Los ingenieros deben aprender Data Science debido a que esta ciencia ha cobrado mucha popularidad. Actualmente se encuentra en todas las áreas del conocimiento y los campos científicos, humanísticos, sociales, gubernamentales y financieros. Aunque a algunos les resulte fácil aprender la Data Science, no todas las personas están en la capacidad de entender dicha ciencia.
Esto no quiere decir, que son más o menos inteligentes los que están dedicados al estudio de la Data Science. Como dicen por ahí, zapatero a sus zapatos. Todas las personas tienen la capacidad y la facilidad de aprender algún arte o profesión específica. Desarrollando habilidades que le permitan ejecutar y destacarse en la profesión que escoja. Este es el motivo por el cual, los ingenieros deben aprender Data Science.
A las personas que se han dedicado a estudiar dentro del campo de la ingeniería, se les facilita dicho aprendizaje. Ya que, están habituados con los fundamentos de álgebra y estadística. Los ingenieros deben aprender Data Science e incluso desarrollar la Inteligencia Artificial.
¿Por qué razón los ingenieros deben aprender Data Science?
La ciencia de los datos es bonita, pero compleja. Así que se sugiere que los ingenieros deben aprender Data Science debido al conocimiento que estos poseen. Los ingenieros tienen conocimientos sobre la ciencia de los datos, sobre cálculos, sobre Inteligencia Artificial y sobre Machine Learning, entre otros. Esto les permite, aprender y dominar con mayor rapidez y facilidad un Máster en Data Science.
¿Qué alternativa hay para aprender la ciencia de los datos?
Además de especializarse en el campo, los ingenieros deben aprender Data Science basándose en las herramientas, los conocimientos de informática y las metodologías a usar. Es a través de las habilidades y destrezas con las herramientas que los ingenieros logran visualizar la lógica y las matemáticas detrás de algoritmos. Los ingenieros tienen la facultad de discernir, es decir, pueden escoger los temas relevantes de los que no lo son. Esto les permitirá avanzar a pasos agigantados en el mundo científico de los datos.
¿Qué lenguajes de programación deben dominar?
Los lenguajes de programación cumplen un rol primordial para conocer y entender la Data Science. En este orden de ideas, Python, R y SQL representan los lenguajes de programación más preponderantes en esta área.
Python
Es el más utilizado con un 83%, según estudio, de preferencia en los programadores. Por tal motivo, los ingenieros deben aprender Data Science junto con este lenguaje de programación.
Representa al enemigo de R. Posee una moderna y excelente sintaxis sin embargo, existe mucho campo por desarrollar dentro de su entorno. Python es muy agradable y posee una gran ventaja con respecto a los demás es multipropósito es decir, se puede usar para diferentes propósitos u objetivos.
R representa una división
Es un lenguaje que también es bastante aceptado por los profesionales de la Data Science. Una gran ventaja que posee es que ha sido usado como lenguaje estadístico y por ende, posee fórmulas, paquetes y códigos de mucha utilidad.
SQL
Es el lenguaje que utilizan la mayoría de los científicos, se ha convertido en necesario debido a la gran cantidad de información extraída de la web. En otro contexto y recomendando otras alternativas el Machine Learning también representa otra opción, seguido del Deep Learning.
Este último es otra zona preferida por los profesionales del área debido a que abarca una gran cantidad de aplicaciones. Por último, pero no menos importante, se encuentra el aprendizaje por refuerzo que implica un concepto avanzado por descubrir. No existen limitaciones para que los ingenieros deban aprender Data Science. El campo del conocimiento está a la disposición de cualquier persona que desee indagar y aprender sobre el tema.