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7 herramientas esenciales para un científico de datos competente: DZone Big Data

Un científico de datos extrae, manipula y genera conocimientos a partir de datos enormes. Para aprovechar el poder de la ciencia de datos, los científicos de datos aplican estadísticas, lenguajes de programación, visualización de datos, bases de datos, etc.

Entonces, cuando observamos las habilidades requeridas para un científico de datos en cualquier descripción de trabajo, entendemos que la ciencia de datos está asociada principalmente con Python, SQL y R. Las habilidades y conocimientos comunes que se esperan de un científico de datos en la industria de la ciencia de datos incluyen: Probabilidad, estadística, cálculo, álgebra, programación, visualización de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y computación en la nube. Además, esperan habilidades no técnicas como perspicacia para los negocios, comunicación y curiosidad intelectual.

Sin embargo, cuando pregunte a científicos de datos experimentados, es posible que compartan una visión completamente diferente. Su experiencia dice que el conocimiento de los científicos de datos debe estar más allá de las habilidades mencionadas en una descripción de trabajo típica. Estas herramientas y plataformas hacen que un profesional de la ciencia de datos sea más competente para demostrar un enfoque holístico en sus proyectos de ciencia de datos.

Entendamos algunas de las herramientas y plataformas distintas de Python, SQL, R o las habilidades que se mencionan normalmente en la descripción de un trabajo, que ayudarían a un científico de datos a brillar mejor en su carrera.

Herramientas geniales de ciencia de datos para científicos de datos modernos

Es innegable que está de acuerdo en que las habilidades y los conocimientos mencionados en la descripción del trabajo son imprescindibles para un científico de datos. Los científicos de datos competentes deben tener conocimiento o experiencia en una o más de las herramientas / plataformas mencionadas aquí como aplicables a la industria de la ciencia de datos a la que sirven. Echar un vistazo.

SO Linux

Razones técnicas para poseer conocimientos sobre el sistema operativo Linux:

Git es el mejor sistema de control de versiones para sistemas de datos. Un sistema de control de versiones es una herramienta que guarda diferentes versiones de archivos o realiza un seguimiento de los cambios que realiza en los archivos. Es útil para los científicos de datos, ya que siempre trabajan en equipo.

Razones técnicas para utilizar el sistema de control de versiones-Git:

API REST

La comprensión de las API y sus usos lo convierte en un científico de datos más competente. Con las API, los científicos de datos pueden acceder a datos de servicios remotos o construirlos para proporcionar capacidades de ciencia de datos en su organización.

Razones técnicas para aprender las API:

Docker y Kubernetes

Como todos sabemos, Docker es un entorno de contenedor popular, mientras que Kubernetes es una plataforma que organiza Docker o cualquier otro contenedor. Ambos son importantes para el modo de ciclo de vida del aprendizaje automático en lo que respecta a los aspectos de desarrollo e implementación. De hecho, hace que el flujo de trabajo sea muy simple, escalable y consistente.

El aprendizaje de Docker y Kubernetes ayuda a los científicos de datos a acelerar sus iniciativas de ciencia de datos, como el diseño de infraestructura, herramientas, implementación y escalado.

Razones técnicas para conocer Docker y Kubernetes:

Flujo de aire Apache

Obtener los datos en un formato, cantidad o calidad específicos es la parte más desafiante para cualquier científico de datos. Airflow, un marco basado en Python, permite a los científicos e ingenieros de datos crear, programar y monitorear flujos de trabajo de manera programática. También puede automatizarse. Además, tiene registros e instalaciones de manejo de errores para corregir el error.

Razones técnicas para conocer Apache Airflow:

Microsoft Excel

Aunque Excel no puede calcular datos enormes, sigue siendo una opción ideal para crear visualizaciones de datos y hojas de cálculo. Los científicos de datos pueden conectar SQL con Excel y usarlo para la limpieza de datos, manipulación de datos y preprocesamiento de información fácilmente.

Razones técnicas para aprender MS-Excel:

Hoy en día, muchos científicos de datos utilizan Elasticsearch que MongoDB o SQL por sus asombrosas capacidades. Se recomienda estar familiarizado con el uso de esta tecnología, ya que se puede utilizar para una búsqueda de texto fácil cuando se incorpora a la plataforma de análisis.

Razones técnicas para utilizar Elasticsearch:

Para concluir

Aunque estas herramientas pueden no ser necesarias para todos los puestos, son igualmente importantes para el éxito de los proyectos de ciencia de datos. La ciencia de datos es un amplio espectro que requiere el manejo de datos de una manera única. Estas herramientas de ciencia de datos se adaptan a las diferentes etapas del ciclo de vida de la ciencia de datos y le permiten ser más competente.

Háganos saber en la sección de comentarios a continuación sobre la herramienta de ciencia de datos con la que está trabajando o desea aprender en un futuro cercano.

Este contenido se publicó originalmente aquí.