Cómo hacerse experto en software estadístico.

Answer 1

Hay dos tipos de expertos en lenguajes específicos de dominio, como es el caso de la computación estadística:

Usuario experto

El usuario experto es alguien que se destaca en el uso del software. Su código no es el más bonito, pero conocen muchos trucos y, a menudo, tienen un flujo de trabajo que maximiza su rendimiento.

En mi experiencia, también son expertos en el dominio, pero a menudo no son programadores expertos. Así que saben lo que quieren hacer y saben cómo exprimirlo desde el software. Esto significa que hacen un esfuerzo para encontrar la manera de resolver problemas, pero no se preocupan masivamente por las cosas relacionadas con el código.

Para convertirse en un usuario experto, en primer lugar, sea lo mejor que pueda ser en su dominio y use constantemente el software de su preferencia para realizar el trabajo. A medida que aumenta su conocimiento de su dominio, agrega herramientas a su experiencia con el idioma.

Desarrollador Experto

El desarrollador experto puede no ser un experto en dominios, pero él conoce el dominio. Sin embargo, su activo más fuerte es que es un programador. Su código es claro, mantenible, reutilizable.

A diferencia del usuario experto que produce trabajo en el contexto del dominio, el desarrollador experto suele estar mucho más interesado en producir bibliotecas y paquetes que agreguen o mejoren el uso del lenguaje de programación.

Para convertirse en un desarrollador experto, debe ser un programador, al menos uno decente. Debes aprender algo en lo real de la ingeniería de software. Sin embargo, debe conocer el dominio para comprender qué es lo que desea hacer. También debe asumir que su trabajo será utilizado por otros.

¡Ahora es cuestión de que descubras qué experto quieres ser! 🙂 Espero que esto ayude!

Answer 2

La primera asociación que viene a la mente con la palabra “experto” es la profundidad y el dominio específico. SAS, por ejemplo, es todo acerca de las estadísticas. La última guía de usuario de SAS, vista por mí, contiene 10393 páginas, 122 capítulos y esta es una breve descripción general de los métodos y la descripción de los parámetros de procedimientos solamente. ¿Es real convertirse en un experto en todo SAS? No creo que esto sea posible, pero estoy seguro de que puede convertirse en un experto en un compartimento como el análisis bayesiano o los procedimientos de agrupamiento. R también contiene la mayoría de los métodos estadísticos, pero a diferencia de SAS, no representa una sola entidad orgánica. R de facto es un conjunto de procedimientos, escritos por diferentes personas en diferentes estilos en un lenguaje con una sintaxis, que difícilmente puede llamarse atractivo. Esto hace que la misión de convertirse en un experto casi imposible.

¿Cuál es la solución? Un software, que contiene menos métodos, pero tiene una interfaz más fácil de usar y una apariencia moderna. Si usa algún software durante 6 a 15 meses de manera regular, seguramente operará fácilmente en ese entorno. Pero este tipo de software no puede analizar grandes conjuntos de datos.

Cuando compra una gran cantidad de opciones sobre acciones, puede elegir la compañía conocida con una posición estable en el mercado, pero con dividendos limitados. Alternativa – elegir una empresa con potencial de crecimiento. Te sugiero que eches un vistazo a Apache Spark. En este momento, este es el software, que puede procesar fácilmente mucha información. El paquete SparkSQL garantiza la carga de datos desde la mayoría de las fuentes de datos existentes. MLlib: la biblioteca de aprendizaje automático contiene muchos métodos modernos, como la Máquina de vectores de soporte y la Asignación de Dirichlet latente. El número limitado de métodos implementados, en comparación con SAS o R, es una deficiencia temporal, porque la comunidad de contribuyentes de Spark crece rápidamente. He estado programando en Scala durante aproximadamente dos años y para mí es una armonía total entre un lenguaje conciso y poderoso y los métodos de minería de datos masivos. Están hechos el uno para el otro. Si está familiarizado con los métodos de minería de datos y tiene habilidades avanzadas. En programación, te convertirás en un experto en Spark en 10-15 meses.

Answer 3

Práctica.

Y aprenda de las fuentes que más le ayudan (video, libro, ejercicio, …)