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La metodología y el Científico de la Ciencia de Datos Metodología de…
La metodología y el Científico de la Ciencia de Datos
Metodología de la Ciencia de Datos
Etapa 1.Comprensión del Negocio
Etapa 5. Comprensión de Datos
Etapa 4. Recopilación de Datos
Etapa 6. Preparación de Datos
Etapa 3. Requisitos de Datos
Etapa 7. Modelado
Etapa 2. Enfoque Analítico
Etapa 8. Evaluación
Etapa 9. Implementación
Etapa 10. Retroalimentación
¿Qué es una metodología?
Estrategia general que sirve de guía para los procesos y actividades que están dentro de un dominio determinado. La metodología proporciona al científico de datos un marco sobre cómo proceder con los métodos, procesos y argumentos que se utilizarán para obtener respuestas o resultados.
Habilidades que debe tener un Científico de Datos
Entender los Datos
Entender el problema a resolver y cómo pueden ayudar los datos
Comprender la tecnología disponible
Cualidades Personales del Científico de Datos
La Curiosidad
Habilidad de Comunicar
Matemáticas y Estadísticas
Aprendizaje Automático
Modelo estadístico
Diseño experimental
Inferencia bayesiana
Aprendizaje supervisado: árboles de decisión, bosques aleatorios, regresión logística
Aprendizaje no supervisado: agrupamiento, reducción de dimensionalidad
Optimización: descenso de gradientes y variantes
Programación y base de datos
Fundamentos de informática
Lenguaje de secuencias de comando, P. Python
Paquetes de computación estadística, por ejemplo, R.
Bases de datos: SQL y NoSQL
Álgebra relacional
Bases de datos paralelas y procesamiento de consultas en paralelo
Conceptos de MapReduce Hadoop y colmena/cerdo.
Reductores personalizados
Experiencia con Xass como AWS
Conocimiento de dominio y habilidades blandas
Apasionado del negocio
Curiosidad por los datos
Influencia sin autoridad
Mentalidad de hacker
Solucionador de problemas
Estratégico, proactivo, creativo, innovador y colaborativo
Comunicación y visualización
Capaz de relacionarse con la alta dirección
Habilidades para contar historias
Traducir conocimientos basados en datos en decisiones y acciones
Diseño de artes visuales
Paquetes R, como ggplot o lattice
Conocimiento de cualquiera de las herramientas de visualización, p. llamarada, D3.js, Tableau.
Mis cualidades personales
Tengo las siguientes:
De matemáticas y Estadísticas:
Aprendizaje Automático
De Conocimiento de dominio y habilidades blandas:
Apasionada por el negocio
Influencia sin autoridad
Solucionador de problemas
De comunicación y visualización:
Capaz de relacionarme con la alta dirección.
Habilidades para contar historias :
Me faltan:
El resto de las cualidades que no se mencionan en el segmento anterior, sin embargo, las puedo desarrollar, aunque no es mi fuerte.
