¿Cuáles son los tres conjuntos de habilidades necesarios para los científicos de datos?
La ciencia de los datos es una industria de rápido crecimiento que está en constante evolución, lo que la hace tanto gratificante como exigente para sus profesionales. Tanto los recién llegados como los científicos de datos de alto nivel deben estar dispuestos a seguir aprendiendo y mejorando para mantenerse valiosos y progresar en sus carreras.
Sin embargo, esto es más fácil decirlo que hacerlo. ¿Qué habilidades son las más importantes a desarrollar, y cómo usted debe ir en el desarrollo de ellas? Para ayudarte a encontrar la respuesta a esta pregunta, hemos preparado esta guía que cubre todas las habilidades principales que necesitas para empezar o hacer crecer tu carrera en ciencia de datos.
¿Hay alguna habilidad de ciencia de datos que deba tener?
Sí. Ser un científico de datos , usted tendrá que ser capaz de recopilar y analizar datos, a continuación, presentar sus hallazgos. Esto incluye habilidades técnicas como programación, manipulación de bases de datos, matemáticas avanzadas y visualización de datos, junto con habilidades suaves como colaboración y discurso público.
Habilidades técnicas para una carrera en ciencias de datos
Los científicos de datos son profesionales calificados, lo que significa que la persona promedio sin formación simplemente no podría hacer el trabajo. Antes de que usted pueda entrar en la industria, hay una variedad de habilidades técnicas que usted necesita para desarrollar primero.
Idiomas de programación
Las habilidades de programación son esenciales para los científicos de datos porque es la forma en que nos comunicamos con las computadoras y les damos instrucciones. Aunque existen cientos de lenguajes de programación, algunos de ellos son más adecuados para la ciencia de los datos que otros.
Estos son algunos de los lenguajes de programación más populares y bien utilizados para la ciencia de los datos.
R Programación
R es un lenguaje de código abierto específicamente diseñado para la ciencia de los datos. Se puede utilizar para la computación estadística y el aprendizaje automático, además de la manipulación y visualización de datos.
Además de Python, es el lenguaje más popular para hacer ciencia de datos, y también se beneficia de una gran comunidad de usuarios contribuyentes. Algunas de las bibliotecas R más utilizadas pertenecen a la Tidyverse grupo.
SQL
Lenguaje de consulta estructurado (SQL) es un lenguaje específico del dominio diseñado especialmente para interactuar con las bases de datos. En lugar de competir con Python y R, este lenguaje se utiliza junto a ellos para editar y extraer datos de diferentes bases de datos relacionales.
SQL tiene una sintaxis simple y directa que es mucho más fácil de aprender, en comparación con muchos otros idiomas. Cursos introductorios SQL están disponibles en todo tipo de proveedores, como IBM, Google y varias universidades.
Matemáticas, análisis estadístico y probabilidad
Aunque las habilidades matemáticas a menudo no son necesarias para la codificación de propósito general, la ciencia de los datos es otra historia. Cálculo, álgebra, probabilidad y estadísticas son las cuatro áreas matemáticas que más importan en la ciencia de datos.
Si usted ya tiene matemáticas de la escuela secundaria bajo su cinturón, todo lo que necesita hacer es construir sobre esa base fuerte. Los cursos de matemáticas de ciencia de datos se pueden encontrar en sitios como Coursera , y esto ayudará a guiar su estudio y desarrollar una comprensión profunda.
Minería de datos
Minería de datos se refiere a la recopilación, clasificación y análisis de grandes conjuntos de datos. Dentro de grandes conjuntos, hay un montón de datos no tan útiles mezclados con las pepitas de oro que van a proporcionar información valiosa.
Aprendizaje automático e IA
Mientras que cualquier científico de datos debe estar familiarizado con los conceptos básicos del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la IA, estas áreas realmente cuentan como especializaciones separadas. Estas áreas se superponen. Máquina aprendizaje requiere datos suministrados por la ciencia de los datos para formar sus algoritmos, ya que la ciencia de los datos utiliza una gama de modelos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático, tales como árboles de decisión y modelos predictivos, a los datos de la mina.
Familiaridad con Hadoop
Hadoop es un marco de código abierto que le permite procesar conjuntos de datos grandes de manera más eficiente mediante el uso de una red de muchos ordenadores, en lugar de sólo uno. Los científicos de datos que a menudo trabajan con conjuntos de datos particularmente grandes usarán esta herramienta regularmente, por lo que es bueno estar familiarizados con ella.
