¿Cuáles son los fundamentos de la ciencia de los datos?

Las personas que adquieren habilidades de vanguardia pueden convertirse en parte de la vanguardia de los profesionales que conforman nuestro futuro global a través de una gratificante carrera en ciencia de datos. Una manera de aprender las habilidades de la ciencia de los datos requeridas por los empleadores es estudiar un grado avanzado, tales como Master en Ciencias de los Datos .

Hay una amplia gama de conocimientos necesarios para los científicos de datos de hoy en día. Estas habilidades se dividen en dos categorías principales: habilidades técnicas y habilidades blandas.

Conocimientos técnicos en ciencias de los datos

En el ámbito de la ciencia de los datos, las competencias técnicas consisten en conocimientos especializados, como un conocimiento práctico de los lenguajes de programación y otros conceptos técnicos, para llevar a cabo operaciones técnicas detalladas y aplicarlas a cuestiones del mundo real .

1. Matemáticas

Los habilidad fundacional de la ciencia de los datos es matemática . Una aptitud para (y un disfrute de) matemáticas es fundamental para el desarrollo de las otras habilidades técnicas que los científicos de datos necesitan. La lógica y las teorías en matemáticas se prestan directamente al desarrollo de modelos de datos y algoritmos que los científicos de datos aplican para resolver problemas empresariales. Esta aplicación práctica hace que el conocimiento matemático y la habilidad una habilidad clave requerida por los empleadores de hoy en día.

Distribuciones de datos: la forma de los datos para los análisis más precisos.
Tendencia central: encontrar el centro de la distribución.
Dispersión: cuánto varían los datos.

Un historial estadístico guía al científico de datos para determinar qué prueba estadística es apropiada para los datos y para el problema empresarial en cuestión.

3. Idiomas de programación

Hay una serie de lenguajes de programación que son esenciales para los científicos de datos.

Python es uno de los mejores lenguajes de programación de ciencia de datos. Muchos científicos de datos atestiguan la facilidad de uso de Python y su flexibilidad. Python se utiliza a menudo para el aprendizaje automático, así como para aplicaciones web a gran escala.

Por otro lado, R, un lenguaje de programación para la computación estadística ampliamente utilizado por los investigadores para analizar y graficar datos, es un lenguaje preferido para muchas disciplinas, incluyendo la academia, para explorar y experimentar con datos. Se recomienda aprender Python y R.

SQL también es deseable para la consulta de bases de datos relacionales. El campo todavía considera útiles los lenguajes de programación más antiguos, como C/C++.

4. Ingeniería de datos

Gran parte del tiempo de un científico de datos se dedica a la obtención y preparación de datos – sin duda tanto como en el desarrollo de algoritmos y modelos. Por lo tanto, una habilidad técnica vital de la ciencia de los datos es familiaridad con el proceso de extracción, transformación y carga (ETL):

Extraer datos de una fuente.
Transformar los datos formatándolos para la base de datos/almacenamiento de destino.
Carga los datos transfiriéndolos al sistema utilizado para el análisis.

La capacidad de disputar datos es particularmente crucial cuando se trata de conjuntos de datos no estructurados e indefinidos (como los extraídos de redes sociales o blogs).

5. Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial. Las aplicaciones de software en esta arena enseñan a una máquina cómo detectar patrones y temas en los datos sin un conjunto específico de instrucciones. El aprendizaje automático es una habilidad básica en ciencia de datos – ayuda al científico de datos a analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente porque permite el procesamiento de datos en tiempo real.

6. Visualización de datos/conteo de historias

La visualización de información compleja es un concepto crítico de la ciencia de los datos. Gráficos y gráficos bien diseñados pueden transmitir de un vistazo lo que de otro modo podría tomar varios párrafos de texto sumativo para describir.

