Requisito previo para la ciencia de datos: no es lo que crees que es

Introducción

Hoy en día, todas las industrias confían en la comprensión de los datos generados a través de procesos y productos. Para expandirse ampliamente en el espacio del mercado, las empresas primero deben trabajar en las fortalezas del producto existente y luego penetrar en las áreas de mercado sin explotar.

Todas las industrias vienen con un conjunto de procesos optimizados en el flujo operativo y otros departamentos de apoyo. Trabajar sobre todos los datos que se generan desde todas partes ha hecho que aumente la demanda de profesionales.

Los expertos aquí deben estar equipados para cumplir con las necesidades comerciales específicas. Los científicos de datos son aquellos profesionales expertos en conocimientos técnicos. Tienen la aptitud para analizar grandes cantidades de datos que pueden aprovechar fácilmente las áreas problemáticas y también deambular por las áreas problemáticas latentes sin explotar.

El objetivo general es generar resultados comerciales significativos y ganancias más eminentes en el dominio.

Oportunidades en el Mercado

Numerosos profesionales y novatos están convergiendo para ingresar al campo de la ciencia de datos. Es un trabajo amalgamado que combina análisis de datos, ciencia y herramientas de gestión. Exige un perfil de trabajo en medio de enormes cantidades de datos que requieren soluciones a los resultados del negocio. Lea: Habilidades obligatorias que necesita para convertirse en un científico de datos.

La creciente demanda de la industria ha llevado al crecimiento del perfil de los Científicos de Datos. Según un informe , para 2026, se prevé un aumento del 19 % en la cantidad de trabajos de científicos de datos; y están a punto de producirse unos 5400 nuevos puestos.

Hay expectativas sobre el crecimiento de la estructura salarial de los científicos de datos. Las oportunidades de promoción reflexiva van en aumento con la mayor cantidad de trabajo generado.

Desafíos

Surgen múltiples desafíos con la enorme cantidad de datos y las diferencias en las industrias que requieren que la administración entregue un resultado específico deseado. Las pruebas se extienden desde obtener el conocimiento de la industria y las habilidades blandas para funcionar hasta la experiencia técnica en análisis de datos y herramientas de gestión empresarial.

Si planea ingresar al mundo de las ciencias de datos, existen requisitos previos específicos en el dominio técnico y no técnico en los que debe trabajar antes de su primer paso.

Requisitos previos para la ciencia de datos

No siempre es necesario que los profesionales tengan experiencia previa en ciencia de datos.

Puede ser un estudiante o un principiante que está desarrollando un interés en el campo de la ciencia de datos y planea obtener experiencia individual en el sector. O puede ser un profesional que ya está establecido en una industria pero quiere ingresar a los cursos de ciencia de datos debido al amor por los datos o al creciente interés y demanda que ofrece el perfil.

Los requisitos previos que exige el campo se clasifican de la siguiente manera:

Educativo

Los perfiles de los científicos de datos varían según el nivel de experto y su perfil educativo y de experiencia. Un mínimo de una licenciatura es esencial para seguir un curso de ciencia de datos. Una licenciatura/maestría cursada en cualquiera de las materias STEM resulta beneficiosa, ya que sienta las bases para los conocimientos matemáticos o estadísticos básicos que demostrarán ser de suma importancia en el futuro.

Al comenzar con la investigación del científico de datos, debes haber estado expuesto a los requisitos que se requieren en la industria para el perfil del puesto. Los recursos mencionados en la web para trabajar como científico de datos deben haber mostrado una variedad de requisitos de habilidades y experiencia para cumplir con los criterios. Ese no es siempre el caso.

Con el aumento de las cualificaciones, el conocimiento y el perfil laboral aumentarán simultáneamente. Pero siempre hay una diferencia entre lo que se enseña en el ámbito teórico y lo que obtendrás trabajando profesionalmente.

Un doctorado sin experiencia no sería igual a otro candidato con título de máster pero con tres años de experiencia.

Las siguientes son algunas de las demandas técnicas y no técnicas del oficio:

Técnico

• Matemático

Profesionales y estudiantes de diferentes formaciones en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Economía, Matemáticas u Operaciones e Investigación ingresan a la industria del desarrollo empresarial.

No todo es obligatorio para una carrera profesional en ciencias de datos. La necesidad última es tener una base clara y sólida sobre los conceptos matemáticos y estadísticos.

La demanda en el dominio de la ciencia de datos se trata principalmente de conceptos estadísticos claros de datos que requieren análisis para producir soluciones viables para áreas problemáticas. Por lo tanto, cualquier estudio de fondo terminará, pero la base estadística y matemática pulida y firme es la llamada de nivel de entrada.

• Programación

No es necesario ser un programador avanzado dedicado. Aún así, sería mejor si tuviera una comprensión fundamental clara de los conceptos relacionados con la programación. Los conceptos de programación como C, C ++ o Java acelerarán los medios para aprender programación de ciencia de datos.

No se requiere ser un programador empedernido para ayudar a analizar partes extensas de datos, escribir citas de manera eficiente para explicar el área del problema y trabajar con big data. La ciencia de datos funciona con herramientas de programación como Python y R. Estos conceptos ayudarán al candidato a recorrer un largo camino hacia la experiencia de la ciencia de datos.

