Introducción
Me gradué con una licenciatura en Comercio de la Universidad de Delhi y decidí dedicarme a la ciencia de datos como carrera. Durante los primeros 3 meses de mi viaje de aprendizaje, donde me enseñaron programación básica, salté rápidamente de allí sin prestar atención a la práctica. Llámelo mi ignorancia o la emoción de aprender algoritmos y construir modelos, lamento esa decisión a estos datos.
El tiempo que podría haberme ahorrado a largo plazo simplemente siendo bueno en la programación básica podría haber sido insondable.
¡Y si! Lo escuchaste absolutamente bien. No es necesario tener habilidades de programación exigentes para ser un científico de datos. Ser realmente bueno en las habilidades básicas le ayudará en formas que podrían haber pasado por alto su pensamiento.
Entonces, en este artículo, exploraremos en detalle el papel que juega la programación en la ciencia de datos. Si no tiene experiencia en programación y está pasando a la ciencia de datos, no busque más.
La ciencia de datos se ha convertido en una de las opciones profesionales más reputadas y aspiradas en la actualidad. Te recomiendo que eches un vistazo a nuestro BlackBelt AI y ML certificados Más Programe y comience su viaje por la ciencia de datos.
Tabla de contenido
- Escenarios de la vida real
- Interpretación del código de competencia de Kaggle
- Viaje de aprendizaje de ciencia de datos
- ¿En qué aspecto de la programación debería ser bueno para la ciencia de datos?
- Papel de la programación en el ciclo de vida de la ciencia de datos
- Lenguajes de programación para ciencia de datos
Escenarios de la vida real
Repasemos un par de escenarios de la vida real por los que pasan los científicos de datos, donde las buenas habilidades de programación podrían haberle ahorrado mucho tiempo.
Escena 1 – Competiciones de Kaggle
Suponga que participa en una competencia de Kaggle con un conjunto de datos muy grande y 30 días para completarlo. Aquí, sus habilidades de programación no solo determinarán si completa y envía su modelo, sino que la calidad de su trabajo también dependerá de qué tan bueno sea en sus habilidades de programación.
A menudo, es necesario aprender, comprender e implementar algún código nuevo que sea complejo pero eficiente para limpiar datos tan extensos. Ahora, si no tiene la capacidad de comprender la sintaxis del código, se perderá la fecha límite o solo podrá hacer una limpieza básica y crear un modelo por debajo del nivel que no le traerá ninguna medalla.
La práctica es clave cuando se trata de sobresalir en habilidades de programación.
Escena 2 – Viaje de aprendizaje de ciencia de datos
Supongamos, como yo, que se salteó las etapas iniciales y comenzó a aprender a crear modelos utilizando algoritmos avanzados de aprendizaje automático como SVM. Ahora, estos son algoritmos que requieren ejecución para múltiples bucles y todo eso.
Ahora bien, si sus habilidades de programación no son buenas en esta etapa, existe una gran posibilidad de que no entienda lo que significa cada paso y definitivamente obstaculice su viaje.
¿En qué aspecto de la programación debería ser bueno para la ciencia de datos?
Como dije antes, una persona que no tiene experiencia en programación y que está en transición a la ciencia de datos debería ser buena en las tareas básicas de programación. Echemos un vistazo a estas tareas:
1. Construcción de declaraciones condicionales
Esta es una de las habilidades de programación más fáciles y básicas que un científico de datos debe conocer. Esta simple declaración tiene inmensas aplicaciones cuando se trata de romper los nuestros y analizar datos.
Un ejemplo práctico del uso de declaraciones condicionales sería un RRHH que intenta identificar si un empleado es elegible para un ascenso o no en función de su métrica de desempeño anual. Digamos que el puntaje de referencia es 75. Por lo tanto, RR.HH. puede usar fácilmente la declaración condicional y segregar a los empleados que tengan un puntaje de 75+ en la categoría elegible para promoción y, de lo contrario, no.
2. Construcciones de bucle
Estas líneas de código le ayudan a controlar su idioma para que realice una tarea repetitiva sin que tenga que escribir manualmente el código cada vez que deba repetirse una tarea.
Por ejemplo, si desea ordenar a su lenguaje que imprima «Larry es un buen jugador» 1000 veces, simplemente use una construcción de bucle (para que el bucle sea preciso) para imprimir la declaración 1000 veces.
3. Funciones
Este es el aspecto más ignorado pero el más importante de la programación. Aunque para realizar varias funciones existen bibliotecas predefinidas para resolver el problema, en muchas situaciones se requiere que defina sus propias funciones para realizar la función de manera eficiente.