Visualización de datos
Visualizar datos es una parte importante de la comunicación de las ideas que ha descubierto como científico de datos. Esencialmente, es el proceso de convertir datos en tablas, gráficos circulares, gráficos de barras, diagramas de dispersión, mapas de calor, y otras visualizaciones que nos ayudan a comprender la información.
La visualización de datos se puede hacer utilizando varias herramientas de visualización, desde la creación de visualizaciones directamente en Python, o usando software como Tableau. Contar historias de datos y presentar ideas es tanto el trabajo de un científico de datos como descubrir las ideas, por lo que las visualizaciones y habilidades de presentación se cubren en muchos bases de datos de ciencia .
Estrategia empresarial
Con el fin de descubrir ideas que serán realmente útiles para las partes interesadas y los responsables de la toma de decisiones, los científicos de datos necesitan tener una buena comprensión de la estrategia empresarial por sí mismos. Estas habilidades se enseñan como parte de cualquier buen campo de entrenamiento de ciencia de datos, y también aprenderás mucho a través de la experiencia directa en el trabajo.
Computación en la nube
Los datos que utilizan los científicos de datos no se almacenan directamente en la computadora frente a ellos. En su lugar, los big data se suelen almacenar a través de computación en nube , así que saber cómo interactuar con la nube, y entender los principios básicos de cómo funciona, puede ser una habilidad útil para los científicos de datos.
Habilidades Suaves para una Carrera de Ciencia de Datos
Por supuesto, las habilidades técnicas no son lo único que un científico de datos necesita para tener éxito. Colaborar con colegas y otros departamentos y presentar ideas clave a las partes interesadas también es parte del papel, y estas tareas requieren una gama de habilidades no técnicas (o habilidades blandas).
Comunicación
Comunicarse clara y respetuosamente es la clave para construir buenas relaciones de trabajo y obtener la información que necesita de la manera más eficiente posible. Tanto si eres un aspirante a científico de datos como si ya estás trabajando, asegúrate de involucrarte en proyectos grupales para empezar a pulir tus habilidades de comunicación.
Mente analítica
Pensar objetiva y analíticamente ayuda a los científicos de datos a abordar los problemas a fondo y desde todos los ángulos antes de formar opiniones y suposiciones. Esto mantiene su trabajo preciso e imparcial y les ayuda a saber cuándo necesitan profundizar para encontrar toda la historia.
Desarrollar una mentalidad analítica y habilidades de pensamiento crítico toma tiempo, y la mejor manera de hacerlo es a través de la práctica práctica con proyectos de ciencia de datos y trabajo.
Pensamiento “fuera de la caja”
Una parte importante de la ciencia de los datos es enmarcar las preguntas correctas, así como encontrar las respuestas correctas. Los datos son intrincados y expansivos, y hay muchas maneras en que pueden decirnos lo que queremos saber, así que pensar fuera de la caja a menudo puede ayudar a un científico de datos a encontrar una nueva pista y desenterrar nuevas y poderosas ideas.
Usted desarrollará esta habilidad de forma natural con el tiempo y la experiencia, y escuchando las experiencias de colegas y personas mayores.
Adopción de decisiones
Trabajar independientemente es una habilidad muy valorada para los científicos de datos. Las partes interesadas y los gerentes quieren que su equipo de ciencia de datos se vaya y regrese con las ideas deseadas sin tener que ser microgestionado.
Colaboración
El trabajo en equipo es una parte importante de la ciencia de los datos, y aprender a escuchar a otros y utilizar sus aportaciones es una habilidad esencial. La colaboración puede aumentar la eficiencia del trabajo, minimizar los errores y mejorar la calidad general del trabajo.
Si actualmente estás aprendiendo ciencia de datos, encontrar un equipo o un socio con el que trabajar en proyectos es una gran manera de empezar a desarrollar tus habilidades interpersonales.
Contar historias
Storytelling es un término utilizado para presentar datos e ideas a colegas no técnicos con el fin de persuadirlos a ver el valor de sus conclusiones y actuar en función de sus sugerencias. Es una habilidad que combina el discurso público, la perspicacia empresarial y la visualización de datos para crear una historia relevante, clara y persuasiva.
