¿Cómo ser científico de datos?

Este articulo contesta muchas de las interrogantes que nuestros estudiantes hacen semana tras semanas. Todos quienes estamos en este mundo del Big Data y el Data Science, somos conscientes como cada vez hay mayor demanda y mejor remuneración para los científicos de datos. Todos queremos entrar en ese mundo. Pero ¿Como hacerlo sin fracasar?. Te traemos esta guía donde te daremos algunos datos importantes. Vamos a ver cómo ser científico de datos desde cero.

La última guía de aprendizaje que detalla todas las habilidades, conocimientos y entrenamiento que necesitas para convertirte en un científico de datos.

¿Buscas una carrera interesante, desafiante y muy solicitada?

Una carrera en Ciencia de Datos marca todas esas casillas, y más.

Estes consciente o no, estamos en medio de la 4ª Revolución Industrial (o Industria 4.0) que está siendo impulsada por el Internet de las Cosas (IoT) y la Inteligencia artificial (IA). Ambas se caracterizan por la recolección, análisis e intercambio de datos. Muchos datos.

Una decisión con futuro

Seguir una carrera en ciencia de datos es una decisión sabia en estos días. Los trabajos relacionados con la ciencia de los datos aparecen en el informe de trabajos emergentes de LinkedIn. El especialista en ciencias de los datos y el gerente de ciencias de los datos están entre los 15 primeros.

No hay duda de que las habilidades en ciencia de los datos tienen una alta y creciente demanda. Todo tipo de empresas las necesitan, desde fabricantes a minoristas de Internet, a empresas de tecnología de reciente creación e incluso agencias gubernamentales.

También es una carrera bien pagada, con el científico de datos promedio ganando un salario de 113.436 dólares en los EE.UU.

Así que, tanto si estás interesado en ayudar a las empresas a planificar su marketing interpretando grandes cantidades de datos, o ayudar a los gobiernos a centrar sus recursos en las áreas adecuadas estudiando las correlaciones o patrones de datos, existe una gran variedad ahí fuera.

¿Pero cómo te calificas y estableces una carrera como científico de datos?

Esta guía detallada explicará los pasos a seguir, así como algunos cursos sugeridos para acelerar tu progreso.

Pasos para convertirse en un científico de datos

1. Obtener calificaciones

En primer lugar, para descubrir cómo ser científico de datos, necesitarás algunas calificaciones técnicas.

La ruta más común es estudiar para una licenciatura o un máster. De hecho, el 88% de los científicos de datos tienen un mínimo de una maestría, y el 46% tiene un doctorado.

Para obtener la mayor parte de las habilidades y conocimientos necesarios para el trabajo debes estudiar para un título en Matemáticas y Estadística, Informática o Ingeniería. Otras calificaciones pueden ser suficientes, pero estas son las más comunes.

Alternativamente, como hay poca cantidad de científico de datos, cada vez más compañías están contratando a personas que no tienen una educación formal. En su lugar, debes tener una buena cantidad de experiencia en cargos similares (programador, ingeniero) o ser capaz de demostrar que tienes las habilidades en matemáticas y en computación. También vas a necesitar completar algunos cursos especializados.

Hoy en día se pueden encontrar cursos totalmente certificados en línea que son impartidos por expertos en el campo de la ciencia de los datos. Las plataformas de aprendizaje electrónico se han convertido en la mejor manera de obtener habilidades especializadas a un precio asequible, y están superando a las instituciones educativas formales como la manera número uno de obtener conocimientos y habilidades en profundidad.

2. Desarrollar habilidades y conocimientos

Además de las cualificaciones, tendrá que ser capaz de demostrar habilidades específicas y conocimientos especializados.

Muchas personas siguen un máster en ciencias de la información, pero hay otras vías como los cursos de aprendizaje electrónico para adquirir los conocimientos necesarios. Dependiendo de los requisitos de la posición, es posible que necesites saber:

• Cómo codificar con un lenguaje como Python o C#.
• Aprender a programar en Phyton.
• Ser capaz de usar SQL.
• Experiencia con Hadoop o plataformas similares.
• Experiencia en Machine Learning/Inteligencia artificial.
• Visualizar y presentar los datos con programas informáticos o plataformas como ggplot, d3.js o tableau.

En cuanto a las habilidades que no son técnicas, si te estás preguntando cómo ser científico de datos, estas se encuentran en la lista de los empleadores:

Atención al detalle - debes ser capaz de asegurar la exactitud e integridad de los datos.

