Si quieres empezar una carrera de Data Science, debes conocer algunas cosas clave para que puedas tener éxito en esta nueva aventura en la que quieres embarcarte. Esto debido a que nadie puede poner en entredicho el hecho de que la Data Science, es uno de los ámbitos de mayor crecimiento en el amplio campo que rodea la tecnología.
Esto quiere decir que es uno de los ámbitos de mayor crecimiento acelerado. Todo ello en términos de oportunidades de empleo. Es así como los científicos de datos analizan dichos datos brutos y los simplifica en resultados de comprensión sencilla. Además, se trata de una carrera relativamente nueva que combina la programación, la estadística y la lógica empresarial.
¿Qué es lo que hace un científico de datos específicamente?
Los científicos de datos utilizan sus conocimientos de programación, estadística y Machine Learning para analizar los datos y utilizarlos. Esto en función de obtener conclusiones lógicas. De igual manera, pueden trabajar en organizaciones de redes sociales y obtener los datos de los usuarios. Esto para que puedan comprender sus hábitos y sugerirles contenidos que les gusten.
Según la media de calculadoras salariales internacionales, un científico de datos promedio gana más de 70 mil dólares anuales. Por esta razón, tiene todo el sentido del mundo que sea un ámbito reconocido en el que puedes entrar. ¿Estás interesado? Tal vez estés empezando tu carrera o tal vez estés buscando un cambio. Pero sea como sea, puedes embarcarte en una carrera de Data Science cursando este increíble Máster en Data Science.
Conseguir un trabajo como científico de datos, viene con algunos requisitos. Todo esto dependiendo del nivel de los puestos de trabajo para los que estás solicitando, incluyendo algunos factores que resultan clave.
Formación y preparación
En primer lugar, la carrera de Data Science necesita que los científicos de datos tengan una sólida base en matemáticas y estadística. Es por esto que las áreas de estudio más frecuentes en la Data Science son las matemáticas, estadística, informática e ingeniería. Comúnmente, los científicos de datos tienen una formación de alto nivel, ya sea una maestría o un doctorado.
Por el contrario, como pasa con algunas áreas que envuelve la tecnología, la Data Science no tiene una agrupación de certificaciones estandarizada de la industria propiamente dicha. En su lugar, los científicos de datos suelen basarse en proyectos prácticos y en el trabajo de portafolio para enseñar su valor a los empleadores y reclutadores.
Así pues, desde años anteriores, las universidades han observado el crecimiento exponencial de la Data Science y sus disciplinas circundantes. De esta manera, han ampliado sus facultades de forma rápida. Esto para presentar una serie de certificaciones.
¿Qué habilidades debe tener un científico de datos en su haber?
Además de tener un nivel educativo realmente alto y una formación muy sólida. Los científicos de datos requieren de un universo de habilidades críticas. Esto con el fin de tener éxito en su trabajo de forma permantente.
La primera habilidad que tienes que tener es la programación. Independientemente del tipo de empresa o del puesto para el que te entrevistes, se espera que sepas utilizar las herramientas del desarrollo.
Esto significa que debes manejar un lenguaje de programación basado en la estadística, como R o Python que son los más utilizados. De igual forma, debes manejar un lenguaje de consulta de bases de datos. Teniendo a SQL como la opción más demandada.
El Machine Learning es fundamental. Si estás en una gran organización con enormes cantidades de datos o trabajas en una compañía en la que el producto en sí está especialmente basado en datos. También, puede darse el caso de que quieras estar familiarizado con los métodos de esta tecnología.
Igualmente, los científicos de datos que tienen mayor éxito, están familiarizados con los métodos de Machine Learning supervisado y el Machine Learning no supervisado. Así como también, deben manejar los árboles de decisión y la regresión logística.
Una buena comprensión de la estadística es vital para una carrera de Data Science. De esta forma, debes estar familiarizado con las pruebas estadísticas, distribuciones, los estimadores de máxima verosimilitud, entre otros. Este será también el caso del Machine Learning en sí. Pero uno de los aspectos más importantes de tus conocimientos de estadística, será entender cuándo las diferentes técnicas son un enfoque válido o todo lo contrario.