• sql

SQL o lenguaje de consulta estructurado es una de las herramientas principales que se requieren para experimentar la programación en ciencia de datos.

Para tener una base firme en el trabajo a realizar, los científicos de datos dedican un tiempo significativo a escribir SQL y el script asociado con él. Debe saber cómo escribir SQL básico, resolver consultas SQL y sentirse cómodo con los grupos, las uniones o la creación de índices.

No es vinculante para usted obtener excelencia en la administración de bases de datos para trabajar como científico de datos; porque los conceptos básicos de SQL no tienen en cuenta las capas superiores. El análisis de datos requiere una base sólida que se pueda recuperar de una base de datos para el clúster de Hadoop (ejemplo del lenguaje utilizado).

• Ciencia de los datos

No necesita obtener un título en ciencia de datos antes de ingresar al mundo profesional. La ciencia de datos requiere los conceptos básicos de estadística y matemáticas, que deben estar claros para poder analizar los problemas que se presentan. Para resolver problemas comerciales, debe tener habilidades blandas como la gestión de equipos y el control de los proyectos para cumplir con los plazos.

Para tener una mejor comprensión y una imagen clara de las demandas del perfil de trabajo con el que está optando, puede obtener una certificación de analista de negocios en línea, así como seguir diferentes cursos sobre ciencias de datos.

• Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es uno de los conceptos fundamentales de la ciencia de datos y también una parte indispensable. El aprendizaje automático será parte de su plan de estudios de todos modos cuando obtenga un curso en línea para obtener un título universitario. Por lo tanto, no es vital conocer los conceptos básicos del aprendizaje automático antes de comenzar a trabajar.

El aprendizaje automático será una de las determinaciones en todo el plan de estudios de ciencia de datos. Un curso adicional de aprendizaje automático en línea lo ayudará con el análisis y el elemento fundamental de construcción de bases.

• Trabajar con datos no estructurados

Los científicos de datos trabajan para analizar la causa raíz del problema empresarial y proporcionar un marco de solución con la ayuda de herramientas de análisis de datos. Será beneficioso tener en sus manos herramientas populares de análisis de datos como SAS, Hadoop, Spark o R para comprender con qué trabajan los científicos de datos.

La familiaridad con las herramientas estadísticas descriptivas como la distribución normal, la tendencia central, la curtosis y la variabilidad lo guiarán hacia el camino largo.

Las certificaciones en línea están preparadas para ayudarlo a establecer aún más la experiencia que es esencial en el campo.

No técnico

• Visión para los negocios

Con la idea de que la ciencia de datos está ahí para ayudar a las empresas a resolver problemas y encontrar áreas problemáticas, sería inútil tener una fortaleza técnica en la parte de análisis de datos y ser nula en el área de perspicacia empresarial.

La visión para los negocios se refiere al conocimiento general de cómo funcionan las empresas. ¿Cuáles son los departamentos necesarios y qué tan fuerte coordinación se requiere para formular el trabajo en equipo para completar los proyectos?

No puede tener una idea de las operaciones comerciales con su licenciatura/maestría en ciencias técnicas. Y por lo tanto, un curso en línea para ayudarlo con los conceptos básicos de administración de empresas será beneficioso.

Proporcionará una imagen más amplia de cómo las cosas necesitan operaciones en una organización desde un punto de vista comercial.

• Principios de gerencia

Mientras trabaja como científico de datos, se espera que trabaje en equipo, administre los plazos, maneje el trabajo del proyecto y coordine con varios departamentos.

No todo es posible con la experiencia técnica que tienes. Para eso, debe conocer las herramientas comerciales específicas y los principios de gestión, como la gestión de equipos, la creación de relaciones, el mando y la división del trabajo.

• Comunicación

Una fortaleza en habilidades blandas como la comunicación, el liderazgo, la escucha, la intuición y la creación de redes es esencial cuando trabajará en una empresa.

Ya sea una empresa de pequeña escala, una gran corporación multinacional; Las habilidades blandas le brindan el conocimiento y la capacitación sobre cómo comportarse y tratar con el grupo diverso de personas en su equipo. Siendo el objetivo final resultados rentables.

• Intuición de datos

El amor por los datos y trabajar con enormes cantidades de ellos es uno de los rasgos típicos que se encuentran en los científicos de datos. La profesión requiere análisis estadístico y funcionamiento matemático en el rango de datos presentes frente a usted. Su locura y pasión por el análisis de datos lo ayudarán a resolver problemas complejos en las empresas que no todos pueden resolver, ni siquiera la gerencia más alta.

Conclusión

Los científicos de datos son especialistas con diferentes conjuntos de habilidades. No es sencillo dominar todos los oficios para un solo yo.

Con el precio, viene la parte desafiante de las ciencias de datos. Con la dirección correcta en el camino por delante, el conocimiento, la capacitación (de varios cursos seguidos) y la experiencia en el campo se sumarán gradualmente a la incipiente carrera profesional suya.

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