Habilidades de organización - tratar con grandes conjuntos de datos, con potencialmente millones de puntos de datos, requiere habilidades de organización de alto nivel y un enfoque lógico y metódico

Resolución de problemas: una parte importante del papel es encontrar nuevas formas de cotejar, interpretar y presentar los datos. Esto requiere la habilidad de resolver problemas y "pensar fuera de la caja" a veces.

Deseos de aprender - nuestro mundo tecnológico está cambiando constantemente, incluyendo los métodos de recolección de datos y las demandas que se hacen para usar estos datos. Los científicos de los datos deben estar preparados para estudiar y practicar continuamente nuevas tecnologías y técnicas.

Resistencia y concentración - estos rasgos de carácter son esenciales para los científicos de los datos, ya que a menudo pasan mucho tiempo en un problema, intentando diferentes maneras de resolverlo.

Comunicación y trabajo en equipo - la mayoría de los trabajos de ciencias de los datos requerirán que trabajes en conjunto con otros, a menudo de diferentes departamentos y disciplinas.

3. Ganar experiencia laboral

Durante tus estudios y después, es una buena idea conseguir experiencia laboral.

Puedes tener la suerte de encontrar trabajo remunerado para cualquier número de empresas que necesiten científicos de datos. Estos negocios operan en todas las áreas de la economía, incluyendo finanzas, venta al por menor, manufactura, ingeniería, etc. Las organizaciones sin fines de lucro y de beneficencia son un buen lugar para buscar si tienes dificultades para encontrar experiencia laboral, aunque es posible que tengas que conformarte con un trabajo no remunerado.

Otra forma de adquirir una valiosa experiencia en el campo de la ciencia de los datos es matricularse en cursos que celebren talleres como parte del plan de estudios. Los cursos de SuperDataScience ofrecen actividades prácticas de la vida real que le permiten construir su nivel de experiencia.

Variedad proyectos

La variedad de proyectos especializados es muy numerosa como para enumerarla con todo detalle, pero aquí hay algunos ejemplos para estimular tu interés:

• Limpieza de datos - Los grandes y complejos sistemas de bases de datos necesitarán una frecuente limpieza, remodelación y almacenamiento de los conjuntos de datos. Los proyectos de limpieza de datos requieren un buen conocimiento de Python o R.
• Creación de visualizaciones interactivas de datos - Si disfrutas presentar los datos en formatos únicos e interesantes, este tipo de proyectos te vendrán bien. Utilizarás algún tipo de software de tablero, por ejemplo Dash b Plotly, para crear visualizaciones de datos para organizaciones.
• Análisis Exploratorio de Datos (EDA) - Esto implica la interpretación de los datos, la formulación de preguntas relevantes sobre los mismos que puedan revelar conocimientos empresariales, y luego la respuesta a las preguntas utilizando SQL, Python u otro lenguaje de programación.
• Aprendizaje automatizado (Machine Learning) - Hay diferentes niveles de complejidad en los proyectos de Aprendizaje automatizado. Como principiante, debes limitarte a los proyectos de regresión lineal y logística, ya que son ideales. Este tipo de proyectos se utilizan a menudo para crear modelos para interpretar datos y comunicar conocimientos a los directivos.

Es útil construir un portafolio profesional que incluya distintos tipos de proyectos que hayan tenido éxito, así que no tengas miedo de probar algunas especialidades diferentes para empezar. Esto es especialmente cierto si no estás seguro de en qué especialidad centrarte al principio.

Si deseas leer la versión original en inglés, haz clic aquí.

Los cursos más completos para ser científico de datos

¿Te gustaría saber que cursos son los indicados para que continúes creciendo en el mundo del Data Science?.  Juan Gabriel Gomila tiene los cursos más completos. Y totalmente en español, para ayudarte a lograr tu meta de ser el mejor científico de datos.

• Curso completo de estadistica descriptiva. Rstudio y Python
• Resuelve problemas de matemáticas con Python/Sage desde cero
• Curso completo de algebra lineal. De cero a experto.
• Probabilidad para Machine Learning y Big data con R y Python
• Estadística inferencial para Machine Learning con R y Python
• Machine Learning de la A a la Z: R y Python para data science
• Curso completo de R para Data Science con Tidyverse
• Un curso completo de Machine Learning: Data Science en Python
• Curso completo de Machine Learning: Data Science con RStudio

Haz clic en el curso de tu preferencia, y estarás disfrutando de nuestros cursos en un instante. Si quieres saber cómo ser científico de datos, no dudes en elegir cualquiera de los cursos de arriba.

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