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[Infographic] Lista de aprendizaje de ciencia de datos

Usa esta práctica lista de verificación para orientar tu camino de aprendizaje en ciencia de datos.
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Una carrera en ciencia de datos es muy demandada y bien remunerada. Abarca tareas como estudiar y organizar datos, aplicar técnicas de aprendizaje automático y alinear el trabajo con los objetivos de negocio. Para destacar, necesitas una combinación de habilidades: analizar datos, entender el contexto del negocio, comunicar con claridad y más. Para ayudarte a avanzar, utiliza esta lista como referencia en tu itinerario de aprendizaje.

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Análisis exploratorio de datos

Estadística descriptiva

  • Calcula métricas de localización como la media y la mediana, de dispersión como el rango y la desviación estándar, y otras características de las variables.
  • Calcula métricas como la correlación para entender las relaciones entre variables.

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Pon en práctica tus habilidades

Visualización de datos

  • Crea gráficos como barras, histogramas y diagramas de caja para visualizar variables individuales.
  • Crea gráficos como de dispersión, de líneas y mapas de calor para visualizar relaciones entre variables.

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Pon en práctica tus habilidades

 

Gestión de datos

Importación y lectura de datos

  • Importa datos desde formatos comunes como CSV y hojas de cálculo.
  • Importa datos consultando bases de datos SQL.
  • Importa datos mediante APIs web.

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Pon en práctica tus habilidades

Data wrangling

  • Realiza manipulaciones comunes de datos como ordenar, filtrar, crear nuevas variables y agregar.
  • Une dos conjuntos de datos con joins internos, left y otros tipos.
  • Reestructura un conjunto de datos rectangular con pivotes para convertir filas en columnas o columnas en filas.

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Pon en práctica tus habilidades

Limpieza de datos

  • Identifica y corrige problemas de integridad como tipos de datos incorrectos, valores fuera de rango o duplicados.
  • Identifica y corrige problemas en datos de texto y categóricos, como categorías no válidas o formatos erróneos.
  • Identifica y corrige problemas de uniformidad, como unidades incorrectas, formatos de fecha erróneos e incoherencias entre variables.
  • Identifica y corrige problemas de valores ausentes.

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Pon en práctica tus habilidades

 

Conocimiento del negocio

Objetivos de negocio

  • Propón enfoques analíticos basados en los objetivos de negocio.
  • Evalúa el rendimiento de los resultados analíticos frente a KPIs u otros criterios relevantes del negocio.

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Pon en práctica tus habilidades

Conocimiento organizativo

  • Comprende el impacto de los proyectos de ciencia de datos en tu negocio.
  • Identifica qué equipos o perfiles deben participar en un proyecto de datos y en qué capacidad.

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Pon en práctica tus habilidades

Programación para ciencia de datos

Pensamiento computacional

  • Utiliza construcciones comunes de programación como control de flujo e iteraciones.
  • Comprende las funciones y la programación funcional para escribir código repetible para el análisis.

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Pon en práctica tus habilidades

Desarrollo para producción

  • Usa control de versiones como git para gestionar tu código.
  • Emplea manejo de errores, aserciones y tests unitarios para garantizar la calidad del código.
  • Redacta documentación para que otras personas entiendan tu código.
  • Desarrolla paquetes para reutilizar tu código.

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Pon en práctica tus habilidades

Desarrollo de modelos

Diseño del modelo

  • Elige el tipo de modelo adecuado (regresión, clasificación, clustering, etc.) según tu conjunto de datos y los objetivos del análisis.

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Pon en práctica tus habilidades

Ingeniería de características

  • Extrae información relevante del problema a partir de variables existentes, por ejemplo el día de la semana de una fecha y hora, o un indicador de "edad laboral" a partir de la fecha de nacimiento.
  • Combina varias variables en nuevas, por ejemplo sumando ventas regionales para obtener ventas totales o calculando el beneficio como ingresos menos costes.
  • Usa conjuntos de datos externos para crear nuevas variables, por ejemplo una API geográfica para obtener la ciudad a partir de la longitud y la latitud, o una API de visión por computador para determinar si una imagen contiene personas.
  • Utiliza imputación para estimar valores ausentes.

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Pon en práctica tus habilidades

Ajuste de modelos

  • Genera particiones de entrenamiento y prueba a partir de un conjunto de datos, incluyendo validación cruzada.
  • Usa la optimización de hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.

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Pon en práctica tus habilidades

Validación de modelos

  • Evalúa el rendimiento de modelos supervisados con métricas como exactitud, precisión y recall.
  • Evalúa el rendimiento de modelos no supervisados con métricas como homogeneidad, completitud y coeficiente de silueta.

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Pon en práctica tus habilidades

Experimentación estadística

Métodos de muestreo

  • Comprende distribuciones estadísticas como la normal, la uniforme y la de Poisson.
  • Elige métodos de muestreo adecuados para responder a tus preguntas evitando sesgos.

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Pon en práctica tus habilidades

Pruebas de hipótesis

  • Comprende las hipótesis nula y alternativa.
  • Sabe cuándo y cómo usar pruebas como t-test, Chi-cuadrado y Mann-Whitney U.
  • Interpreta los estadísticos de prueba y los valores p.

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Pon en práctica tus habilidades

Comunicación de datos

Narrativa de datos

  • Construye una historia que explique tu motivación, métodos, resultados y conclusiones.
  • Asegúrate de que la narrativa sea coherente con los hallazgos de los datos.
  • Edita tus historias para eliminar detalles irrelevantes.

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Pon en práctica tus habilidades

Conoce a tu audiencia

  • Entiende los conocimientos previos y los intereses de tu audiencia.
  • Ajusta tu mensaje para que resuene con la audiencia, incluso si no es técnica.

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Temas

Ciencia de datos

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