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Conclusiones clave

• La ciencia de datos es un campo en constante evolución
• En el campo de la ciencia de datos, el aprendizaje es de por vida
• Un profesional de la ciencia de datos debe continuar mejorando su conocimiento en el campo para mantenerse al día con los nuevos desarrollos tecnológicos y aplicaciones de software.

Puedo recordar la alegría y el entusiasmo que tuve cuando comencé mi viaje de ciencia de datos hace unos 6 años. Para mí, la transición a la ciencia de datos fue bastante fluida debido a mi sólida experiencia en matemáticas avanzadas y física computacional. 

Sin embargo, a medida que avanzaba más y más en mi viaje de ciencia de datos, me di cuenta de que no estaba progresando mucho en términos de aprendizaje de conceptos avanzados. Me puse al día con el aprendizaje de los conceptos básicos. En lugar de aplicar los conocimientos básicos que ya tenía a proyectos de ciencia de datos del mundo real, seguí tomando todos estos diferentes cursos de ciencia de datos y especializaciones en ciencia de datos en plataformas como DataCamp, Udemy, YouTube, edX y Coursera. 

En un momento, casi se convirtió en una adicción para mí, ya que buscaba constantemente cursos de ciencia de datos para inscribirme, especialmente los que eran gratuitos. La mayoría de los cursos impartidos en estas plataformas cubrieron solo conceptos fundamentales, ya que se introducen conceptos avanzados, pero la mayoría de las veces de manera superficial.

Reflexionando sobre mi viaje de ciencia de datos, si tuviera que hacerlo de nuevo, pondría más énfasis en el aprendizaje basado en proyectos. En mi opinión, el aprendizaje basado en proyectos es la forma más confiable de aprender ciencia de datos, porque le brinda la oportunidad de aprender sobre la marcha. También lo ayuda a aplicar su conocimiento a proyectos de ciencia de datos del mundo real.

Si bien es emocionante adquirir tantos conocimientos fundamentales como sea posible, el enfoque debe ser hacer un progreso gradual desde los conceptos fundamentales a conceptos más avanzados. Los principiantes en el campo de la ciencia de datos deben continuar dando saltos cuánticos en su conocimiento a medida que pasan de ser profesionales de ciencia de datos de nivel principiante a nivel avanzado.

A continuación, analizamos algunos de los niveles esenciales de la ciencia de datos.

La ciencia de datos de nivel I también podría denominarse nivel básico. En el nivel I, el aspirante a la ciencia de datos debe poder adquirir las siguientes habilidades:

• Ser capaz de trabajar con datos presentados en un formato de archivo CSV (valores separados por comas)
• Ser capaz de limpiar y organizar datos no estructurados
• Ser capaz de trabajar con tramas de datos.
• Ser capaz de visualizar datos utilizando diferentes tipos de visualizaciones, como gráficos de líneas, diagramas de dispersión, diagramas qq, diagramas de densidad, histogramas, gráficos circulares, diagramas de pares de dispersión, diagramas de mapas de calor, etc.
• Ser capaz de realizar análisis de regresión simple y múltiple.
• Obtenga competencia en las bibliotecas esenciales de Python para la ciencia de datos, como numpy, pandas, scikit-learn, seaborn y matplotlib

La ciencia de datos de nivel II también podría denominarse nivel intermedio. En el nivel II, el estudiante de ciencia de datos debe dominar lo siguiente:

• Ser capaz de utilizar algoritmos de clasificación de aprendizaje automático como regresión logística, KNN (K-vecinos más cercanos), SVM (máquina de vectores de soporte), árbol de decisión, etc.
• Ser capaz de construir, probar y evaluar modelos de aprendizaje automático
• Ser capaz de realizar la optimización de hiperparámetros
• Familiarícese con conceptos avanzados como la validación cruzada de k-fold, la búsqueda de cuadrículas y los métodos de conjunto.
• Debe ser un experto en el uso de la biblioteca scikit-learn para aplicaciones de aprendizaje automático

La ciencia de datos de nivel III podría denominarse nivel avanzado. En el nivel III, el estudiante de ciencia de datos debe adquirir las siguientes competencias:

• Ser capaz de trabajar con datos presentados en formatos avanzados como texto, imagen, voz o video.
• Familiarizado con técnicas avanzadas de aprendizaje automático, como la agrupación.
• Familiarizado con el aprendizaje profundo y las redes neuronales.
• Familiarizado con bibliotecas de aprendizaje profundo como TensorFlow y PyTorch
• Familiarizado con plataformas basadas en la nube para la implementación de aprendizaje automático, como AWS y Azure

Los tres niveles de ciencia de datos discutidos anteriormente podrían resumirse en la imagen a continuación.

Tres niveles de ciencia de datos | Imagen por Autor.
 

Si bien las competencias de Nivel I y Nivel II se pueden adquirir a partir de cursos en línea, es esencial una gran cantidad de autoaprendizaje para aprender conceptos de Nivel III (Avanzado). Un recurso importante que podría ayudar a los aspirantes a la ciencia de datos a profundizar en conceptos avanzados es el siguiente libro de texto: Aprendizaje automático con PyTorch y Scikit-Learn.

portada de la primer libro
 
El repositorio de GitHub para este libro de texto se puede encontrar esta página. 

En resumen, hemos discutido los tres niveles de la ciencia de datos. Dado que la ciencia de datos es un campo en constante evolución, todos los aspirantes a la ciencia de datos deben continuar trabajando duro para dar el salto cuántico al siguiente nivel.
 
 
Benjamín O. Tayo es físico, educador en ciencia de datos y escritor, además de propietario de DataScienceHub. Anteriormente, Benjamin enseñaba ingeniería y física en la U. of Central Oklahoma, la U. Grand Canyon y la U. del estado de Pittsburgh.
 

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• Fuente: https://www.kdnuggets.com/2023/02/make-quantum-leaps-data-science-journey.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=make-quantum-leaps-in-your-data-science-journey