Hoja de ruta de la ciencia de datos 2024: una guía completa para dominar la ciencia de datos

La ciencia de datos se ha convertido en uno de los dominios más prometedores del enfoque digital. Una ruta de aprendizaje diseñada adecuadamente puede marcar la diferencia entre simplemente salir adelante y dominar todas las habilidades necesarias, especialmente porque sigue adquiriendo más importancia en múltiples industrias. Esta hoja de ruta de ciencia de datos para 2024 le ayudará a darse cuenta de ello al controlar la variedad, detectar sus fuentes de verdad y ampliar tanto la profundidad como la amplitud a medida que avanzamos a través de esta serie de publicaciones.

1. Comprender los conceptos básicos de la ciencia de datos

Primero comprendamos los conceptos básicos antes de entrar en complejidad.

• ¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos analiza y proporciona datos para permitir la toma de decisiones. Esto es posible utilizando estadísticas, aprendizaje automático y prácticas informáticas.

• La importancia de la ciencia de datos en 2024

A medida que los datos continúan aumentando exponencialmente, las empresas requieren fortalecer sus esfuerzos con estrategias óptimas para gestionar dichos datos. La ciencia de datos cambia industrias en todos los ámbitos, desde la atención médica y las finanzas hasta el marketing de fabricación.

2. Habilidades esenciales para la ciencia de datos en 2024

Antes de comenzar a trabajar como científico de datos, debes dominar las siguientes habilidades esenciales para tener una base sólida en este campo, que son las siguientes:

A. Habilidades de programación

Como científico de datos, debes dominar la programación para manipular y analizar datos. Los dos idiomas principales en términos de popularidad son

• Pitón

Las excelentes bibliotecas, NumPy, Scikit-learn y TensorFlow lo convierten en el lenguaje favorito para la ciencia de datos. Python es un excelente lugar para comenzar entre otros lenguajes debido a su simplicidad y legibilidad.

• R

R – R es un producto de lenguaje de computación estadística que permite a los usuarios diseñar sus herramientas de visualización de datos y cálculos para su análisis.

B. Matemáticas y Estadística

Fuerte experiencia en Álgebra Lineal, Probabilidad y Estadística para desarrollar modelos e interpretar conocimientos de datos. Tengo en mente los conceptos básicos; distribuciones de probabilidad, pruebas de hipótesis y significancia estadística.

C. Limpieza y manipulación de datos

Gestión de datos: fundamental para cualquier científico de datos.

• Pandas (Python): limpia, manipula y analiza conjuntos de datos con facilidad una vez que dominas los pandas
• SQL significa lenguaje de consulta estructurado y se utiliza para administrar bases de datos relacionales. SQL es importante cuando tienes que trabajar con conjuntos de datos que son demasiado grandes y están almacenados en una base de datos.

D. Visualización de datos

Con la visualización de datos, puede presentar eficazmente los resultados de su investigación. Matplotlib, Seaborn para pythonPaneles para PythonTableauVisualizacionesLas herramientas de visualización de información desordenadas como MatplotLib seguirán dominando estas áreas del mercado para facilitar la vida de la experiencia de visualización de BI también en 2024 (seg.)

E. Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una funcionalidad clave que permite a los sistemas aprender de los datos y predecir resultados a través de patrones. Concéntrese en estos temas:

• Aprendizaje supervisado, como regresión lineal, árboles de decisión y bosques aleatorios.
• Técnicas de agrupación: k-medias y agrupación jerárquica: agrupación de objetos similares.
• Limitación del aprendizaje automático tradicional: la escala a la que se generan los datos tendría que ser manejada por redes neuronales y marcos como TensorFlow o Keras, lo que haría del aprendizaje profundo un área atractiva para los estudios de posgrado en 2024.

3. Ruta de aprendizaje estructurada: una guía paso a paso

Un plan paso a paso para Data Scientist 2024

• Paso 1: Python y SQL (mes 1-3) y

Conceptos básicos de Python -> Pasar a bibliotecas como Pandas y NumPy para la manipulación de datos. Además, comience a aprender SQL para administrar sus consultas de bases de datos.

• Paso 2: Matemáticas y Estadística (meses 3 y 4)

Obtenga una base matemática para respaldar sus habilidades en ciencia de datos. Hay muchos recursos en línea, como Online Academy o Coursera.com, y EdX para estudiar temas como estadística y álgebra lineal de probabilidad.

• Paso 3: Exploración y negociación de datos [mes 5 a 6)

Cómo limpiar datos: con Pandas Aprenda a manipular datos con las bibliotecas Matplotlib y Seaborn.

• PASO 4: Algoritmos de aprendizaje automático (meses 7-9)

Ingrese al aprendizaje automático y aprenda algoritmos de regresión, clasificación y agrupación. Obtenga información sobre las compensaciones entre sesgo y variación, el sobreajuste y la validación cruzada. Haga ejercicio utilizando conjuntos de datos reales o Kaggle, UCI Machine Learning Repository.

• Paso 5: (Aprendizaje profundo y temas avanzados; Mes 10-12)$

Si domina los conceptos básicos del aprendizaje automático, opte por el aprendizaje profundo y las redes neuronales. A continuación, estudie las redes neuronales convolucionales (CNN) para datos de imágenes y las redes neuronales recurrentes (RNN) para secuenciales Rata Learn TensorFlow y TC Learn PyTorch y sus amigos.

4. Proyectos y Experiencia Práctica

Los proyectos prácticos son la mejor manera de practicar tus habilidades. Concentrarse en:

• Competiciones de Kaggle: práctica en desafíos de aprendizaje automático. ¡Escribe sobre ello cuando te sientas lo suficientemente bien!
• Colabora en proyectos de ciencia de datos de código abierto: Proyectos de código abierto de ciencia de datos para poner tus habilidades en acción.
• Proyectos personales: haga algo, un proyecto propio, que refleje sus intereses (por ejemplo, analizar datos de redes sociales, crear un sistema de recomendaciones...)

5. Habilidades interpersonales y conocimiento del dominio

Las habilidades interpersonales son igual de importantes (ZeroConstructor, desarrollador de Blockchain y Altcoin.

• Comunicación: Los mejores conocimientos no sirven de nada si las partes interesadas no técnicas no pueden entenderlos.
• Resolución de problemas: debe poder tomar decisiones difíciles si tiene datos confusos o problemas ambiguos.
• Conocimiento del dominio: cuanto mejor conozca el dominio empresarial en el que trabaja (por ejemplo, atención médica, finanzas, marketing), le será más útil interpretar información valiosa a partir de los datos.

6. Mantenerse actualizado: tendencias en ciencia de datos para 2024

La ciencia de datos es un campo en constante cambio. En 2024

• AutoML (Aprendizaje automático automatizado): ejemplos Google AutoML y H2O. Para agilizar el proceso, la IA ahora está ayudando a construir modelos de aprendizaje automático con menor intervención manual.
• IA perimetral: los modelos se trasladan a dispositivos perimetrales (como nuestros teléfonos móviles), por lo que se requieren habilidades tanto de compresión como de implementación de modelos.
• IA explicable (XAI): a pesar de lo complejos que se han vuelto los modelos de aprendizaje automático actuales, el deseo de transparencia e interpretabilidad no ha hecho más que crecer. Él

Conclusión

Todo esto debería conducirlo a las habilidades y la confianza que exigirá cualquier aspirante a científico de datos en el año 2024. Aprenda primero las habilidades básicas, aprenda a través de la práctica de proyectos y manténgase actualizado con las tendencias emergentes. Manténgase dedicado y constante y lo logrará. ¡Y conviértete en un científico de datos!

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