¿Puede alguien convertirse en un científico de datos?
Las empresas de todo el mundo siempre han reunido y analizado datos sobre sus clientes para ofrecer un mejor servicio y mejorar sus resultados. En el mundo digital actual, podemos reunir enormes cantidades de datos, que requieren datos no tradicionales. procesamiento de datos métodos y software.
¿Qué es un científico de datos?
A científico de datos es un profesional especializado en el análisis e interpretación de datos. Usan su conocimientos especializados en ciencias de los datos ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones y mejorar sus operaciones. Los científicos de datos suelen tener una sólida formación en matemáticas, estadísticas y ciencias de la computación. Utilizan este conocimiento para analizar grandes conjuntos de datos y encontrar tendencias o patrones. Además, los científicos de datos pueden desarrollar nuevas formas de recopilar y almacenar datos.
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Cualificaciones y elegibilidad requeridas
Para convertirse en un científico de datos, usted necesitará tener fuerte competencias analíticas y matemáticas . Usted debe ser capaz de entender y trabajar con conjuntos de datos complejos. Además, usted debe ser capaz de utilizar paquetes de software estadístico y estar familiarizado con lenguajes de programación como por ejemplo Python o R . Los científicos de datos también suelen tener una certificación de un programa acreditado.
Prerrequisitos o Pre-experiencia
Convertirse en un científico de datos generalmente requiere una formación muy fuerte en matemáticas y ciencias de la computación, así como la experiencia de trabajar con grandes cantidades de datos. Además, a menudo es útil tener experiencia con aprendizaje automático y la modelización estadística.
Aunque no hay un camino específico para convertirse en un científico de datos, aquí hay algunos requisitos previos o experiencias útiles que pueden mejorar sus posibilidades de éxito:
- Una sólida formación en matemáticas y ciencias de la computación: Como científico de datos, usted estará trabajando con grandes cantidades de datos sobre una base diaria. Por lo tanto, es esencial que tenga una base sólida en matemáticas y ciencias de la computación. En particular, usted debe estar cómodo con los métodos y algoritmos estadísticos.
- Experiencia trabajando con grandes cantidades de datos: Los científicos de datos deben ser capaces de manipular y analizar eficazmente grandes conjuntos de datos. Por lo tanto, es importante tener cierta experiencia trabajando con grandes conjuntos de datos antes de convertirse en un científico de datos.
- Experiencia con el aprendizaje automático y el modelado estadístico: El aprendizaje automático y el modelado estadístico son herramientas poderosas que los científicos de datos utilizan para hacer predicciones a partir de datos. Por lo tanto, la experiencia con estas técnicas es esencial para cualquier persona interesada en convertirse en un científico de datos.
- Fuertes habilidades de comunicación y visualización: Los científicos de datos deben ser capaces de comunicar eficazmente sus hallazgos a otros. Por lo tanto, la comunicación fuerte y habilidades de visualización son esenciales para cualquier persona interesada en convertirse en un científico de datos.
- La voluntad de aprender: El campo de la ciencia de datos está en constante evolución, lo que significa que los científicos de datos deben estar dispuestos a aprender continuamente nuevos métodos y técnicas. Por lo tanto, la voluntad de aprender es esencial para cualquier persona interesada en convertirse en un científico de datos. Una de las mejores maneras de aprender a convertirse en un científico de datos o repasar sus habilidades actuales es matricularse en un programa de educación científica de datos superior .
Lee más: Cambiar a la ciencia de los datos fue una de las mejores decisiones que Ekta Saraogi tomó para su carrera. Después de una carrera variada en el campo de las TI, nuestro Data Scientist Master's Program le ofreció la variedad que anhelaba con un entorno más estable para su carrera. Lea todo sobre la carrera de Saraogi desde nómada de TI a maestro de Ciencia de Datos en su Simplilearn Data Science Course Review .
¿Cómo convertirse en un científico de datos?
Ciencias de los datos es el área de estudio que implica la extracción de conocimientos de todos los datos recopilados. Existe una gran demanda de profesionales que puedan convertir el análisis de datos en una ventaja competitiva para sus organizaciones. En una carrera como científico de datos, creará soluciones empresariales y analíticas basadas en datos.
Paso 1: Ganar una licenciatura
Una gran manera de empezar en Ciencia de Datos es obtener una licenciatura en un campo relevante como la ciencia de datos, estadísticas o ciencias de la computación. Es uno de los criterios más comunes que las empresas miran para contratar científicos de datos.
