¿Qué necesito aprender para convertirme en un científico de datos?

Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU., ser un científico de datos es una de las 10 ocupaciones de mayor crecimiento en los EE.UU., con un crecimiento proyectado de 31,4% para 2030. Junto con un salario medio de $131,490, nunca ha sido un mejor momento para entrar en el campo de la ciencia de datos.

Pero cambiar de carrera no es algo que pueda hacerse de la noche a la mañana. Desde la educación y la creación de carteras hasta la creación de redes y entrevistas, hay varios pasos que los científicos de datos en ciernes deben tomar antes de estar listos para su primer día en el trabajo.

Aunque no se puede negar que hay mucho trabajo por hacer, no tiene que ser abrumador. Con nuestra guía de 9 pasos, usted será capaz de planificar y visualizar metas claras que le ayudarán a progresar hacia su primer papel dentro del campo de la ciencia de datos. Sigue leyendo si estás listo para empezar a trabajar en el trabajo de tus sueños!

¿Qué es un científico de datos?

Un científico de datos es un profesional de la tecnología que trabaja en el campo de la recopilación de datos, forcejeo , manipulación, y análisis . A menudo con antecedentes en ciencias de la computación, matemáticas, estadísticas y negocios, los científicos de datos en todas sus formas buscan entender los datos con los que trabajan y luego usarlos para ilustrar o predecir ideas útiles y rentables.

¿Qué hace un científico de datos?

Como los científicos de datos a menudo trabajan con conjuntos extremadamente grandes de datos —o “grandes datos” como a veces se les llama— una gran cantidad de su tiempo va a la recopilación y preparación de datos para que puedan ser utilizados para diversos propósitos.

Dependiendo de los detalles del rol, un científico de datos puede analizar estos datos para obtener información de negocios procesables, alimentarlos a un proyecto de IA o de aprendizaje automático, diseñar y escribir nuevos programas para agilizar el proceso de forcejeo de datos, o almacenarlos y organizarlos en una base de datos.

Papeles populares dentro de la ciencia de datos

Aquí está un desglose de algunos de los papeles y títulos más populares dentro del campo de ciencias de los datos .

Tenga en cuenta que este papel se encuentra más a menudo en las grandes empresas donde es posible y eficiente tener roles separados para los datos de forcejeo y para el análisis de datos. En las empresas más pequeñas, ambas tareas pueden delegarse en un científico o analista de datos.

2. Cumplir con los requisitos educativos

Usted no necesita un título en Ciencias de los Datos, pero un grado de licenciatura puede ser útil

Los títulos de ciencias de datos son todavía relativamente nuevos programas universitarios que combinan elementos de matemáticas, ciencias de la computación, estadísticas y ciencias de negocios. Como tal, un grado separado o un grado avanzado en cualquiera de estos u otros campos relevantes es un conocimiento educativo perfectamente aceptable para un científico de datos.

Tomar un curso certificado o un Bootcamp

Si usted no tiene o no planea obtener un título universitario, hay otras maneras en la comunidad de ciencia de datos. Tomando una curso certificado o matricularse en un data science bootcamp es una gran manera de obtener una educación inmersiva, práctica y práctica en los fundamentos no sólo del tema de la ciencia de datos, sino específicamente el papel de un científico de datos en sí mismo.

3. Planifique su trayectoria profesional y especialización

Una vez que usted tiene los fundamentos bajo control, comenzar a planificar un camino para sí mismo y desarrollar un nicho o especialización es altamente ventajoso, y le dará una ventaja en el mercado de trabajo.

4. Aptitudes esenciales de Hone

Obteniendo certificaciones en ciencia de datos o desarrollando sus propios proyectos de ciencia de datos para mostrar lo siguiente Competencias es una gran manera de demostrar tu habilidad.

Competencias técnicas

Las habilidades técnicas generales son útiles para los profesionales de TI, ya que trabajan con computadoras todos los días y ahorrarían tiempo y esfuerzo al saber cómo solucionar problemas ellos mismos.

Idiomas de programación Se espera que un científico de datos sea fluido en Python, y generalmente familiarizado con otro idioma o dos, como R o SQL.
Minería de datos La minería de datos es la recopilación de datos relevantes y confiables de diferentes departamentos o áreas de la empresa, y a menudo también de terceros.
Visualización de datos Llegar a un acuerdo con herramientas de visualización de datos como Tableau , Microsoft Excel, y gráficos de Google para mostrar datos de una manera legible es una habilidad clave para los científicos de datos.
Análisis de datos Este es el proceso de consulta y análisis de datos estructurados para encontrar patrones y puntos de interés que puedan traducirse en información práctica y oportunidades de negocio.
Estadística Las estadísticas proporcionan ideas imparciales basadas exclusivamente en números y datos para ayudar a los responsables de la toma de decisiones a separar la ficción y la sensación de hecho al formar planes de negocio.
Aprendizaje automático Una vez que haya estudiado las teorías fundamentales detrás del aprendizaje automático, es posible que desee seguir como una especialización, lo que significaría promover su estudio y trabajar por su cuenta proyectos de aprendizaje automático .

