Cómo convertirse en un científico de datos: respuesta en 9 sencillos pasos

Según Harvard Business Review, la ciencia de datos es el trabajo más popular en la actualidad. Con los datos llegando a un ritmo exponencial, la demanda de profesionales capacitados en el campo de Big Data y Data Science. IBM sostiene que para 2020 , la demanda de científicos de datos aumentará un 28%.

Si está remotamente asociado con el dominio de tecnología/marketing, surge una pregunta importante en este punto: "¿cómo ser un científico de datos?" . Eso es precisamente de lo que estaremos hablando. Pero antes de comenzar a hablar, primero comprendamos quiénes son los científicos de datos.

Entonces, ¿qué es exactamente la ciencia de datos y quiénes son los científicos de datos?

Data Science es la rama de la informática que implica aprovechar grandes cantidades de datos y analizarlos aprovechando herramientas como automatización, estadísticas, modelado, análisis y matemáticas para extraer información valiosa de ellos para optimizar el crecimiento empresarial. Precisamente, la ciencia de datos se ocupa de investigar e indagar en la fuente de información, decodificar los patrones ocultos en su interior y, finalmente, transformarla en un recurso útil para las organizaciones.

Un científico de datos es una fusión de un matemático, un científico informático y un explorador. Son la nueva generación de expertos en datos que involucran lo mejor de ambos mundos: tecnología y negocios. Además de tener una mentalidad de investigación, los científicos de datos también poseen una amplia gama de habilidades técnicas y analíticas que les ayudan a encontrar soluciones eficientes a problemas complejos. Debido a que se requiere un conjunto de habilidades tan completo, muchos principiantes a menudo se quedan con la pregunta "¿cómo convertirse en un científico de datos?".

Con una demanda tan amplia y en auge de científicos de datos, será una sabia decisión elegir una carrera en ciencia de datos. Pero la pregunta es, ¿por dónde y cómo empezar? No se preocupe, veremos cómo convertirse en un científico de datos en la siguiente sección.

Aquí hay una lista completa de 9 pasos que responderán a la pregunta: ¿cómo convertirse en un científico de datos?

1. Tabla de contenido

   Hacer Estadística y Matemáticas Aplicadas

Tener una base sólida de Matemáticas y Estadística es obligatorio para ser un científico de datos. Especialmente si no tiene experiencia en Ciencias de la Computación / Matemáticas, es una necesidad absoluta repasar sus habilidades matemáticas y estadísticas. Aunque el talento más obvio de un científico de datos suele ser el análisis, necesita complementar esta habilidad con herramientas estadísticas.

2. Desarrollar una habilidad para la codificación

Cuando se trata de datos, aprender a codificar es necesario, independientemente de si es un científico de datos, un analista de datos o un arquitecto de datos. Se espera que los científicos de datos tengan un buen conocimiento de los lenguajes de programación estadística como Python, R y SAS.

3. Piense en grandes datos

Cuando está en camino de convertirse en un científico de datos, debe ser un profesional impulsado por los datos. Entonces, expanda su base de 'datos' aprendiendo y explorando herramientas de Big Data como Hadoop , MapReduce , Hive y Spark .

Dado que los científicos de datos tienen que analizar y procesar cantidades masivas de datos, no se pueden ejecutar en una sola máquina. Tener un buen conocimiento sobre las tecnologías de Big Data lo ayudará a lograr el procesamiento de datos distribuidos.

4. Acostúmbrate a las bases de datos

Un científico de datos necesita comprender cómo funcionan las bases de datos a fondo. La mayoría de las organizaciones comerciales utilizan MySQL o Cassandra como su software de administración de bases de datos para almacenar y analizar los datos. Por lo tanto, familiarizarse con el funcionamiento de bases de datos como MySQL, Cassandra, PostgreSQL y MongoDB , por nombrar algunas, le dará una ventaja sobre sus competidores en la industria.

5. Invierta su tiempo en cálculo multivariable y álgebra lineal

Si bien algunos de ustedes pueden estar frunciendo el ceño ante esta recomendación, la ciencia de datos se basa en gran medida en las herramientas y técnicas de aprendizaje automático. Para utilizar las herramientas de aprendizaje automático con éxito, es necesario tener un conocimiento completo de cálculo y álgebra lineal. Cuanto más conocimiento tenga sobre estas plataformas, mejor será su manera de encontrar soluciones sin necesidad de caja para problemas complejos.

6. Aprenda a manejar datos

Data Wrangling, también conocido como 'Data Munging', es el proceso mediante el cual los datos no estructurados sin procesar se transforman en formatos más convenientes y valiosos para facilitar el análisis de datos.
Este es uno de los puntos más críticos al responder '¿cómo ser un científico de datos?'. Esta es una de las responsabilidades más importantes de un científico de datos.

Los científicos de datos necesitan usar las herramientas y los conjuntos de habilidades correctos para procesar datos no estructurados, desentrañando así los patrones significativos en ellos. Solo haciendo esto, un científico de datos puede sacar a la luz los conocimientos útiles ocultos dentro de los datos que pueden influir positivamente en las estrategias de toma de decisiones de las organizaciones.

7. Visualización de datos maestros

Otra responsabilidad crucial de un científico de datos, la visualización y presentación de datos, son los dos aspectos del análisis de datos que impulsan el crecimiento empresarial. Por lo tanto, los científicos de datos deben estar familiarizados con herramientas de visualización de datos como Tableau , Raw , D3.js , Visual.ly , NVD3 , etc. Sin embargo, esto no es suficiente.

Además de visualizar los datos en formatos presentables y prácticos, los científicos de datos también deben conocer los principios y prácticas de la codificación visual de datos.

8. Ganar experiencia. Trabaja en Proyectos Reales

Una vez que tenga una comprensión sólida de todos los aspectos teóricos de la ciencia de datos, es hora de ponerse manos a la obra. Expóngase a la industria e intente encontrar proyectos reales de ciencia de datos en Internet. Google Quandl puede ser un excelente lugar para empezar a buscar proyectos.

Cuando comienza a trabajar en proyectos de ciencia de datos en tiempo real, conoce sus fortalezas y debilidades. A medida que sigas trabajando en nuevos proyectos, tendrás la oportunidad de trabajar en tus defectos y mejorarlos con el tiempo.

9. Competir

Internet está repleto de sitios web que permiten a los científicos de datos conectarse con la comunidad de ciencia de datos y encontrar compañeros con los que puedan participar en un aprendizaje y una competencia productivos. Kaggle es una excelente plataforma de capacitación para aspirantes a científicos de datos.

Al ser parte de una comunidad, te expones a un grupo de talentos. Le da la oportunidad de aprender de sus compañeros y mentores para mejorar sus habilidades.

Estos 9 pasos son todo lo que necesita saber para comprender el viaje de ser un científico de datos.

En conclusión, se puede decir que los científicos de datos deben ser bastante versátiles, fusionando dentro de sí mismos una serie de rasgos tomados de varios campos. Sí, tomará tiempo dominar tantas habilidades, pero una vez que lo haga, tendrá el trabajo de su vida.

Obtenga la certificación de ciencia de datos de las mejores universidades del mundo. Aprenda los programas Executive PG, los programas de certificación avanzada o los programas de maestría para acelerar su carrera.

Esperamos haber respondido a la pregunta del día. ¡No lo pienses más, ve y comienza! ¡Feliz aprendizaje!