¿Cuáles son algunas herramientas indispensables antes de embarcarse en el curso de ciencia de datos?

La ciencia de datos es una fusión de una gran cantidad de principios, algoritmos y herramientas de aprendizaje automático con el objetivo de descubrir patrones ocultos a partir de datos sin procesar. Pero debe comprender que esto es bastante diferente del trabajo que los estadísticos han estado haciendo todos estos años. Encontrarás la respuesta en la diferencia entre predecir y explicar. Pero que es un curso de ciencia de datos y ¿qué herramientas necesita antes de realizar un curso de ciencia de datos?

1. Codificación Python

El conocimiento de uno de los lenguajes de programación más comunes, Python, junto con C o C ++, Pearl o Java es una habilidad técnica indispensable en los roles de ciencia de datos. Los científicos de datos suelen utilizar Python, porque es un lenguaje de programación extraordinario. Podemos concluir de varias encuestas que Python es el lenguaje de programación principal para los científicos de datos. Debido a la diversidad de Python, se puede utilizar en todas las estrategias involucradas en los procesos de ciencia de datos. Los códigos SQL se pueden importar fácilmente al código. Puede tomar varios formatos de datos y le permite crear conjuntos de datos que Google puede recopilar.

2. Base de datos SQL / cifrado

Aunque Hadoop y NoSQL se han transformado en un próximo componente de ciencia de datos o cursos de ingeniería informática, todavía se espera que un candidato sepa cómo ejecutar y escribir consultas complejas en SQL. El lenguaje de programación que puede ayudar a realizar operaciones como extraer, eliminar y agregar datos a una base de datos es el lenguaje de consulta estructurado o SQL. También ayuda a transformar las estructuras de la base de datos y a realizar funciones analíticas.

Para convertirse en un científico de datos, debe dominar SQL, está especialmente diseñado para ayudarlo a trabajar, comunicarse y acceder a los datos. Cuando se utiliza SQL para consultar una base de datos, proporciona información. Los comandos cortos le ayudarán a ahorrar tiempo y reducir la cantidad de programación necesaria para ejecutar consultas difíciles. Puede aprender SQL en cursos de ingeniería informática para mejorar su posición como científico de datos y comprender mejor las bases de datos relacionales.

3. Datos no estructurados

¿Qué es un curso de ciencia de datos y por qué es fundamental para un científico de datos saber cómo trabajar con datos no estructurados? El contenido indefinido que no encaja en las tablas de la base de datos son datos no estructurados. Ejemplos de datos no estructurados son audios, videos, publicaciones en redes sociales, reseñas de clientes, publicaciones en blogs, videos, etc. Al agrupar textos pesados, se forman datos no estructurados. Dado que estos tipos de datos no están simplificados, puede resultar bastante difícil ordenarlos.

Debido a la complejidad de los datos no estructurados, la mayoría de la gente lo llama análisis oscuro. Puede sondear información que resultará muy útil para la toma de decisiones cuando se trabaja con datos no estructurados. Debería poder manipular y comprender datos no estructurados de múltiples plataformas como científico de datos.

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