¿Debo ser un experto en el lenguaje Python para aprender ciencia de datos?

Saludos,

Ser un experto en un idioma significa que puede diseñar una solución a cualquier problema dado en ese idioma.

Sin embargo, hablando desde la experiencia personal, el campo de la ciencia de datos requiere que comprenda el concepto del mismo y que pueda escribir buenas soluciones usando Python o R como los idiomas principales.

La ciencia de datos requiere que conozca bien los conceptos básicos de Python (o R) y que desarrolle un sentido de qué herramienta o biblioteca utilizar para resolver un problema en particular. Este tipo de conocimiento se puede desarrollar fácilmente con una buena práctica de los conceptos básicos.

En resumen, NO, no necesita ser un experto en Python, solo debe tener claros sus conceptos básicos y poder usar el vasto conjunto de bibliotecas disponibles en Python para resolver sus problemas.

Solo necesita ser curioso para resolver buenos problemas y poder acumular su cerebro y usar la ayuda en línea (Google cosas) donde sea que se quede atascado.

Espero que esto ayude,

Todo lo mejor, feliz codificación. 🙂

¿Cómo elegir la especialización de análisis de datos: Python, R, SAS, Excel o SQL?

Con 2.5 Quintillones de Bytes de datos creados todos los días, ¡es indudablemente cierto que la ciencia de datos crecerá a lo grande!

Pregunta más común : ¿Cómo elegir la especialización de análisis de datos? ¿Qué programación o herramienta debo usar R, SAS, Python, Excel?

En comparación con R , Python carece de muchos paquetes estadísticos. Aunque hay algunas limitaciones, Python aún le proporciona el paquete de marco de datos de pandas, el aprendizaje automático de scikit-learn y el paquete de estadísticas. Esto garantiza una variedad adecuada de opciones para que los científicos de datos realicen un análisis descriptivo y predictivo.

Su uso en análisis está aumentando enormemente, por lo tanto, saber codificar en Python hará que su carrera sea incombustible y cubra cualquier riesgo de conocer solo a R.

Leer más: ¿Qué es mejor para el análisis de datos: R o Python?

¿Cuál es la demanda actual de científicos de datos?

¿Cuál es el salario promedio de un científico de datos que usa Python y R?

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Espero verte en el seminario web.

Data Science se trata menos de dominar un idioma en particular y más de analizar los datos y luego aplicar el algoritmo de aprendizaje automático adecuado.

En este momento estoy en el curso de Ml de Andrew Ng en Coursera. Para empezar, es realmente un MOOC muy agradable. Estoy resolviendo las tareas en lenguaje python. Pero antes de comenzar el curso, creo que debería aprender Python básico y resolver algunos problemas en Hackerrank en el dominio de Python, como hice yo. Luego, aprenda las bibliotecas que son imprescindibles para DataScience:

  • Numpy
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Scikit-learn

No los aprenda por completo y asalte las cosas, solo tenga una idea sobre todas las bibliotecas que se mencionan anteriormente y cuando más tarde se atasque, simplemente busque en Google y use stackoverflow tanto como pueda. Entonces ve por el curso de Andrew Ng. Primero resuelva los problemas de asignación sin usar scikit-learn y luego use la función incorporada scikit-learn.

Uso jakevdp / PythonDataScienceHandbook para aprender y revisar la mayoría de las cosas. Es un recurso increíble para aprender estas bibliotecas.

No es necesario ser un experto absoluto en ningún idioma para comenzar a aprender ciencia de datos.

Pero tener algún conocimiento de antemano siempre es útil.

Python, R, etc. son principalmente herramientas en análisis de datos, por lo tanto, en lo que respecta al aprendizaje, tome cualquier herramienta, comience a practicar, busque las áreas relevantes de interés y comience a trabajar.

Respuesta larga corta: no, el conocimiento de alto nivel no es una necesidad absoluta, pero se requiere un nivel básico.

No debe ser un experto en nada para aprender habilidades profesionales en ciencias de datos.

Uno necesita ser experto en varias habilidades como

Aprendizaje automático

Tableau y herramientas de visualización

Estadística

Programación R

Pitón

Analítica predictiva

Todos están obligados a hacer de uno un experto científico de datos.

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Nada mejor que tener el 100% de garantía de ubicaciones con buenos paquetes.

DM En caso de que desee saber más y sea serio para dar un paso hacia su carrera.

No.

Python es solo una de las herramientas para resolver algunos de los problemas en este espacio.