Simplemente porque la práctica hace al maestro. En ciencia de datos estamos en un tiempo increíble donde tienes una oportunidad enorme de aprender con la explosión de recursos disponibles con los que puedes practicar.
Desde la persona más novata, hasta la más experimentada, puede profundizar en el análisis de su información, procesamiento de datos o inclusive en visualización de datos.
Tenemos la posibilidad de ir acumulando experiencias teóricas de manera secuencial, pero ha llegado el momento de tomarnos una pausa para enfrentarnos a la realidad, ver cómo sería posible poner esos aprendizajes a prueba y llevarlos a la práctica.
Hay un universo allá afuera
Por supuesto que existe un mundo “temible” con datos sucios, incompletos y con limitaciones inesperadas. El dataset que tenemos en la mano en experiencias profesionales puede ser muy diferente del dataset bien mantenido por la comunidad de Kaggle que hemos utilizado para aprender las bases.
En otras ocasiones, puede que el código que funcionaba muy bien con un ejemplo no funcione tan bien con el dataset que se genera en nuestra empresa. O puede que lo que aprendimos consideraba el procesamiento del lenguaje en inglés, pero a nosotros nos toca trabajar en español.
Existen cosas que hasta que las hacemos con regularidad, nos damos cuenta de que serán tu pan de cada día en ciencia de datos. Pero existe una forma con la que nos podemos adelantar a la realidad: crear proyectos profesionales con datos.
Crear proyectos de ciencia de datos
Puede sonar complicado, pero realmente no lo es. Se trata de que usemos el proceso de la ciencia de datos para resolver un problema del mundo real. Ese problema puede venir de nuestro trabajo actual, un trabajo al que queremos aspirar, algún hobby o cualquier lado.
Lo que realmente importa es que sea un tema del que estemos convencidos para hacer una propuesta radical, o cuando menos sea algo que pueda tener consecuencias tangibles en tu vida.
Esto puede desde ser una buena historia que contar en una fiesta, hasta ser una pregunta que nos venimos haciendo desde la década pasada. Lo importante es el tema que nos empuje. Porque eso será especialmente retador cuando nos enfrentemos a la barrera al trabajar y batallar con los datos que tengamos a la mano o podamos obtener.
Tras llegar a un tema interesante nuestro trabajo será completar los pasos que conforman al proceso de la ciencia de datos:
- Partir de una pregunta interesante.
- Obtener los datos.
- Explorar y limpiar los datos.
- Obtener modelos para encontrar patrones (ya sea de experiencia o de similitud en la información).
- Comunicar efectivamente el resultado mediante diferentes medios: blogpost, repositorios en GitHub o compartir charlas en comunidad.
Puede ser sencillo de explicar, pero en la práctica es otra historia. Será un esfuerzo fuerte, los datos tendrán contratiempos o quizá el procesamiento de la información. Pero podemos tener la seguridad de que terminaremos con un resultado en nuestras manos, con la confianza de que somos capaces de generar un proyecto de nuestra propia inspiración y con la disciplina suficiente para llegar a su final de manera exitosa.
De qué puedo hacer un proyecto de ciencia de datos
En cuanto a los temas que podemos cubrir en los proyectos pueden ser variadisimos. Hay personas que investigan qué hace que un equipo de básquetbol o fútbol sea efectivo; otras que buscan comunicar los patrones de seguridad pública de una ciudad; mientras otras buscan combatir problemas de salud social fundamentales.
Todas parten de una pregunta y usan el proceso de la ciencia de datos para llegar a conclusiones que quizá nadie más ha visto. La motivación y disciplina nos podrán llevar ahí.
Esto no solo puede ser muy divertido y enriquecedor sino bastante productivo:
- Te puede servir para complementar tu portafolio técnico en sitios como GitHub.
- Puedes compartir tus aprendizajes y practicar la comunicación técnica efectiva.
- Te puede permitir abrir conversación con otras personas interesadas.
Cómo empiezo mi proyecto
Si has llevado varios cursos de ciencia de datos y no los has puesto en práctica ¡es hora de hacerlo!
Aquí te he contado las bases con las que puedes comenzar, pero quiero contarte mucho más y que tengas la mejor guía para idear, definir y desarrollar tus proyectos profesionales con los que conseguirás tu primer empleo en ciencia de datos.
Para ello te espero en el Curso Para Crear tus Proyectos de Ciencia de Datos. Aprenderás a poner estos pasos en práctica y obtendrás tips para enfrentarte a ellos con maestría uniendo todas las piezas de lo que has aprendido a los largo de la Escuela de Ciencia de Datos.
¡Nos vemos ahí! Y si ya lo tomaste ¿qué estás esperando para compartir tu proyecto con el resto de la comunidad Platzi? Estamos más que emocionados en leer que es lo que te inspira y nos encantará saber a qué conclusiones llegas. Esperamos tus contribuciones con mucho entusiasmo. 💚
Curso para Crear tus Proyectos de Ciencia de Datos
