¿Es difícil aprender la ciencia de datos?

¿Es difícil la data science? (Y qué lo hace difícil)

Hay una razón particular por la que la data science se considera a veces difícil, que es la naturaleza exigente de este campo. Para adquirir experiencia en la data science, hay que desarrollar una buena comprensión de las Matemáticas, la Estadística, la Programación Informática, la Visualización, la Elaboración de Informes, la Comprensión del Negocio, la Resolución de Problemas y la Narración de Historias. Como se trata de una amalgama de múltiples disciplinas, se requiere un esfuerzo diligente por parte de cualquier persona para dominar este campo, ya que es necesario adquirir conocimientos de todos estos campos.

Los aspirantes a Científicos de Datos deben conocer las matemáticas y la estadística, ya que los numerosos algoritmos predictivos utilizan conceptos matemáticos y estadísticos, y para solucionar un modelo, estos conceptos deben conocerse en profundidad. Las herramientas de aplicación suelen ser R y Python, y requieren algunos conocimientos de codificación.

Una vez analizados los datos, es importante comprender su implicación en el negocio e informar de ello con una terminología sencilla y completa, utilizando ayudas visuales. Por último, también hay que explicar todo el proceso de desarrollo de un modelo para que otros lo examinen y detecten posibles lagunas o entiendan de dónde procede la conclusión empresarial. Toda esta complejidad hace que la data science parezca una disciplina de estudio dura. Sin embargo, un aspecto positivo es que ninguna persona puede tener todos estos conocimientos previamente. Por tanto, este campo da las mismas oportunidades a todos para probar suerte en él, lo que lo convierte en una forma de estudio única.

¿Qué lenguajes de programación deben aprender los data scientist?

Uno de los mayores retos a la hora de trabajar en la data science es la cantidad de lenguajes y aplicaciones diferentes que tendrás que aprender. A diferencia de algunos campos de la tecnología, en los que ha sido posible centrarse en una o dos plataformas, la naturaleza interdisciplinar de la data science significa que tendrás que aprender al menos media docena de lenguajes, y utilizarlos todos en combinación.

Python

Un lenguaje imprescindible, pero con una curva de aprendizaje manejable. Python es el lenguaje de programación preferido por muchos data scientist, que aprecian su accesibilidad, facilidad de uso y versatilidad. Una encuesta sobre habilidades digitales de 2019 reveló que Python era la herramienta más utilizada por los data scientist en general.

R

Debido a que está diseñado para el análisis de datos, R tiende a ser bastante diferente de otras plataformas, lo que le da la reputación de ser más difícil de aprender que otro software de análisis. Incluso con una amplia experiencia en el uso de otras herramientas de ciencia de datos, puede que R te resulte bastante extraño al principio. Sin embargo, merece la pena el esfuerzo: cuenta con casi todas las aplicaciones estadísticas y de visualización de datos que puede necesitar un data science, incluidas las redes neuronales, la regresión no lineal, el trazado avanzado y mucho más.

SQL

Otra herramienta imprescindible. Afortunadamente, SQL es relativamente fácil de aprender, bastante legible e intuitivo. Como sus comandos se limitan a las consultas, los principiantes suelen tardar sólo dos o tres semanas, y mucho menos los programadores experimentados. Una vez que comprendas SQL, podrás actualizar, consultar, editar, manipular y extraer información de conjuntos de datos estructurados, especialmente de grandes bases de datos.

Java

Aunque es más fácil de aprender que su precursor, C++, Java sigue siendo un poco más difícil que Python, gracias a su larga sintaxis. Algunos expertos sugieren que se necesita casi un mes para aprender los conceptos básicos de Java, y otra semana o dos para empezar a aplicar esas ideas de forma práctica. Java es una buena herramienta para tejer el código de producción de la ciencia de datos directamente en una base de datos existente; la popular utilidad de análisis estadístico Hadoop se ejecuta en la máquina virtual de Java.

Scala

Fácil de usar y flexible, Scala es el lenguaje de programación ideal cuando se trata de grandes volúmenes de datos. Las aplicaciones escritas en Scala pueden ejecutarse en cualquier lugar en el que se ejecute Java, lo que lo hace útil para algoritmos complejos o aprendizaje automático a gran escala. Scala presenta una curva de aprendizaje más pronunciada que la de otros lenguajes de programación, ya que suele llevar varias semanas hacerse con él, pero su enorme base de usuarios es un testimonio de su utilidad.

Julia

Un lenguaje de programación mucho más nuevo que los otros de esta lista, Julia ha causado rápidamente una gran impresión gracias a su rapidísimo rendimiento, simplicidad y legibilidad, especialmente para el análisis numérico y la ciencia computacional. Eso no quiere decir que puedas aprenderlo de la noche a la mañana; aunque es relativamente fácil lanzarse y empezar a experimentar de inmediato, espera que te lleve unos meses dominar Julia. Pero una vez que lo hagas, es una gran herramienta para resolver operaciones matemáticas complejas, una de las razones por las que es un elemento fijo en la industria financiera.

MATLAB

Este lenguaje de cálculo numérico, una popular herramienta de análisis estadístico, es útil para las necesidades matemáticas de alto nivel, como las transformadas de Fourier, el procesamiento de señales, el procesamiento de imágenes y el álgebra matricial, lo que contribuye a su amplio uso en el mundo académico y en la industria. Si tienes una sólida formación matemática, puedes aprender MATLAB en tan sólo dos semanas.

Aunque no es probable que utilices todos estos programas a diario, al menos querrás estar familiarizado con cada uno de ellos y sus capacidades.