Desafíos de un científico de datos junior: los mejores consejos para ayudarlo en el camino

Uno de los campos más fascinantes de la actualidad que permite a las empresas mejorar sus operaciones es la ciencia de datos.

Bases de datos, servidores de red y páginas oficiales de redes sociales.

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Los registros comerciales generan una gran cantidad de datos que deben procesarse y no es aceptable ignorarlos.

Estos conjuntos de datos son recopilados por científicos de datos, quienes luego filtran la información irrelevante antes de analizarla.

Este artículo ayuda a identificar la situación actual de la empresa y las posibles oportunidades de mejora.

Pero comprender los datos no siempre es sencillo. Los científicos y analistas de datos enfrentan desafíos como la acumulación de datos, problemas de seguridad y la falta de tecnología adecuada.

Desafíos de la ciencia de datos junior

Encontrar el problema de datos primero

La identificación del tema o problema es una de las tareas más difíciles en la ciencia de datos.

Los conjuntos de datos grandes y frecuentemente no estructurados suelen ser el punto de partida para los científicos de datos. Deben ser conscientes de lo que se supone que deben hacer con esta información.

Para abordar un problema comercial como la pérdida de una determinada base de consumidores, por ejemplo, es posible que deban analizar estos datos.

Alternativamente, podrían necesitar analizar datos comerciales para ver dónde han perdido dinero en los últimos años.

La solución más fácil es la siguiente:

Antes de analizar cualquier conjunto de datos, es mejor comprender el problema que debe resolverse.

Comprender los requisitos comerciales lo ayudará a crear un flujo de trabajo. También es posible hacer una lista de verificación que se puede tachar cuando se examinan los datos.

Selección de los datos más relevantes

Las empresas generan enormes volúmenes de datos cada segundo, lo que dificulta la obtención de los datos adecuados para el análisis.

Esto se debe a que seleccionar el mejor conjunto de datos es crucial para producir el modelo de datos óptimo.

Tomará menos tiempo limpiar y analizar los datos correctos en el formato correcto.

Examinar el desempeño comercial de una corporación.

Por ejemplo, necesita el conjunto de datos que contiene los datos financieros del año actual o de los años anteriores.

La cantidad de datos también es bastante importante. Tanto la escasez como el exceso de datos son perjudiciales.

Es posible que necesite acceder a datos de una variedad de fuentes, incluidos registros de clientes y bases de datos de personal, lo que podría ser difícil.

No te asustes ya que la solución es más fácil de lo que piensas.

Un científico de datos junior debe interactuar con los representantes de la empresa para obtener datos.

Esto garantiza que tenga todos los conjuntos de datos necesarios para solucionar el problema. También se requiere la administración de sistemas de gestión de datos y tecnologías de integración de datos.

Las soluciones de datos como Adobe Analytics ayudan a recopilar, agregar y filtrar datos de muchas fuentes.

Otra solución poderosa si usas una herramienta de visualización de datos, como Capturly . Con la ayuda de una herramienta de este tipo, puede obtener datos cualitativos sobre sus conjuntos y puede concentrarse en su objetivo de una manera más fácil.

Este tipo de herramientas ayudan a unir todas las fuentes de datos y configurar un flujo de trabajo.

Purga de datos

La limpieza de datos, o la eliminación de información superflua de un conjunto de datos, es uno de los desafíos más importantes de la ciencia de datos.

Se estima que las organizaciones pierden hasta un 25 % de sus ingresos como resultado del alto costo de aclarar datos incorrectos.

Trabajar con conjuntos de datos que tienen muchas irregularidades e información no deseada puede ser muy estresante para un científico de datos.

Puede llevar muchas horas de trabajo aclarar datos contradictorios porque estos expertos deben trabajar con terabytes.

Además, estos conjuntos de datos pueden tener resultados no deseados e incorrectos.

El gobierno de datos es el remedio ideal para este problema. Alude al conjunto de prácticas utilizadas por una empresa para gestionar sus activos de datos.

Para depurar, formatear y preservar la precisión de los conjuntos de datos que manejan, los profesionales de datos deben emplear soluciones de gobierno de datos contemporáneas.

Los mejores instrumentos de gobierno de datos son:

• IBM
• Collibra
• Cierto
• Alteryx

Una acción crítica que las empresas deben hacer es contratar especialistas para monitorear la calidad de los datos.

Dado que este es un problema de toda la empresa, los gerentes de calidad de datos deben estar presentes en todos los departamentos para garantizar la calidad y precisión de los conjuntos de datos.

Habilidades que tienes que reunir

Un científico de datos junior debe ser capaz de realizar las siguientes tareas:

• Creación de conjuntos de datos
• Limpieza y manipulación de datos.
• Hacer que los datos sean accesibles para los usuarios
• Realización de análisis avanzados
• haciendo modelaje
• Visualización de estadísticas de datos

¿Cuáles deberían ser las principales prioridades para perfeccionar las habilidades necesarias para un científico de datos junior?

Repasemos las habilidades fundamentales que debe tener antes de poder comenzar a trabajar en ciencia de datos.

