La ciencia de datos es uno de los temas más apasionantes del último siglo. Con su utilidad en una variedad de industrias, es fácil ver por qué ha sido nombrada una de las 20 carreras de más rápido crecimiento en Estados Unidos. Según la Oficina de Estadísticas Laborales. Sin embargo, entrar en este campo de rápido crecimiento no es fácil: los recién llegados enfrentan desafíos importantes al configurar su entorno, manejar dependencias de paquetes o acceder a recursos informáticos. Teniendo en cuenta estos obstáculos, es fácil entender por qué persiste la escasez de talento en ciencia de datos y por qué superar estos desafíos es fundamental para los equipos y las empresas.
Este blog lo guiará a través de los desafíos más comunes que enfrentan los nuevos desarrolladores de ciencia de datos, revisará las plataformas de ciencia de datos populares y comprenderá el panorama más amplio de cómo utilizar el código abierto en la ciencia de datos. Con esta información, podrá elegir más fácilmente las herramientas y opciones adecuadas para optimizar su trabajo y concentrarse en mejorar sus habilidades en el campo de la ciencia de datos.
Tabla de Contenidos
¿Es fácil empezar con la ciencia de datos?
La ciencia de datos es una carrera gratificante, pero comenzar como recién llegado puede ser un desafío. Estos son los obstáculos más comunes que enfrentan los nuevos científicos de datos al comenzar sus carreras:
- Tiempo dedicado a las herramientas: Los científicos de datos dedican más tiempo a configurar y arreglar herramientas que a construir modelos. Entre la selección e integración de herramientas y las dependencias de la suite, las personas activas en el campo deben asegurarse siempre de que el sistema funcione correctamente. Buscar una solución lista para usar puede parecer la opción más obvia, pero las herramientas que se integran perfectamente y se pueden implementar en minutos también son una opción viable.
- Configuración: Ya sea que se trate de la configuración de la GPU o de la gestión de dependencias de paquetes, los científicos de datos deben completar tareas tediosas antes de comenzar. 2023 Informe La investigación de Anaconda encontró que aproximadamente una cuarta parte de los científicos de datos comerciales informaron verse obstaculizados por dependencias de paquetes de administración o acceso a recursos informáticos.
- curva de aprendizaje: Cada dos días surge algo nuevo de este campo y, a menudo, puede resultar abrumador para los novatos, que están bajo presión para mejorar rápidamente sus habilidades en muchas áreas diferentes a la vez, desde la programación hasta el mantenimiento de herramientas de desarrollo. Según un nuevo informe de Stack Overflow, los científicos de datos frecuentemente mejoran sus habilidades a través de múltiples canales (a menudo ellos mismos) Encuesta para desarrolladores, la mayoría de los desarrolladores utilizan cursos en línea, blogs y documentación técnica para mejorar sus habilidades. Esto sugiere que los científicos de datos necesitan tiempo y espacio para centrarse en las habilidades reales que intentan adquirir, en lugar de preparar el entorno para comenzar a aprender.
- Costo de inversión inicial: La ciencia de datos puede ser costosa; los recién llegados querrán mantener baja su inversión inicial antes de comprometerse con la ciencia de datos como su carrera profesional a largo plazo. Las herramientas de código abierto son una excelente opción para ahorrar costos de configuración: permiten a los futuros científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático comenzar de forma gratuita y brindar acceso a proyectos existentes.
Como puede ver, los nuevos científicos de datos a menudo enfrentan un comienzo difícil. Sin embargo, la buena noticia es que una vez que van por buen camino, las cosas se vuelven cada vez más fáciles.
Cómo elegir una plataforma de ciencia de datos
Como mencioné antes, parece que cada dos días se lanza una nueva herramienta, marco o biblioteca para la ciencia de datos o el aprendizaje automático. Esto puede resultar abrumador. ¿Cómo se elige realmente entre las muchas opciones?
Antes de profundizar en las herramientas, tomemos un momento para analizar las características principales y las consideraciones clave que debe tener una plataforma de ciencia de datos:
- Análisis exploratorio de datos: Ser capaz de realizar un análisis de datos exploratorio inicial es fundamental, especialmente para cualquiera que desee utilizar herramientas de ciencia de datos en su estación de trabajo. Les permite centrarse en las etapas iniciales del ciclo de vida del aprendizaje automático, comprender el conjunto de datos, obtener cierta visualización de los datos y realizar un preprocesamiento inicial de los datos.
- Ciclo de vida del aprendizaje automático: El objetivo principal de cualquier profesional o aficionado activo en este campo es construir modelos. Por lo tanto, necesitan herramientas que cubran múltiples partes del ciclo de vida del aprendizaje automático, lo que les permita construir y almacenar modelos, así como rastrear y reproducir experimentos. Cubre la parte inicial del ciclo de vida del aprendizaje automático, lo que facilita el desarrollo de modelos.