El pensamiento de diseño (la forma en que razonamos cuando pensamos en problemas de diseño) es una habilidad técnica en este contexto – visualizaciones de datos son fundamentales para ayudar a los responsables no técnicos de la adopción de decisiones y a las partes interesadas a comprender las implicaciones de los datos y los resultados. Ser un científico de datos eficaz implica contar eficazmente la historia completa de los datos, desde sus orígenes hasta su significado final.

Una habilidad de ciencia de datos necesaria para la visualización de datos es la competencia en programas de software como Tableau, un programa interactivo utilizado para la inteligencia de negocios. La experiencia en herramientas de narración basadas en datos, como Canva, también es una habilidad valiosa.

Competencias blandas en ciencia de los datos

Las habilidades no técnicas, a menudo llamadas habilidades blandas, son habilidades interpersonales que los empleados aplican en el lugar de trabajo, tales como comunicación, trabajo en equipo, liderazgo y toma de decisiones. Las habilidades blandas de la ciencia de los datos que los profesionales en el campo necesitan son similares a las de otras industrias, pero aplicadas de manera específica .

7. Pensamiento crítico

Un sello distintivo de cualquier científico es la capacidad de permanecer objetivo cuando se enfrenta a un problema, dejando que la evidencia y la teoría guíen las soluciones. Se trata de un pensamiento crítico en el trabajo: la objetividad que permite a los científicos de datos encontrar formas de minimizar los sesgos desde el comienzo de un proyecto (fuentes de datos) hasta su final (reporting).

El pensamiento crítico subyace en la capacidad de hacer las preguntas correctas para obtener el resultado más significativo. El pensamiento crítico también permite al científico de datos separar la información relevante del ruido al analizar los datos.

8. Comunicación

Como en la mayoría de las disciplinas, la comunicación es clave para tener éxito como científico de datos. La comunicación se produce a todos los niveles: los científicos de datos deben ser capaces de transmitir con precisión sus necesidades y objetivos para:

Otros en su equipo (como desarrolladores)
Otras unidades (como la comercialización)

Los científicos de datos deben ser competentes para comunicar con precisión los resultados a los principales responsables de la toma de decisiones y a las partes interesadas a fin de que puedan tomar decisiones informadas sobre las decisiones y estrategias empresariales.

9. Perspicacia empresarial

Un científico de datos debe ser capaz de adoptar la cultura y la misión de la empresa, así como sus procesos técnicos.

Debido a que los datos impulsan las decisiones empresariales, los científicos de datos también deben entender la importancia del contexto empresarial de la ciencia de datos. Este contexto proporciona el marco para fuentes de datos, modelos, algoritmos y resultados de interpretación. Un científico de datos con perspicacia empresarial será capaz de determinar los medios más eficaces para aprovechar los datos para una ventaja competitiva del mercado.

En esencia, los científicos de datos no son solo analistas, son líderes empresariales.

10. Compromiso con el aprendizaje y la educación en ciencias de los datos

Común a las habilidades técnicas y no técnicas de ciencia de datos es la persistencia intelectual, el impulso para aprender nuevas competencias y desarrollar las existentes. Cuando un científico de datos ha obtenido un máster o doctorado, sugiere que tienen la persistencia y el impulso inherente al éxito en el campo. Un programa de grado en ciencias de datos puede ofrecer a los estudiantes habilidades esenciales en SAS, Python, R, Tableau y más.

Aprenda las habilidades científicas de datos necesarias para un futuro gratificante

Aunque una carrera como científico de datos sin duda puede ser financieramente gratificante, otro beneficio del papel es su estimulación intelectual. Cuando tu carrera se casa con habilidades técnicas con conocimientos empresariales, rara vez será de rutina.

Master en Ciencias de los Datos de JCU en línea ofrece la oportunidad de desarrollar las habilidades técnicas y blandas necesarias para tener éxito como científico de datos, al mismo tiempo que acelera su carrera con un estudio flexible que es personalizable para adaptarse a su horario. Descubra cómo puede convertirse en parte del brillante futuro de la ciencia de los datos.

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