¿Es la ciencia de los datos una habilidad dura?

La demanda de científicos de datos sigue creciendo, pero el trabajo requiere una combinación de habilidades técnicas y blandas. Aquí están 14 habilidades clave para los científicos de datos eficaces.

A medida que las empresas siguen aumentando sus activos de datos, la necesidad de extraer información significativa -- y valor comercial -- de esos datos es cada vez más importante. Analizar y extraer información de los datos requiere un conjunto de habilidades diferente que simplemente almacenarla y gestionarla. Muchas organizaciones se están dando cuenta rápidamente de que necesitan profesionales de análisis talentosos que tengan habilidades específicas en métodos científicos, enfoques estadísticos, análisis de datos y otras metodologías centradas en los datos -- o, más simplemente, en la ciencia de los datos.

El campo de la ciencia de los datos se centra en descubrir información e ideas en grandes cantidades de datos estructurados y datos no estructurados . Permite a las organizaciones basadas en datos obtener respuestas a preguntas empresariales, detectar tendencias y hacer predicciones informadas.

Para los científicos de datos prospectivos, y organizaciones que buscan contratarlos , las habilidades críticas que necesitan para hacer su trabajo de manera efectiva incluyen diversas capacidades técnicas. Pero los científicos de datos también necesitan habilidades suaves -- rasgos y características de la personalidad que les pueden ayudar a lograr los resultados deseados y cerrar la brecha con ejecutivos y trabajadores de negocios en tecnología y análisis de datos. Examinemos más de cerca estas habilidades clave en ciencia de datos en ambas categorías.

Conocimientos técnicos en ciencias de los datos

Para que los científicos de datos hagan las preguntas correctas, desarrollar buenos modelos analíticos y analizar con éxito los resultados, deben tener una variedad de "habilidades duras" que requieren una formación y una educación específicas. Aquí están ocho habilidades técnicas que los científicos de datos típicamente necesitan.

1. Estadística

Debido a que los científicos de datos aplican regularmente conceptos y técnicas estadísticas, no debería sorprenderles que sea importante para ellos tener una buena comprensión de las estadísticas. Estar familiarizado con análisis estadístico , las curvas de distribución, probabilidad, desviación estándar, varianza y otros elementos de las estadísticas ayudan a los científicos de datos a recopilar, organizar, analizar, interpretar y presentar datos. Esto les permite trabajar mejor con los datos para encontrar resultados útiles.

2. Cálculo multivariable y álgebra lineal

Ser capaz de aplicar conceptos matemáticos para entender y optimizar las funciones de ajuste que coinciden con un modelo a un conjunto de datos es increíblemente importante. De lo contrario, el modelo no hará predicciones precisas. Además, los científicos de datos deben ser versados en el uso de reducción de dimensionalidad para simplificar problemas de análisis complicados que involucran datos de alta dimensión. El cálculo y las habilidades de álgebra también son una necesidad en el aprendizaje automático - por ejemplo, para formar un red neuronal artificial sobre grandes volúmenes de datos.

3. Programación y codificación

Muchos científicos de datos aprenden a programar por necesidad. Normalmente no son maestros de codificación y por lo general no tienen un título en ciencias de la computación, pero están familiarizados con los fundamentos de la programación y la escritura de código. Python es el lenguaje de programación más popular entre los científicos de datos por un amplio margen. En una Encuesta 2020 hecho por la subsidiaria de Google Kaggle, que dirige una comunidad de ciencia de datos en línea, más del 80% de los 2.675 encuestados que se identificaron como científicos de datos de trabajo dijeron que utilizan Python. El segundo de la lista fue SQL, con poco más del 40% de uso. R es otro lenguaje popular para aplicaciones y proyectos de ciencia de datos , en particular la informática estadística y los usos gráficos. Otros lenguajes de programación que los científicos de datos utilizan a menudo incluyen C y C++, Java y Julia.

4. Modelado predictivo

Ser capaz de usar datos para hacer predicciones y modelar diferentes escenarios y resultados es una parte central de la ciencia de los datos. Análisis predictivo busca patrones en conjuntos de datos existentes o nuevos para predecir eventos, comportamientos y resultados futuros; puede aplicarse a varios casos de uso en diferentes industrias, como análisis de clientes, mantenimiento de equipos y diagnóstico médico. Los usos y beneficios potenciales hacen que modelado predictivo una habilidad altamente valorada para los científicos de datos.

