8 habilidades obligatorias que necesitas para convertirte en un científico de datos

Con el poder de los datos desatado y visto, parece que cada industria tiene un gran vacío en sus organizaciones que los científicos de datos deben llenar. Tanto los estudiantes como los profesionales están respondiendo a esta demanda tomando cursos de ciencia de datos y especializándose en habilidades particulares.

Sin embargo, ¿cuál es el paquete completo que conforma al científico de datos? ¿Cómo puede uno convertirse en un científico de datos por el que las empresas se esforzarían por pagar?

A continuación, describimos cómo.

Habilidades técnicas

Estos se pueden aprender a través de títulos, cursos, especializaciones y certificaciones. Lo crucial es seguir el aprendizaje con la práctica.

análisis estadístico

El análisis estadístico ayuda a generar estadísticas a partir de los datos almacenados. Luego, los resultados se pueden analizar para inferir ideas y concluir el significado de la entidad que se analiza.

Habilidades en programación

Utilizará lenguajes de programación para organizar, limpiar y dar sentido a los datos. Por lo tanto, debe tener fluidez en su uso para realizar estas tareas básicas de manera eficiente. Trabajar y desarrollar dominio en lenguajes como R, Python, Perl, Java, C/ C++ y SQL. Python y R son los lenguajes de programación más importantes para la codificación en la ciencia de datos.

Minería y procesamiento de datos

Es el proceso de obtener conocimientos e información de enormes bases de datos. Usando ciertos métodos, se descubre el conocimiento que luego se aprovecha para tomar decisiones comerciales.

Excelente para trabajar con datos no estructurados

Los datos no estructurados no están organizados de una manera predefinida. Un científico de datos debe darse cuenta de que la mayoría de los datos con los que trabaja no estarían estructurados y, por lo tanto, también debe desarrollar la habilidad para administrarlos y obtener información valiosa de ellos.

Conocimiento de SAS y otras herramientas analíticas.

Las herramientas analíticas lo ayudarán a generar conocimientos e información que ayudarían a la empresa. Algunas de las herramientas analíticas más populares incluyen R, Pig, Hive, Hadoop y Spark. Las certificaciones en estas herramientas pueden ayudarlo aún más en su carrera.

Habilidades no técnicas

No importa la experiencia técnica de un científico de datos, él / ella necesita desarrollar aspectos no técnicos también para otros aspectos de la carrera. Éstos incluyen:

Una comprensión de los negocios

En última instancia, un científico de datos que trabaja con una corporación está trabajando para generar crecimiento y ganancias para el negocio. Armado con una sólida comprensión de cómo funcionan las empresas, qué es importante para ellas, etc., ayudará al científico de datos a saber qué datos extraer y cómo.

Dado que cada empresa genera grandes cantidades de datos todos los días, el trabajo del científico de datos se vuelve tremendo. Saber cómo opera la empresa, cómo tienen éxito los negocios, lo ayudará a canalizar sus habilidades técnicas de manera productiva, en una dirección en la que las empresas puedan experimentar un crecimiento real.

Intuición de datos

La intuición de datos se desarrolla como resultado de trabajar extensamente con datos. Es la capacidad de detectar patrones y posibilidades en los datos cuando lógicamente y en la superficie, ninguno parece estar presente. También es saber dónde se encuentran los bits de datos verdaderamente valiosos. Como sería evidente, esta cercanía e intuición sobre los datos no es fácil. Viene con experiencia y exponerse a tipos y cantidades de datos variados en diferentes contextos.

Desarrollar esta intuición no cuantificable podría convertirlo en un científico de datos indispensable.

Habilidades de comunicación

Si bien uno no necesita ser un mago en inglés o en cualquier otro idioma, debe saber cómo comunicar ideas a otra persona de manera efectiva.

La ciencia de datos es un campo complejo y especializado del que la mayoría de las personas no conocen los detalles básicos. Usar jerga sería inútil. Lo que debe hacer un científico de datos es destilar los conceptos altamente complejos en términos sencillos y ejemplos comprensibles. Esta habilidad sería útil en la persuasión y la negociación cuando uno asista a una reunión. Si un usuario de datos no técnico es capaz de comprender el quid de lo que está explicando, entonces se ha comunicado bien.

Lo anterior es una lista completa de todas las habilidades necesarias para dominar el complejo pero fascinante mundo de la ciencia de datos. Recuerde recordar que el dominio de estas habilidades viene con el tiempo. Hasta entonces, continúe adquiriendo experiencia laboral y trabaje en sus propios proyectos. Todos ellos te están haciendo más hábil.

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