Paso 2: Aprender idiomas de programación relevantes
Mientras que una licenciatura puede darle una comprensión teórica de la materia, es esencial repasar los lenguajes de programación relevantes como Python, R, SQL y SAS. Estos son lenguajes esenciales cuando se trata de trabajar con grandes conjuntos de datos.
Paso 3: Aprender habilidades relacionadas
Además de los diferentes idiomas, un científico de datos también debe tener conocimiento de trabajar con algunas herramientas para la visualización de datos, aprendizaje automático y Big Data. Cuando se trabaja con big datasets, es crucial saber cómo manejar los grandes datasets y limpiarlos, ordenarlos y analizarlos.
Estas dos son las herramientas más populares utilizadas por expertos en Data Scientist y serían una adición perfecta para comenzar tu carrera.
Paso 5: Pasantías
Las pasantías son una gran manera de conseguir su pie en la puerta a las empresas que contratan científicos de datos. Busque trabajos que incluyan palabras clave como analista de datos, analista de inteligencia de negocios, estadístico o ingeniero de datos. Las pasantías también son una gran manera de aprender con las manos lo que implica exactamente el trabajo.
Paso 6: Empleos a Nivel de Entrada en Ciencia de Datos
Una vez que su período de prácticas ha terminado, puede unirse a la misma empresa (si están contratando), o puede empezar a buscar puestos de nivel inicial para científicos de datos, analistas de datos, ingenieros de datos. A partir de ahí usted puede ganar experiencia y trabajar en la escalera a medida que se expanden sus conocimientos y habilidades.
La ciencia de los datos en el trabajo
¿Sabía que el proveedor de servicios de medios Netflix utiliza ampliamente la ciencia de los datos? La empresa mide el compromiso y la retención de los usuarios, incluyendo:
- Cuando usted se detiene, rebobinar o avanzar rápido
- ¿Qué día de la semana y a qué hora del día ves contenido
- Cuándo y por qué dejas contenido
- ¿Dónde en el mundo estás viendo desde
- Su comportamiento de navegación y desplazamiento
- ¿Qué dispositivo se ve en
¡Netflix tiene más de 120 millones de usuarios en todo el mundo! Para procesar toda esa información, Netflix utiliza métricas avanzadas de ciencia de datos. Esto le permite presentar una mejor película y mostrar recomendaciones a sus usuarios y también crear mejores espectáculos para ellos. La serie de éxitos de Netflix House of Cards fue desarrollada usando ciencia de datos y macrodatos. Netflix recopiló datos de los usuarios del programa, West Wing, otro drama que tiene lugar en la Casa Blanca. La compañía tuvo en cuenta donde la gente se detuvo cuando avanzaban rápidamente y donde dejaron de ver el espectáculo. El análisis de estos datos permitió a Netflix crear lo que creía era un espectáculo perfectamente absorbente.
Ahora exploremos algunas de las habilidades científicas de datos importantes que un individuo debe poseer.
Campo de arranque de carrera de ciencia de datos
7 Habilidades para convertirse en un científico de datos
Para convertirse en un científico de datos, tendrá que dominar las habilidades en las siguientes áreas:
- Habilidad 1: Obtener conocimientos de base de datos que se requiere para almacenar y analizar datos utilizando herramientas como Oracle® Database, MySQL ®, Microsoft® Servidor SQL y Teradata®.
- Habilidad 2: Aprender estadísticas, probabilidad y análisis matemático. La estadística es la ciencia que se ocupa de desarrollar y estudiar métodos para recopilar, analizar, interpretar y presentar datos empíricos. La probabilidad es la medida de la probabilidad de que ocurra un evento. El análisis matemático es la rama de las matemáticas que tratan con límites y teorías relacionadas, tales como diferenciación, integración, medida, serie infinita y funciones analíticas.
- Habilidad 3: Dominar al menos un lenguaje de programación. Herramientas de programación tales como: R , Python y SAS son muy importantes cuando se realizan análisis en datos. R es un entorno de software libre para la computación estadística y gráficos, que soporta la mayoría Algoritmos de aprendizaje automático en lugar de Análisis de datos como por ejemplo regresión , asociación y agrupación. Python es un lenguaje de programación de uso general de código abierto. Las bibliotecas de Python como NumPy y SciPy se utilizan en Ciencia de Datos. SAS puede extraer, alterar, gestionar y recuperar datos de una variedad de fuentes, así como realizar análisis estadísticos de los datos.