5. Aprendizaje automático y profundo

Aunque los científicos de datos no necesariamente necesitan trabajar con tecnologías de IA, cada vez son contratados por compañías para implementar aplicaciones de aprendizaje automático . Para ello se necesita alguien que pueda entrenar algoritmos de aprendizaje automático para aprender sobre conjuntos de datos y luego buscar patrones, anomalías o percepciones que puedan utilizarse para construir modelos analíticos. Como resultado, la demanda va en aumento para los científicos de datos que están capacitados en los métodos de aprendizaje supervisados, no supervisados y reforzados utilizados en el aprendizaje automático. Competencias en aprendizaje profundo , un método más avanzado que utiliza redes neuronales para crear modelos analíticos complejos, especialmente ayudar a los científicos de datos a destacar. También lo hace el conocimiento de diferentes tipos de algoritmos, incluyendo los siguientes:

árboles de decisión;
bosques aleatorios;
Clasificadores Naïve Bayes;
vecino k-nearest;
regresión logística;
regresión lineal, y
k-significa agrupación.

6. Análisis y preparación de los datos

Los científicos de datos a menudo dicen que más del 80% del tiempo que dedican a proyectos de ciencia de datos se dedica a forcejear y preparar datos para el análisis. Mientras que la mayoría de los Preparación de datos las tareas recaen en los ingenieros de datos, los científicos de datos pueden beneficiarse de ser capaces de realizar tareas básicas de elaboración de perfiles de datos, limpieza y modelado. Esto les permite hacer frente a problemas de calidad de los datos e imperfecciones en los conjuntos de datos, como campos perdidos o mal etiquetados y problemas de formateo. Las habilidades de forcejeo de datos también implican recopilar datos de múltiples fuentes y masajear diferentes formatos de datos, así como hacer trabajo de manipulación de datos para filtrar, transformar y aumentar los datos para aplicaciones analíticas. Para contribuir a esos esfuerzos, los científicos de datos deberían estar familiarizados con el uso de entornos comunes de almacenamiento de datos y lagos de datos, incluidas las bases de datos relacionales y no SQL, y big data plataformas como Apache Spark y Hadoop .

7. Despliegue y producción de modelos

Los científicos de datos pasan la mayor parte de su tiempo construyendo y desplegando modelos. Necesitan ser capaces de seleccionar el algoritmo correcto y luego utilizar datos de entrenamiento para enfoques de aprendizaje supervisados o ejecutar el algoritmo para encontrar automáticamente clusters o patrones en los no supervisados de aprendizaje. Una vez que un modelo produce los resultados deseados, los científicos de datos -- a menudo, trabajar con ingenieros de datos -- debe desplegarse en un entorno de producción para ayudar a sus organizaciones a tomar decisiones comerciales prácticas de manera continua.

8. Visualización de datos

Especialmente cuando se trabaja con conjuntos de big data que son grandes y contienen diferentes tipos de datos, ser capaz de visualizar datos de manera efectiva al presentar resultados de análisis es otra habilidad importante en ciencia de datos. Los científicos de datos deben tener la capacidad de utilizar la narración de datos para destacar y explicar las ideas que han generado, y la visualización de datos es una forma fundamental de comunicar esas ideas a los ejecutivos de negocios y otras partes interesadas. Como resultado, deben dominar el uso de Tableau, D3.js u otras herramientas de visualización de datos que estén disponibles para ayudar con el proceso. También deben aprender a crear diferentes tipos de visualizaciones de datos : gráficos de líneas, barras y pasteles; histogramas; gráficos de burbujas; mapas de calor; diagramas de dispersión; y más.

Competencias no técnicas y blandas

Además de las habilidades técnicas, es igual de importante para los científicos de datos poseer un conjunto de habilidades blandas . Como se mencionó anteriormente, muchos científicos de datos necesitan ser capaces de traducir los hallazgos de análisis e informar sobre ellos a sus colegas de negocios. Además, ciertos rasgos innatos les ayudan a mirar grandes grupos de datos con una mente inquisitiva, forman hipótesis analíticas y encuentran gemas de conocimiento ocultas en los datos. Continuando con la lista general de habilidades, estas seis habilidades blandas son parte de la composición de un científico de datos bien redondeado.