Por ejemplo, digamos que en varios pasos de la construcción de modelos se requiere que agregue un número (digamos – 5) y luego lo multiplique con el resultado de la línea de código anterior. En lugar de escribir repetidamente varias líneas de código, simplemente puede pasar la función en una línea cada vez.
4. Estructuras de datos
Las estructuras de datos son construcciones alrededor de las cuales haces tu programación. Las diferentes estructuras de datos lo ayudan a almacenar diferentes tipos de datos de una manera particular. Las estructuras de datos prominentes que necesita comprender bien incluyen:
- Diccionarios
- Lista
- Tupla
- Colocar
5. Marco de datos de indexación
Una vez que haya importado los datos a su lenguaje de programación, se le pedirá que corte y verifique solo una cierta parte de los datos. O se le pedirá que indexe datos que tengan un valor de variableEn estadística y matemáticas, una "variable" es un símbolo que representa un valor que puede cambiar o variar. Existen diferentes tipos de variables, como las cualitativas, que describen características no numéricas, y las cuantitativas, que representan cantidades numéricas. Las variables son fundamentales en experimentos y estudios, ya que permiten analizar relaciones y patrones entre diferentes elementos, facilitando la comprensión de fenómenos complejos.... particular.
Por ejemplo, trabaja en un hospital y necesita datos de todos los pacientes que actualmente se encuentran en la segunda etapa del cáncer.
Nuestro BlackBelt AI y ML certificados Más El programa le enseña toda la programación que necesita con la tutoría necesaria 1: 1 requerida en cada etapa.
Papel de la programación en el ciclo de vida de la ciencia de datos
1. Extracción de datos
Una vez que identifique el objetivo, debe recopilar los datos relevantes. O los datos tendrán que ser importados de su sistema local o tendrá que recuperarlos de la base de datosUna base de datos es un conjunto organizado de información que permite almacenar, gestionar y recuperar datos de manera eficiente. Utilizadas en diversas aplicaciones, desde sistemas empresariales hasta plataformas en línea, las bases de datos pueden ser relacionales o no relacionales. Su diseño adecuado es fundamental para optimizar el rendimiento y garantizar la integridad de la información, facilitando así la toma de decisiones informadas en diferentes contextos.... de la organización. En ambos casos, debe codificar. Y las habilidades de programación necesarias para extraer datos de una base de datos son un poco técnicas que la actividad anterior.
2. Limpieza de datos
Los datos limpios son una necesidad absoluta para que su modelo comprenda las reglas de los datos y cree los mejores modelos posibles. Identificar e imputar valores perdidos, transformaciones de variables, crear múltiples bucles y definir funciones son algunas de las actividades comunes para las que se le pedirá que codifique.
3. Visualización de datos
Antes de crear modelos, se realiza un gran esfuerzo para comprender todas y cada una de las variables de los datos. Se le pedirá que las visualice individualmente para verificar las distribuciones, además, también deberá comparar 2 variables para verificar si tienen una relación o no.
Además, a menudo necesitará realizar visualizaciones complejas, y las buenas habilidades de programación son de gran ayuda.
Lenguajes de programación para ciencia de datos
Con el mundo de la ciencia de datos progresando cada vez más rápido, se han desarrollado innumerables lenguajes de programación. Echemos un vistazo a los más destacados. Algunos de los idiomas más destacados incluyen:
- Pitón
- R
- Julia
- Java
- C / C ++
Recomiendo Python como lenguaje para empezar. Es el lenguaje de programación más popular en la comunidad de ciencia de datos. Desde cursos hasta concursos de ciencia de datos, la mayoría de las actividades en el dominio de la ciencia de datos ocurren alrededor de Python.
Python es un lenguaje interpretado de alto nivel y de propósito general que ha crecido rápidamente en las aplicaciones de ciencia de datos, desarrollo web y desarrollo rápido de aplicaciones. Su facilidad de uso y aprendizaje ciertamente ha hecho que sea muy fácil de adaptar para principiantes.
Para aprender sobre otros lenguajes y elegir el lenguaje de programación adecuado para usted, le recomiendo que lea el siguiente artículo:
5 lenguajes populares de ciencia de datos: ¿cuál debería elegir para su carrera?
Notas finales
Espero que comprenda lo importante que es el concepto de programación para que un científico de datos sea eficiente en sus tareas. Definitivamente, mejores habilidades de programación proporcionarán la ventaja necesaria que requieren campos multidisciplinarios como la ciencia de datos.
Eche un vistazo a nuestro BlackBelt de IA y ML certificados Más Programe no solo para sobresalir en programación, sino también para aprender ciencia de datos y estar listo para la industria.
Comuníquese con nosotros en los comentarios a continuación y háganos saber si tiene alguna duda.