Usted puede practicar esta habilidad de forma independiente organizando presentaciones para sus proyectos personales como si tuviera un grupo de gerentes a los que informar.
Atención al detalle
Los científicos de los datos de las conclusiones llegan a depender completamente de los datos que están utilizando y cómo lo están viendo. Tener un ojo para el detalle es una habilidad crucial que les ayuda a abordar un problema desde todos los ángulos, y explorar diferentes posibilidades con el fin de descubrir la información más precisa.
Aprendizaje continuo
Mientras que usted no necesita salir y ganar un grado avanzado a mitad de su carrera, la voluntad de seguir aprendiendo es una marca de un científico de datos valioso y empleado. Los campos de la ciencia de los datos y el aprendizaje automático están en constante evolución, y es necesario mantenerse al día y seguir aprendiendo a mantenerse por delante del juego.
Cómo desarrollar (o mejorar) las habilidades esenciales de la ciencia de los datos
Saber lo que necesitas mejorar y saber cómo hacerlo son dos cosas diferentes, y desarrollar tus habilidades nunca se hace de la noche a la mañana. Sin embargo, al iniciar buenos hábitos, construir una red y involucrarse en la comunidad, usted puede beneficiar su carrera de varias maneras.
Aproveche los recursos en línea
Los recursos en línea contienen conocimientos profundos sobre todo tipo de campos especializados y comunes de la ciencia de los datos. Usted puede mejorar sus conocimientos de programación, su fundación en matemáticas, sus habilidades exploratorias de análisis de datos, o su comprensión de la analítica de negocios sólo mediante el consumo de contenido en línea.
Blogs
Hay tantos blogs y recursos sobre ciencia de datos que puede ser un poco difícil empezar. Pero una vez que hayas encontrado los mejores blogs de ciencia de datos para ti, se convertirán en un recurso semanal que te mantendrá al día sobre las últimas tendencias con poco o ningún esfuerzo.
Cursos en línea
Los cursos en línea han explotado en popularidad durante la última década, y ahora se puede encontrar un profesor universitario o un Google Analytics experto en enseñarte cualquier habilidad en ciencia de datos que puedas pensar.
Conocer a otros estudiantes de ciencia de datos
Vídeos de YouTube
YouTube es una mina de oro de contenido educativo que puede ser útil para los estudiantes visuales y las personas que no aman los libros de texto tradicionales. Por ejemplo, aquellos que repasan sus matemáticas avanzadas pueden seguir 3Blue1Brown para explicaciones elaboradas por expertos de conceptos matemáticos complejos.
Podcasts
Los podcasts de ciencia de datos cubren una amplia gama de temas, desde tendencias de aprendizaje automático e ideas de la industria hasta el enfoque más técnico de un espectáculo como el Podcast de ingeniería de datos .
Libros electrónicos
Profesionales y expertos dentro de la industria a menudo escriben libros sobre ciencia de datos. Y si un Ebook no es tu estilo, considera un audiolibro.
Asistir a un campamento de arranque
Los campos de entrenamiento de ciencia de datos son una gran manera de aprender muchas habilidades en un corto periodo de tiempo. Si usted está tratando de entrar en la ciencia de los datos, un campo de entrenamiento puede ser una de las maneras más eficientes y asequibles de tomar usted mismo desde principiante a listo para el trabajo. Puedes encontrar cursos de ciencias de datos en línea y en persona, con aprendizaje de estilo independiente o de cohorte, en formatos a tiempo parcial o a tiempo completo, por lo que hay algo para todos.
La práctica es perfecta
No importa dónde estés en tu carrera, practicar tus habilidades es una necesidad. Si estás trabajando, puedes practicar yendo más allá de tu trabajo, y si estás estudiando, puedes practicar completando Proyectos de ciencia de datos y contribuir a proyectos de código abierto.
Si encuentras un área en la que eres débil, no lo ignores, practica. A veces, es literalmente la única manera de mejorar.
Involúcrate con la comunidad de ciencia de datos
Aprender de otros y con otros puede ser una de las formas más eficientes y valiosas de estudiar, y conocer a otras personas en la industria puede ser beneficioso para su carrera de varias maneras.
Red
Entrar en el hábito de dar a conocer su información y añadir otros que usted conoce en LinkedIn es esencial para construir su red profesional. Es cómo se puede hacer un nombre para sí mismo, convertirse en parte de la discusión, y convertirse en un candidato potencial para ofertas de trabajo.
