje no supervisado. Sin embargo, puede complementar el ejemplo con respuestas positivas o negativas según las soluciones ofrecidas por el algoritmo. El aprendizaje por refuerzo se ocupa de aplicaciones en las que el algoritmo debe tomar decisiones que tienen consecuencias. Es similar al aprendizaje por ensayo y error. Un ejemplo interesante de aprendizaje por refuerzo es cuando las computadoras aprenden a jugar con videojuegos por sí solas.
4. Minería de datos (análisis) y visualización de datos
La minería de datos es un importante proceso de investigación. Se trata de analizar patrones de datos ocultos según diferentes opciones de traducción en información útil que se recoge y genera en los almacenes de datos para facilitar las decisiones empresariales destinadas a reducir los costes y aumentar los ingresos.
5. Experiencia práctica
Hacer puramente teoría no es muy interesante, es valioso probar en la práctica.
Usa Kaggle. Aquí es donde tienen lugar las competiciones de análisis de datos. Hay muchos conjuntos de datos abiertos que puedes analizar y publicar tus resultados. También puedes ver los guiones publicados por otros participantes y aprender de las experiencias exitosas.
6. Confirma tus aptitudes
Una vez que hayas aprendido todo lo que necesitas saber sobre el análisis de datos y hayas probado suerte en las competiciones abiertas, empieza a buscar trabajo. Una confirmación independiente de tus aptitudes será una ventaja.
Todo lo que necesitas para ser un Data Scientist está en nuestro Master Data Science.
Creativa, social media manager, copywriter y amante de gatitos. Donde me encanta escribir y crear conceptualizaciones para las marcas, y expresarme libremente a través de mis letras.
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