Competencias blandas

Los científicos de datos necesitan comunicar sus hallazgos a empleados más allá del alcance de sus equipos de ciencia de datos, lo que significa explicar sus resultados a personas que no tienen los mismos conocimientos o habilidades que ellos. Esto requiere habilidades suaves en comunicación y presentación.

Mente analítica La ciencia de los datos no se trata sólo de encontrar las respuestas correctas de los conjuntos de datos, sino también de formar las preguntas correctas a hacer, lo que requiere una mentalidad analítica.
Acumen de negocios Muchos científicos de datos trabajan con el objetivo de mejorar la empresa para la que trabajan, ya sea para mejorar la eficiencia, aumentar los beneficios, crear ideas rentables o encontrar nuevas formas de ahorrar dinero. Además de poder leer los datos, los científicos de datos necesitan entender lo que un negocio necesita.
Pensamiento crítico El pensamiento crítico ayuda a eliminar anomalías y valores incorrectos con conjuntos de datos, y por lo tanto es particularmente útil durante el proceso de limpieza y forcejeo de datos.
Adaptabilidad y flexibilidad Los datos son lo que es, no lo que queremos que sea, lo que significa que puede no siempre mostrarnos la información que queremos. Cuando se produce hipo, la adaptabilidad y la flexibilidad son clave para superar el problema y convertirlo en algo útil.
Colaboración y trabajo en equipo Los científicos de datos normalmente trabajan dentro de un equipo y por lo tanto necesitan trabajar bien juntos. También deben colaborar con otros departamentos para reunir datos y compartir sus conclusiones.
Solución de problemas Ser un iniciador es un rasgo valioso para un científico de datos. Trabajar en soluciones y mejorar tus habilidades de resolución de problemas te hará un gran activo para cualquier equipo.
Comunicación Cuando un problema necesita ser compartido, una fecha límite extendida, o un plan cambiado, la comunicación rápida y clara es clave para mantener un equipo feliz y un proyecto saludable.
Paciencia y persistencia El tamizar a través de los datos puede ser un proceso que consume mucho tiempo, y los patrones no siempre saltarán de buena gana. La paciencia es clave para encontrar esos puntos de vista importantes.

5. Familiarízate con las herramientas esenciales de la ciencia de los datos

Aquí está una lista de populares herramientas utilizado dentro del campo de la ciencia de los datos para que pueda familiarizarse con ellos.

R

BigML

6. Obtenga experiencia práctica trabajando en proyectos y construyendo su cartera

Desarrollar un gran, impresionante, y de alto esfuerzo cartera es una gran manera de mostrar su habilidad y pasión, especialmente si usted carece de educación formal o experiencia. La creatividad y el individualismo son muy valorados, por lo que no hay dos carteras que tengan que ser las mismas, y usted puede elegir y elegir entre todos y cada uno Proyectos de ciencia de datos Eso puede interesarte.

7. Construya su red

La construcción de su red es una buena manera de conseguir su pie en la puerta cuando usted está empezando por primera vez en el campo. Le ayudará a desarrollar sus habilidades, hacer nuevos amigos con intereses similares, trabajar en sus proyectos de pasión, y finalmente, encontrar un trabajo.

Linkedin es una herramienta útil si la usa correctamente. Siempre conéctate con colegas y conocidos que haces dentro de la industria, incluso aquellos con los que simplemente asististe a un evento.

Comunidades en línea

Las comunidades profesionales y amateurs en línea en plataformas como Discord y Reddit son grandes lugares para intercambiar ideas.

Conferencias y reuniones

Convertirse en un miembro activo de su comunidad local de ciencia de datos no tiene que venir después de que usted ha conseguido el trabajo y se hizo un nombre para sí mismo. Empieza a asistir a conferencias y reuniones tan pronto como puedas.

Red

Tanto si se trata de conocer a la gente en el edificio de su oficina, distribuir tarjetas de visita en eventos o participar en comunidades en línea, cada pequeña parte de la red cuenta.

Comunidades de Slack

Mientras Slack se utiliza principalmente para la comunicación interna dentro de una empresa, sus usuarios también han abierto las comunidades de Slack para la discusión de temas específicos. A las comunidades científicas de datos les gusta DataTalks.Club puede ser un lugar para aprender y discutir la ciencia de los datos, pedir asesoramiento profesional, e incluso la red.

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.

Descargue nuestra guía para convertirse en un científico de datos en seis meses

Aprenda cómo aterrizar su trabajo de ciencia de datos de sueño en sólo seis meses en esta guía completa.