Foros y comunidades en línea
Cuando se trata de la industria de la tecnología, las conexiones en línea son tan valiosas como los conocidos en persona. Encontrar individuos con ideas afines en comunidades científicas de datos le ayudará a ampliar sus horizontes, aprender cosas nuevas, encontrar nuevos recursos, y la red.
Conferencias
Las conferencias y eventos de ciencia de datos se llevan a cabo en todo el mundo y en línea, por lo que hay un montón de opciones para que todos elijan. Al escuchar charlas y conocer gente nueva, usted puede aprender más sobre la industria y encontrar algunas grandes oportunidades para la creación de redes.
Buscar un mentor
Desde personas mayores en el trabajo hasta miembros experimentados de una comunidad en línea, cualquiera puede asumir el papel de mentor. Sólo con tener una persona más experimentada para hacerle preguntas, usted puede obtener información valiosa sobre la industria y cómo prosperar como un científico de datos.
Preguntas frecuentes sobre las habilidades de la ciencia de los datos
La ciencia de los datos es un campo popular en este momento, por lo que hay un montón de recién llegados que buscan entrar en la industria. Aquí están algunas de las preguntas más frecuentes sobre la ciencia de los datos como una carrera.
¿ Requiere codificación la ciencia de los datos?
Sí. La mayoría de las tareas de ciencia de datos son llevadas a cabo por computadoras, y la codificación es la forma de escribir y ejecutar estas tareas. Desde acceder a datos en una base de datos hasta visualizar sus conclusiones, la ciencia de datos es alimentada por lenguajes de programación como Python, R y SQL.
¿Qué lenguaje de programación debo aprender primero para convertirme en un científico de datos?
El lenguaje de programación adecuado para usted dependerá del papel que desee y de las especializaciones en las que esté interesado, por lo que la investigación de la mejores lenguajes de programación para la ciencia de datos es un buen lugar para empezar. En general, Python es el idioma elegido por la mayoría de la gente y tiene interminables cursos introductorios y recursos.
¿Hay alguna habilidad que no necesite para convertirme en un científico de datos?
Mientras que el aprendizaje automático y la IA están conectados a la ciencia de los datos, usted no tiene que ser un experto en estos campos para convertirse en un científico de datos. Puedes profundizar tus conocimientos en estas áreas si te interesan, pero de lo contrario, el conocimiento básico que obtengas de un curso de ciencia de datos será suficiente.
¿Puedo convertirme en un científico de datos sin un título?
Muchos papeles científicos de datos enumerarán los títulos pertinentes en sus requisitos de trabajo, pero es posible convertirse en un científico de datos sin un título. En lugar de eso, puedes inscribirte en un campo de entrenamiento, ganar certificaciones reconocidas , y desarrollar un extenso cartera de datos científicos para impresionar a los empleadores.
¿Puedo convertirme en un científico de datos sin experiencia alguna?
Para ganar tu primera función de la ciencia de los datos a nivel inicial , usted tendrá que mostrar varios tipos de experiencia. Esto incluye experiencia educativa mediante calificaciones y certificaciones, experiencia basada en proyectos a través de carteras, y experiencia comunitaria a través de proyectos conjuntos y proyectos de código abierto. Si es posible, la experiencia laboral previa a través de un trabajo a tiempo parcial, pasantías o trabajo voluntario también es beneficiosa.
¿Qué habilidades científicas de datos debo incluir en mi curriculum vitae?
Las habilidades más esenciales para incluir en su Resumen de la ciencia de los datos son los lenguajes de programación en los que eres competente, bibliotecas, software, herramientas con las que estás familiarizado, bases de datos con las que has trabajado y proyectos que has completado. También debe incluir una sección sobre habilidades suaves que muestra que usted sabe lo que se necesita para ser un miembro exitoso y valioso de un equipo. También es bueno demostrar los resultados de su trabajo anterior para mostrar lo que podría contribuir a un nuevo papel.
Sobre Monica J. Blanco
Monica es una periodista con un interés permanente en la tecnología, desde hardware para PC hasta software y programación. Ella comenzó a escribir hace más de diez años y ha hecho una carrera de ella. Ahora, su enfoque se centra en la tecnología y explica conceptos complejos a un público más amplio.
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