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Programación

Para los jóvenes aspirantes a científicos de datos, la programación es una habilidad esencial.

Los lenguajes de programación más utilizados entre los científicos de datos son Python y SQL , que se utiliza para la gestión de bases de datos relacionales y consultas de datos.

Para organizar enormes franjas de datos, con frecuencia desestructuradas, mediante la programación. Es esencial que facilitar el análisis sea un componente regular de la descripción del trabajo de los científicos de datos junior.

Estudiar un título o inscribirse en un curso intensivo en línea son dos formas de aprender un lenguaje de programación.

Una vez dominada, la programación es un talento que será útil para una variedad de trabajos, no solo para la ciencia de datos.

Procedimientos estadísticos

Un componente clave de la ciencia de datos son las estadísticas.

Los métodos estadísticos serán un tema que se discutirá brevemente en cualquier curso efectivo que capacite a los estudiantes para convertirse en científicos de datos aplicados.

La regresión lineal, la regresión logística, el análisis discriminante, el arranque y la validación cruzada son técnicas estadísticas con las que los científicos de datos deben estar familiarizados.

Visualización de datos

Una de las mejores partes de la ciencia de datos es presentar sus hallazgos gráficamente.

Más un arte que un escenario predeterminado, la visualización. Esto significa que no existe un enfoque de "talla única".

En cambio, los gurús visuales tienen la habilidad de contar historias convincentes.

Debe comenzar por familiarizarse con los gráficos básicos, como los gráficos de barras y los histogramas, antes de pasar a otros más complejos, como los mapas de calor y los diagramas de cascada .

Al evaluar o mostrar datos de investigación, estas presentaciones son útiles. Sin embargo, la aplicación de artes gráficas hace que el análisis univariado y bivariado sea más fácil de comprender.

Muchos equipos de ciencia de datos, aunque no todos, usan Tableau como una herramienta común del oficio.

Usando arrastrar y soltar, la plataforma de análisis visual ofrece una interfaz fácil de usar.

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Manipulación de datos

La manipulación de datos, que implica limpiar datos sin procesar, eliminar valores atípicos, cambiar valores nulos y poner los datos en un formato más útil, es otra habilidad crucial para un científico de datos novato.

Los científicos de datos sin experiencia pueden sacar conclusiones más rápidamente manipulando hábilmente los datos.

Aunque la manipulación y el análisis de datos pueden llevar mucho tiempo, en última instancia ayudan en el desarrollo de decisiones superiores basadas en datos.

Algunas de las técnicas de análisis y modificación de datos utilizadas con frecuencia incluyen la restauración de valores faltantes, la corrección de valores atípicos y la alteración de tipos de datos.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un método que los científicos de datos deben comprender.

El modelado predictivo se realiza mediante el aprendizaje automático.

Por ejemplo, puede emplear un sistema de aprendizaje automático para pronosticar el número de usuarios para el mes siguiente y mostrar las estadísticas del mes anterior.

Un componente clave de la analítica empresarial, particularmente en marketing, es la predicción de resultados.

Los modelos lineales simples y la regresión logística son buenos lugares para comenzar antes de pasar a modelos más complejos como Random Forest .

Aunque solo se requieren un par de líneas para conocer las reglas de estos algoritmos, es crucial comprender cómo funcionan.

Como resultado, el ajuste de los hiperparámetros se simplifica y, en última instancia, se produce un modelo con tasas de error bajas.

Practicar la descripción de problemas es el mejor método para dominar el aprendizaje automático.

Puede participar en actividades como HackLive, un hackatón comunitario centrado en el liderazgo comunitario. Aquí, puede aprender de profesionales mientras enfrenta desafíos y hace una contribución.

Comunicación fuerte

La comunicación es el siguiente talento en la lista de las principales habilidades de los científicos de datos.

Los científicos de datos son expertos en extraer, comprender y analizar datos.

Sin embargo, debe poder explicar de manera efectiva sus resultados a los miembros del equipo que provienen de diferentes antecedentes profesionales si desea tener éxito en su puesto y ayudar a su organización.

Fuerte sentido de los negocios

La experiencia técnica se puede aplicar de manera más efectiva cuando se combina con un juicio comercial sólido.

Sin él, es posible que un científico de datos en ciernes no pueda identificar los problemas y las dificultades que deben superarse para que una empresa avance.

Esto es crucial para ayudar a la empresa para la que trabaja a buscar nuevas perspectivas comerciales.

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Conclusión

Es un desafío administrar enormes conjuntos de datos y abordar los problemas de la ciencia de datos.

Los profesionales en ciencia de datos ahora son un componente crucial de las grandes empresas. Las empresas pueden buscar asesoramiento experto además de aprovechar el talento y el conocimiento de los científicos de datos.

Los expertos en ciencia de datos pueden acudir al rescate ofreciendo consejos perspicaces sobre cómo administrar los datos de una organización.

Puedes encontrar varios cursos excelentes sobre ciencia de datos en Udemy .

Aprende mucho y sé un experto.