La ciencia de datos es un área popular de especialización en informática y estadística. También ofrece muchas oportunidades para aquellos que deseen adoptarlo como profesión en el futuro.
En este artículo, hablaremos sobre los diversos cursos y materias que los estudiantes universitarios deben estudiar y dominar si quieren ingresar a la ciencia de datos.
Matemáticas
Las matemáticas actúan como el bloque de construcción básico para su base de ciencia de datos. Este tema es integral para cualquier persona que se dedique a la ciencia de datos académica o profesionalmente. Para ser más específico, debe tener una muy buena comprensión de álgebra básica y avanzada para convertirse en un científico de datos profesional.
El conocimiento matemático lo ayuda a formar ecuaciones que simplifican los datos en su mano en una forma más legible por computadora. Las ecuaciones que formes también te ayudarán a visualizar los gráficos que podrían formar tus datos cuando se organizan de maneras específicas. Esto es vital ya que el conocimiento visual es vital en la ciencia de datos, principalmente cuando se trabaja con infografías.
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Estadística
Aquellos ansiosos por dedicarse a la ciencia de datos deben sobresalir en Estadística. A los estudiantes de STEM que van a estudiar ingeniería o matemáticas casi siempre se les pide que dominen sus habilidades estadísticas. Esto se debe a que la estadística, especialmente el conocimiento de la probabilidad, es algo que deben comprender completamente para resolver problemas complejos relacionados con la ciencia de datos.
Simplemente conocer las estadísticas no servirá. También debe resolver varios problemas de práctica de su curso de Estadística en la universidad. Puede consultar la sección Estadísticas en Práctica STEM de Proprep para estudiantes universitarios para una mejor preparación. También hay una sección separada en esta plataforma para aprender con probabilidad. Puede estudiar las lecciones disponibles aquí para perfeccionar sus habilidades estadísticas.
Programación Python
Si está buscando una carrera en ciencia de datos o aprenderla por diversión, no puede lograrlo sin aprender Python.
Mientras que otros lenguajes de programación funcionan igual de bien, Python es comparativamente más fácil de aprender. También es eficiente en el sentido de que puedes hacer muchas cosas con solo unas pocas líneas de código. Además, Python se ha convertido en el estándar global no oficial para prácticas de codificación en ciencia de datos.
Siempre es una buena idea comenzar a aprender Python desde lo básico, incluso si tiene conocimientos previos. Una vez que haya superado las etapas básicas e intermedias del aprendizaje de Python, puede pasar a algo más específico para la ciencia de datos.
Comience por conocer las diversas bibliotecas de Python que pueden ayudarlo a resolver problemas relacionados con la ciencia de datos. TensorFlow, NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Keras y SciKit-Learn son algunas de las bibliotecas más populares con las que debería trabajar. También puede analizar los desafíos de codificación que utilizan estas bibliotecas o le permiten resolver problemas de ciencia de datos en Python.
Recuerda que cuanto más codifiques, mejor te irá en Python. También puede aprovechar al máximo esta oportunidad e intentar adentrarse en aspectos más teóricos de Python y la programación.
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Algoritmos y Estructuras de Datos
Sin duda, aprender a codificar lo ayudará en su búsqueda de Ciencia de los datos conocimiento. Sin embargo, para convertirse en un verdadero maestro, también debe perfeccionar sus habilidades en algoritmos y estructuras de datos.
Comience identificándose con las diversas estructuras de datos que se utilizan en la programación, incluidas matrices, pilas, colas, árboles y listas vinculadas. Aprende cómo funcionan y cuándo deberías usarlos. Al mismo tiempo, también debe aprender los diversos pros y contras que vienen con cada una de estas estructuras de datos.
Entonces sería mejor que te sumergieras en los algoritmos. Los algoritmos son esquemas de programación que muestran cómo funciona un programa destacando las partes principales. Cuanto mejor sea el algoritmo, más eficientes serán sus resultados. Practique con algoritmos establecidos existentes que han mostrado resultados probados para que pueda aprender cómo funcionan los algoritmos para entregar los resultados.
Sistemas de base de datos
Comprender las bases de datos y los sistemas de bases de datos lo ayudará a trabajar con datos directamente de varias bases de datos. Puede seleccionar los datos y luego utilizarlos con su algoritmo para producir varios resultados y gráficos.
Aprender sobre las funcionalidades de las bases de datos puede ayudarlo a implementar su conocimiento de ciencia de datos en el mundo real. Este es el objetivo final de esta área de especialización, ya que los científicos de datos profesionales siempre deben trabajar con escenarios de la vida real y datos del mundo real.
Eso es todo por este artículo. Comience su viaje hacia la ciencia de datos con las materias y los cursos mencionados anteriormente. A medida que profundice en este campo, se encontrará con muchos otros temas avanzados que quizás deba aprender para seguir mejorando en la ciencia de datos.