- Herramientas populares: Para cualquier principiante, la escala de adopción de la herramienta que elija puede determinar su éxito o fracaso. Cuando más personas utilizan una herramienta, generalmente tiene un mejor conocimiento y documentación de errores, desafíos y soluciones. Si miramos el mundo del código abierto, la comunidad brinda un amplio soporte y orientación, lo que permite a los profesionales de diferentes campos beneficiarse de mejoras continuas, correcciones y soluciones alternativas para herramientas y plataformas populares.
- Fácil de usar: Todo el mundo quiere herramientas que sean fáciles de usar. El objetivo principal de un científico de datos no es jugar con herramientas sin cesar, por lo que tener una plataforma intuitiva que acelere la entrega de proyectos y reduzca la curva de aprendizaje es fundamental para su trabajo.
Escalabilidad: Si bien muchos proyectos de IA comienzan siendo pequeños, todo científico de datos también debe adoptar una visión a largo plazo y considerar la escalabilidad. Esto ayuda a los científicos de datos a crecer a medida que sus proyectos maduran sin tener que aumentar sus habilidades con otras herramientas.
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Ahora que sabemos qué buscar en una herramienta o plataforma de ciencia de datos, echemos un vistazo más de cerca a las opciones populares utilizadas por los científicos de datos.
Volviendo a la preferencia por el código abierto, deberíamos observar todo el conjunto y cómo las herramientas de código abierto pueden acelerar todo el proceso. Linux es pionero en el espacio de código abierto y Ubuntu es la distribución más adoptada. Tiene una potente línea de comandos que a los científicos de datos y a los ingenieros de aprendizaje automático les encanta usar y simplifica sus tareas operativas. Además, hay muchas cosas de código abierto que pueden mejorar el viaje de uno en la ciencia de datos. Python es un buen ejemplo: es el lenguaje de programación elegido en ciencia de datos y sus numerosas bibliotecas, como Pandas, Numpy, PyTorch y TensorFlow, se han utilizado ampliamente en innumerables proyectos de ciencia de datos.
Pero, ¿cómo se construye realmente un modelo? En el informe Stack Overflow que mencionamos anteriormente, Jupyter Notebook figuraba como una de las principales tecnologías utilizadas en la ciencia de datos. Es una herramienta poderosa para realizar muchas tareas de ciencia de datos o aprendizaje automático, incluida la limpieza de datos y la creación de canales de aprendizaje automático o modelos de capacitación. En el mismo espacio, MLflow para seguimiento de experimentos y registro de modelos tenía 10 millones de usuarios hace un año, lo que llevó a la adopción del código abierto. Estas plataformas suelen implementarse en estaciones de trabajo con GPU, que también deben configurarse. Por ejemplo, NVIDIA tiene un operador de GPU que simplifica la experiencia para aplicaciones nativas de la nube.
Estos son sólo algunos ejemplos de herramientas que se pueden utilizar. Una vez seleccionados, los científicos de datos deben integrarlos en una solución coherente. Siempre que se implementan, utilizan una serie de paquetes diferentes con dependencias y restricciones de control de versiones. Los usuarios deben coordinar este esfuerzo para garantizar una buena funcionalidad de la plataforma, incluidas las mejoras y actualizaciones que puedan plantearle desafíos.
Al observar los desafíos iniciales que enfrentan los científicos de datos, deberían buscar herramientas que cubran la mayoría de ellos al menor costo posible. Data Science Stack (DSS) es una solución de Canonical que reúne herramientas líderes de código abierto que cubren parte del ciclo de vida del aprendizaje automático, lo que permite a los usuarios desarrollar, optimizar y almacenar modelos sin altos costos iniciales, instalación que requiere mucho tiempo o configuración difícil.
¿Qué es la pila de ciencia de datos (DSS)?
Data Science Stack (DSS) es una solución lista para usar para científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático lanzada por Canonical. Es un entorno listo para usar para los entusiastas del aprendizaje automático, que les permite desarrollar y optimizar modelos sin perder tiempo en las herramientas necesarias. Está diseñado para ejecutarse en cualquier estación de trabajo Ubuntu AI, maximizando la potencia de la GPU y simplificando su uso. ¿Eres curioso?
DSS incluye herramientas líderes de código abierto, como Jupyter Notebook y MLflow, y está totalmente integrado. De forma predeterminada, viene con las dos imágenes ML más utilizadas: Pytorch y TensorFlow. Se pueden implementar mediante una interfaz de línea de comandos (CLI) intuitiva y luego puede acceder a la interfaz de usuario de la herramienta para profundizar en la ciencia de datos.
Además de brindar acceso a soluciones de aprendizaje automático, DSS también es responsable de empaquetar las dependencias, garantizando que todas las herramientas, bibliotecas y marcos funcionen a la perfección y sean compatibles con el hardware de la máquina. Además, DSS simplifica la configuración de la GPU al incluir operadores de GPU y todos los beneficios que conllevan.
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- Consideraciones clave al elegir herramientas de ciencia de datos
- Desafíos en la ciencia de datos
- Ciencia de datos utilizando herramientas de código abierto
- Demostración de DSS
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