10 habilidades esenciales técnicas y blandas que todo científico de datos necesita

Pueden ser datos cualitativos, que describen características o cualidades, como el color o la textura de un objeto. También pueden ser datos cuantitativos, que son mediciones numéricas, como la longitud, la temperatura o el peso. Lee el informe, Análisis avanzado con Tableau, para conocer también las funcionalidades y los escenarios de análisis avanzados en la plataforma Tableau. En este paso, muestras a la organización lo que has encontrado y lo que significa. Tu capacidad para transmitir los resultados será la habilidad más importante aquí.

Sin embargo, muchas compañías esperan que los científicos de datos tengan una variedad de habilidades similares. Según Hobbs, la responsabilidad del científico de datos es usar los datos para dar sentido a amplios conjuntos de información, hacer recomendaciones y construir modelos para identificar y predecir los resultados y el comportamiento de los negocios. «Alguien viene a mí con un problema», explicó, «y puedo traducirlo en algo que se puede resolver con matemáticas y construir un modelo a su alrededor». Muchos científicos de datos iniciaron sus carreras como estadísticos o analistas de datos.

comentario en Qué es y qué hace un Científico de Datos o Data Scientist

En segundo lugar, en el mundo de la ciencia de datos, los análisis de mayor complejidad son también aquellos que generan más valor para las organizaciones y la sociedad. Este hecho queda perfectamente reflejado en la escalera de valor analítico de otra consultora de referencia, Gartner. Para realizar análisis cada vez más complejos, también se necesitan tecnologías de https://www.elegircarrera.net/blog/por-que-deberias-aprender-ciencia-de-datos-con-cursos-online/ computación cada vez más sofisticadas. En octubre de 2012 la revista Harvard Business Review predijo que la profesión de científico de datos sería la “más sexy del siglo XXI”. Prueba de ello es que si realizamos una búsqueda en Google Trends del término en inglés “ciencia de datos” (data science) vemos que el interés por esta disciplina no ha hecho más que crecer.

Se necesitan científicos de datos para toda actividad que se beneficie de los grandes volúmenes de información (lo que en la profesión se conoce como ‘Big Data’), que los usuarios generan todos los días. Los especialistas de Data Science utilizan toda esta información de diferentes fuentes para encontrar patrones no obvios en los datos y crear modelos que predicen lo que sucederá en el futuro. Debido a que el acceso a los datos lo debe otorgar un administrador de TI los científicos de datos a menudo deben esperar demasiado los datos y los recursos que necesitan para analizarlos. Una vez que se obtiene acceso, el equipo de ciencia de datos podría analizar los datos a través de varias herramientas posiblemente incompatibles. Por ejemplo, un científico podría desarrollar un modelo utilizando el lenguaje R, pero la aplicación en la que se usará está escrita en un lenguaje distinto.

¿Cuál es la diferencia entre ciencia de datos y el análisis empresarial?

Luego, una vez que analizó lo extraído, realiza pronósticos, marca en qué áreas se puede mejorar y formula recomendaciones. Asimismo, puede que deba hacer uso del machine learning para mejorar la calidad de la información de una organización. El proceso de la ciencia de datos se refiere a las acciones y técnicas de los científicos para analizar y comprender datos, extraer conclusiones y resolver problemas.

La exploración de datos es un análisis preliminar de estos que se utiliza para planificar otras estrategias para su modelado. Los científicos de datos obtienen una comprensión inicial de los datos mediante estadísticas descriptivas y herramientas de visualización de los mismos. A continuación, exploran los datos para identificar patrones interesantes que se puedan estudiar o utilizar.

Prepárate para las entrevistas de ciencia de datos.

La ciencia de datos se considera una disciplina, mientras que los científicos de datos son los practicantes dentro de ese campo. Los científicos de datos no son necesariamente responsables directos de todos los procesos involucrados en el ciclo de vida de la ciencia de datos. Por ejemplo, las segmentaciones de datos suelen ser manejadas por ingenieros de datos, pero el científico de datos puede hacer recomendaciones Por qué deberías aprender ciencia de datos con cursos online sobre qué tipo de datos son útiles o necesarios. Si bien los científicos de datos pueden crear modelos de machine learning, escalar estos esfuerzos a un nivel mayor requiere más habilidades de ingeniería de software para optimizar un programa para que se ejecute más rápidamente. Como resultado, es común que un científico de datos se asocie con ingenieros de machine learning para escalar modelos de machine learning.

• Por su parte, los científicos de datos usan la tecnología para trabajar con datos empresariales.
• Las responsabilidades del científico de datos comúnmente pueden superponerse con un analista de datos, particularmente con el análisis exploratorio de datos y la visualización de datos.
• La lista de experiencia técnica en la ciencia de datos o data science en inglés, puede ser larga.
• Para Hobbs, la inversión más inteligente comienza con el desarrollo de descripciones de trabajo más precisas que estén en línea con las responsabilidades diarias de los científicos de datos.

Una vez que una persona obtiene los conocimientos básicos de un científico de datos, es interesante que no deje de poner en práctica lo aprendido. Sobre todo, es importante que construyas tu portafolio con tus proyectos y problemas que ya has logrado resolver. Para Serrajordia, uno de los mayores desafíos para el científico de datos es traducir su conocimiento técnico a otra persona en el negocio. “Es necesario tener empatía por el otro que no tiene los mismos conocimientos técnicos que tú. Si un equipo de marketing necesita enviar un correo electrónico a los clientes con un cupón de descuento, el científico de datos puede identificar quiénes son las personas con más probabilidades de usar el cupón.

Cursos

Estos lenguajes de programación son utilizados en la ciencia de datos para procesar, analizar y visualizar datos, y también para crear modelos predictivos. El software y los algoritmos de machine learning se utilizan para obtener información más profunda, predecir resultados y prescribir el mejor curso de acción. Las técnicas de machine learning, como la asociación, clasificación y agrupación, se aplican al conjunto de datos de entrenamiento. El modelo podría probarse con datos de prueba predeterminados para evaluar la precisión de los resultados.

Debe ser creativo y estar preparado para establecer confianza entre los miembros de distintos departamentos. Además de ser buen comunicador para convencer con éxito sus ideas y tener visión de negocio. Ya sea que estés en una puesto inicial o seas un CEO, relacionarse con otras personas es un rasgo útil que te ayuda a hacer las cosas rápido y fácil. Los ingenieros se encargan de trabajar en el diseño y la construcción de la infraestructura que da soporte a los datos.