9. Conocimientos empresariales

En muchas organizaciones, los equipos de ciencia de datos caen bajo una línea de negocio, en lugar de estar en TI o un grupo de análisis centralizado. Incluso si ese no es el caso, su trabajo todavía se centra en cuestiones de negocios. Como tal, los científicos de datos necesitan tener una fuerte comprensión del negocio y la industria en la que está. Esto les ayuda a hacer mejores preguntas de análisis de datos, identificar nuevas formas en que la empresa debe utilizar sus datos y saber qué problemas de análisis para priorizar.

10. Solución de problemas

A menudo se pide a los científicos de datos que encuentren agujas de información en pajares de datos muy grandes. Para ello, se les presenta una hipótesis relacionada con una oportunidad de negocio o un problema y luego tratan de validarlo mediante el análisis de los datos. Como ellos trabajar a través del proceso de ciencia de datos , necesitan tener una mente aguda para resolver problemas para averiguar cómo varias piezas encajan en la ecuación y determinar qué datos deben ser incluidos o excluidos, entre otras tareas.

11. Curiosidad

Ser curioso, hacer preguntas y tener un deseo de aprender continuamente son habilidades imprescindibles para un científico de datos. Las mentes curiosas son capaces de tamizar grandes cantidades de datos para encontrar respuestas e ideas. Los datos en sí cambian constantemente, por lo que los científicos de datos no deben ser complacientes acerca de cómo se acercan a los datos o limitarse a las conclusiones actuales que han derivado de los datos.

12. Pensamiento crítico

Las habilidades de pensamiento crítico también son cruciales. Los científicos de datos necesitan ser capaces de evaluar conjuntos de datos y resultados analíticos para formar juicios sobre su validez y relevancia. Mirar los datos con un ojo escéptico ayuda a los científicos de datos llegar a conclusiones precisas e imparciales .

13. Comunicación

Los científicos de datos que trabajan con datos a diario lo entienden, y sus matices e complejidades, mejor que nadie. Lo mismo, por supuesto, se aplica a los hallazgos que producen como parte de las aplicaciones de la ciencia de datos. Necesitan ser capaces de comunicar con éxito su comprensión de los datos y explicar los resultados de análisis para que los ejecutivos de negocios y los trabajadores puedan utilizar la información para tomar buenas decisiones.

14. Colaboración

Ser capaz de trabajar como parte de un equipo más grande también es importante. Los científicos de datos a menudo necesitan colaborar entre sí y con analistas de datos, líderes empresariales, expertos en temas, ingenieros de datos y otras personas en una organización.

Recursos de aprendizaje para científicos de datos

Debido a las muchas habilidades técnicas que se requieren, la ciencia de los datos no es un campo que alguien puede aprender completamente en sólo unas semanas o a través de cursos en línea ocasionales, academias de código y campos de entrenamiento. Por lo general, los científicos de datos tienen diversas titulaciones y certificaciones académicas , y participan en el aprendizaje continuo para mantenerse al día en el último técnicas e instrumentos de ciencia de datos . Sin embargo, para aquellos que buscan comenzar una carrera en ciencia de datos, un número creciente de recursos y oportunidades están ahora disponibles.

Muchas universidades ofrecer grados en ciencias de datos tanto en los niveles de pregrado como de postgrado. Además, varios cursos en línea y otros recursos de aprendizaje están disponibles a través de sitios web como Coursera y Udemy. Para aquellos que buscan aprender los fundamentos o fundamentos de la ciencia de los datos, muchos proveedores de software de análisis y programas tradicionales de la academia de código también han establecido cursos específicos de capacitación en ciencias de los datos.

Y ahora es un buen momento para aprovechar esos recursos. A medida que más y más empresas buscan contratar a personas con habilidades de ciencia de datos, y la escasez de científicos de datos experimentados continúa, la necesidad de contar con personas bien capacitadas no hará más que seguir aumentando.