Lo cierto es que los datos están ganando cada vez más importancia entre nuestra sociedad. La información permite a las empresas saber que les interesa más a sus clientes y poder ofrecerles lo más óptimo para ellos. En realidad todo va encaminado hacia el punto 7 (¡haz proyectos!) así que lo ideal sería llegar hasta ahí lo más rápido posible, pero con los conocimientos necesarios para poder defendernos en buena parte del flujo de un típico proyecto de datos. En mi caso tengo la suerte y la ventaja de venir de una ingeniería donde aprendí programación y una cantidad absurda de matemáticas. Llevo muchos años trabajando como desarrollador, analista y hasta arquitecto; y ultimamente he estado cerca de los datos.
¿Qué habilidades necesitas para convertirte en Científico de Datos o Data Scientist? Este profesional del Big Data y Machine Learning se encarga de gestionar datos y analizarlos, pero de una forma muy particular. La demanda es alta para los profesionales de datos—se encuentra en la sexta posición de los empleos con más auge en México de 2022 según Linkedin—con un porcentaje de contratación de 19.8% mujeres y 80.2% hombres [2]. Obtén un título en ciencia de datos y obtén todas las formas requeridas de certificaciones. Consulta la lista de los principales tipos de certificaciones anteriormente indicadas en el artículo para comprobar qué certificados necesitas.
Skills que debe tener un buen Data Scientist
Este trabajo ocupa un lugar destacado en las listas de los mejores empleos porque los científicos de datos tienden a percibir sueldos elevados y experimentan altos niveles de satisfacción laboral. Pero más adelante, durante la persecución a la pregunta central de esta entrada (¿cómo ser científico de datos?), llegamos a las bases. Poder construir tablas de datos que se correlacionan entre sí no representa un desafío técnico demasiado grande, sin embargo, encontraremos cierta resistencia a explorar la que quizás es uno de los componentes más didácticos de la disciplina que nos ocupa. Se trata de una adaptación matemática de las teorías de conjuntos que nos permiten estructurar datos buscando la mayor optimización. SQL es una herramienta, como otras en el mercado, que nos explotan de manera directa los datos para encontrar relaciones visibles entre ellos, pero está lejos del proceso de análisis completo a través de la modelización estadística.
Una formación exhaustiva es la mejor respuesta para convertirse en analista de datos. Ya se trate de cursos en línea, artículos, aprendizaje presencial o simplemente la lectura de libros – los analistas de datos necesitan tener un montón de conocimientos previos para empezar a trabajar en este campo. BitDegree ofrece varios programas de cursos en línea si quieres empezar a explorar la ciencia de datos. Este bootcamp te enseñará a trabajar con Python para comprender análisis estadísticos desde la elaboración de código. También se estudia a fondo la relación entre los datos obtenidos y los modelos de negocios, para escalar muy bien la información. Este es un buen máster en data science que te ayudará a trabajar con empresas que requieren analistas avanzados.
Máster de Big Data Codesarrollado con INDRA
Aprender lenguajes de programación como Python o R es fundamental para manipular y analizar datos, así como para desarrollar modelos y algoritmos. Además, es importante familiarizarse con bibliotecas y herramientas específicas para análisis de datos, como Pandas, NumPy y Scikit-learn en Python. Un Data Analyst o analista de datos se centra principalmente en la recopilación, el análisis y la visualización de datos. Por otro lado, un Data Scientist se centra en la aplicación de técnicas y herramientas avanzadas de análisis y ciencia de datos para extraer información valiosa de los datos y tomar decisiones basadas en esa información. Para obtener la mayoría de las habilidades y conocimientos necesarios para el trabajo, debe estudiar para obtener un título en Matemáticas y Estadística, Ciencias de la Computación o Ingeniería. Alternativamente, como hay una escasez de científicos de datos, cada vez más empresas se enfrentan a personas que no tienen calificaciones formales.
Pero conforme el big data (y las tecnologías de almacenaje y procesamiento del big data como Hadoop) comenzaron a crecer y evolucionar, esos roles también evolucionaron. Los datos no son más sólo una idea https://zacatecasonline.com.mx/tendencias/86286-bootcamp-programas-tripleten de último momento de la que TI debe encargarse. Es información clave que requiere análisis, curiosidad creativa y un don para traducir ideas de alta tecnología en nuevas formas de generar utilidades.
Posible trayectoria profesional de un científico de datos
El esfuerzo de enmarcar el problema comercial es probablemente la característica más visible que he notado en varios científicos de datos de diferentes orígenes. Este tipo de comportamiento es una inspiración para diseñar finalmente el conjunto de datos necesario para el proyecto de ciencia bootcamp de programación de datos y también para iniciar otro esfuerzo en otros desafíos técnicos. Es relevante traer a la mesa el hecho de que en un campo con una brecha de talento, el equilibrio entre el conocimiento de la industria y las habilidades de datos duros puede ser crucial para proyectos exitosos.
- Habilidades difíciles de reunir, gran impacto en el negocio y el hecho de que viene precedido de un boom.
- Además, es importante tener experiencia en el manejo de software de análisis de datos, como Tableau, Excel o herramientas específicas de big data como Hadoop o Spark.
- Campos como la estadística o el álgebra lineal son esenciales para modelar los datos de forma estadística y poder generar modelos de machine learning.
- El primer paso para convertirse en científico de datos es dominar los fundamentos matemáticos y estadísticos.
- Los ingenieros de datos hace lo mismo – sin embargo, también tienen que recolectar los datos Y, al finalizar el análisis de datos , crean un ¨plan de acción¨ basado en los resultados de su interpretación.