- Habilidad 6: Tener un conocimiento práctico de Herramientas de Big Data tales como Apache Spark, Hadoop, Talend, y Tableau, que se utilizan para tratar con datos grandes y complejos que no se pueden tratar con el uso de software de procesamiento de datos tradicional.
- Habilidad 7: Desarrollar la capacidad de visualizar los resultados. Visualización de datos integrar diferentes conjuntos de datos y crear una visualización visual de los resultados utilizando diagramas, gráficos y gráficos
Carreras en Ciencias de los Datos
Científico de datos
Los científicos de datos crean soluciones empresariales y analíticas basadas en datos al impulsar la optimización y la mejora del desarrollo de productos. Utilizan modelos predictivos para aumentar y optimizar las experiencias de los clientes, la generación de ingresos, la segmentación de anuncios y más. Los científicos de datos también se coordinan con diferentes equipos funcionales para implementar modelos y monitorear los resultados.
Arquitecto de datos
Los arquitectos de datos analizan los requisitos estructurales de nuevos programas y aplicaciones y desarrollan soluciones de bases de datos. Instalan y configuran sistemas de información y migran datos de sistemas heredados a otros nuevos.
Analista de datos
Promedio de salario: $ 65.470
Analistas de datos adquiere datos de fuentes primarias o secundarias y mantiene bases de datos. Interpretan esos datos, analizan los resultados utilizando técnicas estadísticas y desarrollan sistemas de recopilación de datos y otras soluciones que ayudan a la administración a priorizar las necesidades empresariales y de información.
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Analista de Negocios
Los analistas de negocios ayudan a una empresa con la planificación y el monitoreo al obtener y organizar los requisitos. Validan las necesidades de recursos y elaboran modelos de estimación de costos mediante la creación de informes informativos, repetibles y repetibles.
Administrador de datos
Promedio de salario: $ 54.364
Los administradores de datos ayudan a diseñar y actualizar las bases de datos existentes. Son responsables de establecer y probar nuevos sistemas de gestión de datos y bases de datos, mantener la seguridad y la integridad de las bases de datos y crear definiciones complejas de consultas que permitan extraer datos.
Preguntas frecuentes
1. ¿Qué habilidades necesitan los científicos de datos?
Para tener éxito en su papel, los científicos de datos necesitan tener fuertes habilidades para resolver problemas. Deben ser capaces de pensar críticamente e identificar patrones en conjuntos de datos. Además, deben ser competentes en lenguajes de programación y software estadístico para manipular los datos.
2. ¿Cuáles son algunas tareas comunes que los científicos de datos realizan?
Algunas tareas comunes que los científicos de datos realizan incluyen limpiar y organizar conjuntos de datos, ejecutar análisis estadísticos y crear visualizaciones de datos. Además, también pueden ser responsables de la construcción de modelos predictivos y la realización de investigaciones.
3. ¿Cuáles son las perspectivas de carrera de los científicos de datos?
La demanda de científicos de datos está creciendo rápidamente, y las perspectivas de carrera son muy buenas. Los científicos de datos con las habilidades y la experiencia necesarias pueden encontrar trabajo en una variedad de industrias, incluyendo la salud, las finanzas, el comercio minorista y la manufactura.
4. ¿Cuáles son algunos desafíos comunes a los que se enfrentan los científicos de datos?
Algunos desafíos comunes a los que se enfrentan los científicos de datos incluyen lidiar con conjuntos de macrodatos, trabajar con algoritmos complejos y encontrar formas de visualizar los datos. Además, también pueden tener que comunicar sus conclusiones a audiencias no técnicas.
El dominio del campo de la ciencia de los datos comienza con la comprensión y el trabajo con los marcos tecnológicos básicos utilizados para analizar los macrodatos. Aprenderás los marcos de desarrollo y programación Hadoop y Spark utilizados para procesar cantidades masivas de datos en un entorno de computación distribuida, y desarrollarás experiencia en algoritmos complejos de ciencia de datos y su implementación usando R, el lenguaje preferido para el procesamiento estadístico. Las percepciones que obtendrá de los datos se presentan como informes consumibles utilizando plataformas de visualización de datos como Tableau.
Una vez que hayas dominado gestión de datos y análisis predictivo técnicas, usted ganará la exposición a las tecnologías de aprendizaje automático de última generación. Esta amplia trayectoria de aprendizaje de la ciencia de los datos le ayudará a sobresalir en todo el espectro de las tecnologías y técnicas de la ciencia de los big data y de los datos.
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