Cada vez que iniciamos un nuevo recorrido, en este caso en particular convertirnos en científico de datos, nos gusta conocer sobre las experiencias exitosas de esas personas que están en el lugar donde nosotros queremos llegar. Y comenzamos a definir nuestro rumbo llenándonos de ese entusiasmo que nos transmiten esas personas, lo cual está muy bien, sin embargo, lo que muchas veces perdemos de vista es profundizar en los errores que debemos evitar en nuestro recorrido a fin de asegurarnos la ruta adecuada para llegar a nuestra gran meta.
De igual manera me ha pasado a mí cuando decidí iniciar a formarme en el maravilloso mundo de la ciencia de datos, y no tener en cuenta los 5 errores que a continuación te voy a compartir, provocó que retrasara un poco más mi avance en mi recorrido.
Errores que debemos evitar
- 1. Ignorar los fundamentos matemáticos y estadísticos
Los fundamentos matemáticos y estadísticos son el cimiento de la ciencia de datos. No podemos subestimar su importancia: álgebra lineal, cálculo, probabilidad y estadística son pilares que sustentan las técnicas y algoritmos de la ciencia de datos, por lo que debemos invertir tiempo en comprender y dominar estos fundamentos para poder aplicar técnicas avanzadas con confianza.
- 2. Descuidar la práctica y enfocarse solo en la teoría
Si bien es crucial adquirir conocimientos teóricos, no debemos por ningún motivo quedarnos únicamente en la teoría. La práctica es igual de importante y aún más si lo que deseamos es pasar de ser muy buenos conversadores sobre el tema, a poder aplicar en la realidad las habilidades y destrezas que un científico de datos requiere. Para esto, es necesario buscar proyectos reales y desafiantes que nos permitan aplicar los conocimientos que poco a poco vamos adquiriendo a fin de enfrentar los desafíos del mundo real.
- 3. Subestimar la importancia de la programación
La programación es una habilidad IMPRESCINDIBLE en la ciencia de datos. No podemos cometer el error de no aprender AL MENOS un lenguaje de programación como Python o R. La programación nos permitirá manipular datos, implementar algoritmos y desarrollar modelos de aprendizaje automático por lo que debemos asegurarnos de dedicar tiempo a dominar estas habilidades y a mantenerlas actualizadas con las últimas herramientas y bibliotecas.
- 4. Olvidarse de mantenerse actualizado
Como ya podemos saber, la ciencia de datos es un campo en constante evolución. Los avances en algoritmos, herramientas y técnicas ocurren rápidamente. No debemos conformarnos con aprender una vez y detenernos ahí, debemos mantenernos actualizados con las últimas tendencias y avances en ciencia de datos. Participa en cursos en línea, conferencias y siguiendo a expertos en el campo. No olvidemos que la curiosidad y la búsqueda constante de conocimiento son clave para sobresalir en este campo.
- 5. Descuidar las habilidades de comunicación
La ciencia de datos no se trata únicamente de trabajar con datos, sino también de comunicar nuestros hallazgos y resultados de manera efectiva. Por ningún motivo podemos descuidar nuestras habilidades de comunicación, tanto oral como escrita. Aprender a presentar los resultados de manera clara y comprensible es imprescindible por lo que debemos profundizar también en el conocimiento de herramientas de visualización de datos ya que nuestros resultados probablemente serán vistos por personas que no tendrán nuestros mismos conocimientos técnicos y debemos asegurarnos que la información sea fácil de digerir.
ROADMAP
Teniendo en cuenta los 5 errores que ya hemos enumerado vamos a incluir toda esa información en nuestro posible roadmap (hoja de ruta) a fin que podamos tener un mejor panorama del camino que debemos seguir e ir midiendo nuestro avance de manera constante. Para ello es importante comenzar desde los conocimientos básicos y avanzar poco a poco hacia los niveles superiores de la ciencia de datos:
- Programación:
- Introducción a la programación con Python o R.
- Manipulación de datos con bibliotecas como NumPy y pandas.
- Visualización de datos con matplotlib o ggplot2.
- Fundamentos de Matemáticas y Estadísticas:
- Álgebra y cálculo básico.
- Probabilidad y estadística descriptiva.
- Estadística inferencial y pruebas de hipótesis.
- Análisis de Datos:
- Aprendizaje de técnicas de limpieza y exploración de datos.
- Aplicación de análisis descriptivo y visualización de datos.
- Implementación de técnicas estadísticas básicas en Python o R.
- Aprendizaje Automático (Machine Learning):
- Entendimiento de los conceptos y algoritmos fundamentales de aprendizaje automático.
- Aplicación de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Evaluación y optimización de modelos de aprendizaje automático.
- Procesamiento y Análisis Avanzado de Datos:
- Aprendizaje de técnicas de pre-procesamiento de datos.
- Implementación de algoritmos avanzados de aprendizaje automático.
- Experiencia con herramientas de Big Data como Hadoop y Spark.
- Deep Learning:
- Introducción a las redes neuronales y sus componentes.
- Aplicación de algoritmos de deep learning con bibliotecas como TensorFlow o PyTorch.
- Construcción y entrenamiento de modelos de deep learning para tareas de visión por computadora o procesamiento de lenguaje natural.
- Proyectos Prácticos y Experiencia Laboral:
- Participación en proyectos de ciencia de datos de la vida real.
- Colaboración con equipos multidisciplinarios en proyectos de análisis de datos.
- Obtención de experiencia laboral a través de pasantías o trabajos en el campo de la ciencia de datos.
Matriz del Roadmap para Científico de Datos:
| Nivel | Temas |
| Básico | Matemáticas y Estadísticas Fundamentales, Programación básica |
| Intermedio | Análisis de Datos, Aprendizaje Automático, Programación Avanzada |
| Avanzado | Procesamiento y Análisis Avanzado de Datos, Deep Learning, Proyectos Prácticos |
Si bien esta es un hoja de ruta a manera de sugerencia ya que pueda ajustarse a la manera que creamos conveniente, es una base que pueda ayudarte a determinar de una manera más práctica tu roadmap personal. Siempre es recomendable complementar nuestro aprendizaje con cursos en línea que se adecuen a nuestras necesidades, libros, proyectos personales y la participación en comunidades y eventos relacionados con la ciencia de datos.
Bon voyage!
