¿Cómo ser un científico de datos? La profesión con más futuro

Puede que el mercado haya ido madurando y, por tanto, los salarios también se hayan ido reajustando a la oferta y la demanda. Pero también parece que en el futuro se seguirán necesitando científicos de datos que sean capaces de extraer el valor de toda la información que estamos generando. La mayor parte de las veces se ha solucionado con formación autodidacta que completa las habilidades básicas que debería tener programa formativo pero no tiene.

Hay dos formas principales de utilizar las habilidades de la ciencia de datos en tu carrera. Puedes aprovecharlas para convertirte en un profesional de la ciencia de los datos o pasar a desempeñar un papel relacionado con la analítica, como analista funcional de negocios o gestor de datos. Ambas trayectorias profesionales requieren habilidades y conocimientos básicos en análisis de datos, programación, gestión de datos, minería de datos y visualización de datos. Muchas empresas tienen equipos de ciencia de datos dedicados a analizar y extraer información valiosa de los datos.

Los Resultados Más Apreciados

No creo que esto sea una extravagancia humana, porque gran parte de la inteligencia artificial que nos ocupa estos días se basa en el arte de separar una distribución caótica de cosas en dos grupos. Por desordenados que parezcan los objetos, la máquina siempre encuentra una curva simple que los divide en curso de ciencia de datos dos. Es posible que formular dicotomías sea una forma universal de pensar, una que podríamos compartir con los extraterrestres y hasta con Terminator, una inteligencia artificial del futuro. También pueden estar asociadas a editoriales comerciales, como las que dependen de Elsevier, Springer, Sage, etc.

Estos tipos de científicos generalmente trabajan para grandes corporativos que gestionan enormes cantidades de datos diariamente – los científicos de datos son responsables por la ¨traducción¨ de los datos entrantes (números) a lenguaje comprensible y común. Probablemente sabes un poco sobre la especialización (como estás buscando cómo convertirte en data scientist), pero un pequeño resumen refrescará tu memoria. Después de eso, hablaremos de los principales requisitos que tienes que cumplir para comenzar https://www.elegircarrera.net/blog/por-que-deberias-aprender-ciencia-de-datos-con-cursos-online/ tu camino hacia una carrera como data scientist. Finalmente, te diré algunas de las principales razones por las que las personas quieren aprender ciencia de datos en primer lugar. Si analizamos los datos del portal de empleo Indeed, los científicos de datos provienen de los campos de estudio más diversos (los ingenieros de software estarían justo en el extremo opuesto). La mayoría, eso sí, tienen una formación eminentemente técnica, aunque hay un 5% de ellos que provienen de las ciencias sociales.

¿Qué es ciencia de datos e información?

La lista de experiencia técnica en la ciencia de datos o data science en inglés, puede ser larga. Según Lucas Serra, quienes se inician en el área pueden empezar a aprender lenguajes de programación como Python o R, además de SQL. Un científico de datos es un profesional que tiene un conjunto de habilidades multidisciplinarias y trabaja con grandes cantidades de datos para encontrar ideas y respuestas a los problemas empresariales. Los científicos de datos suelen tener un título de postgrado en una materia técnica como la informática o la estadística. A diferencia de los científicos de datos, los analistas de datos no se preocupan por utilizar los datos para encontrar tendencias o averiguar el futuro del negocio.

Los científicos de datos no son necesariamente los responsables directos de todos los procesos comprendidos en el ciclo de vida de la ciencia de datos. Por ejemplo, de los conductos de datos se suelen encargar los ingenieros de datos, pero los científicos de datos pueden emitir recomendaciones sobre qué tipos de datos son útiles o necesarios. Aunque los científicos de datos pueden crear modelos de machine learning, escalar ese tipo de iniciativas a un mayor nivel requiere más habilidades de ingeniería de software para optimizar un programa para que se ejecute más rápidamente. En consecuencia, es habitual que los científicos de datos colaboren con ingenieros de machine learning para escalar los modelos de machine learning. Los científicos de datos responden a preguntas sobre el negocio a partir del contexto de los datos.