¿Cuánto debería estudiar la programación como científico de datos?

Usted debe prosperar para escribir código de nivel de producción. Si bien la mayoría de los científicos de datos que conozco no son desarrolladores expertos, sí saben cómo escribir código eficiente y limpio para poner en producción.

Una cosa que me gustaría señalar es que usted escribió “Yo solo puedo programar el aprendizaje automático simple”, lo que deduzco que quiere decir que entrena y predice modelos. Eso no es programación de aprendizaje automático. La programación de aprendizaje automático implica que usted escribió el código del algoritmo. No estoy tratando de corregirlo, sino más bien señalar que si esto permite una cierta inferencia sobre su comprensión actual de la programación, entonces, para fines de la ciencia de la información, necesita mejorar sustancialmente los productos de datos a nivel de producción.

Dicho esto, el conocimiento fundamental que debe buscar es sobre la programación y, aunque estoy de acuerdo en que parte de él implica un conocimiento simple de informática, la mayoría se trata de la programación en sí.

Si le gusta la programación y le interesa estudiarla más, practique y le ahorrará tiempo en la preparación / manipulación de datos y le permitirá convertir la tarea de transformación de datos aburrida en tareas de programación divertidas.

Si no le gusta la programación y no le importa que sea más cuidadoso y la preparación / manipulación manual de los datos, le sugiero que lo mantenga al mínimo.

El conocimiento informático no es realmente importante para la programación en Python o R (o la mayoría de los lenguajes modernos). Para SQL solo necesita unas pocas reglas simples sobre las formas más eficientes de almacenar, buscar y unir datos.

También creo que en la ciencia de datos muchas de sus tareas implican el procesamiento de datos de un estado a otro una vez o el análisis de datos en un conjunto derivado de información. Para estas tareas, dada la potencia informática moderna, la eficiencia probablemente no sea importante. La eficiencia suele ser importante cuando una computadora tiene que hacer una tarea repetidamente en una situación crítica de tiempo, por ejemplo, al servir páginas web o procesar transacciones en vivo.

Aprender un lenguaje de programación lleva tiempo, de mi experiencia, otorgará 1000 horas de práctica (excluir el aprendizaje de esto) y obtendrá trabajos en el primer año de su EM. Especialmente en R, que confía en mí, disfrutará cada segundo de esas 1000 horas.

Para ir de la A a la B, debe saber conducir, sin importar cuál sea su automóvil. El pensamiento crítico es el núcleo de la ciencia de datos (¡está manejando!), Mientras que el lenguaje de programación es el automóvil. R, Python … etc. puede funcionar para usted si sabe cómo manejar los datos.

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