¿Cuál es la mejor manera de convertirse en científico de datos?

Existen varias maneras de convertirse en científico de datos. De hecho, esta posición es de importancia estratégica para todas las organizaciones en todos los sectores.

Aunque las matemáticas, la estadística y la informática son los conceptos básicos, hay otras habilidades que debes adquirir. Veamos la mejor manera de convertirse en científico de datos.

Adquirir habilidades de datos

En el campo de la ciencia de datos, en especial del Big Data, todavía te faltan conocimientos y experiencia profesional. Es por eso que se necesita obtener una formación en ciencia de datos para convertirse en científico de datos rápidamente. Data Science es la disciplina de los Data Scientists, en la que se aplican los conocimientos y habilidades adquiridas.

Con los fundamentos correctos, será más fácil alinear tu carrera profesional con la ciencia de datos. Esto implica adquirir conocimientos en algunos campos relacionados. Aquí hay algunas habilidades esenciales para los científicos de datos de alto nivel:

  • Matemáticas
  • Programación
  • Estadística
  • Análisis de datos
  • Tecnologías de la información

También hay conocimientos básicos que son un requisito previo, sin importar desde qué campo ingreses. Esto incluye conocimientos de Python, SQL y Excel. Estos son necesarios para organizar y analizar datos sin procesar.

Domina los conceptos básicos de la ciencia de datos

Para adquirir los conceptos básicos de la ciencia de datos, puedes elegir entre una formación continua o un campo de entrenamiento en ciencia de datos. De esta manera, aprenderás los conceptos básicos, como recopilar, almacenar, analizar, modelar y visualizar datos, así como presentar información a través de herramientas científicas de datos como Tableau y Power BI.

Una vez completada tu formación, habrás adquirido las habilidades básicas para utilizar los lenguajes de programación comúnmente utilizados en este campo, como Python y R. con ellos, puedes desarrollar algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) para identificar modelos predictivos.

Como regla general, las empresas ofertan puestos para los cuales los solicitantes deben tener un título y experiencia en ciencia de datos. Sin embargo, estas vacantes superan con creces las solicitudes, por lo que existen multitud de oportunidades, pero solo adquiriendo las habilidades básicas.

Lo más importante para los empleadores es que puedas demostrar que estás familiarizado con el tema de la ciencia de datos, y que lo dominas de la A a la Z. Dependiendo de la oportunidad, puedes tratar de proporcionar pruebas tales como, por ejemplo, proporcionar un proyecto de ciencia de datos.

Aprende los lenguajes de programación más importantes para la ciencia de datos

Los científicos de datos confían en herramientas y software diseñados específicamente para la extracción, el análisis y el modelado de datos. Si Excel es la herramienta preferida para el procesamiento de datos, la ciencia de datos también requiere el dominio de lenguajes de programación como Python, R o Hive. También necesitas conocimientos de SQL.

Con los lenguajes de programación, puedes usar modelos de aprendizaje automático para desarrollar inteligencia artificial. De esta manera, los científicos de datos le dan a un sistema de procesamiento de datos la oportunidad de recopilar información relevante. Esto permite a las empresas tomar decisiones estratégicas.

Desarrolla tus habilidades de visualización de datos

Al acostumbrarte a usar herramientas de visualización de datos como Tableau y Power BI, practicarás la creación de visualizaciones a partir de datos. Esto te acostumbrará a dejar que los datos hablen por sí mismos.

Excel es importante en este nivel, no solo por el hecho de que te permite realizar cálculos o diseñar gráficos, sino también por su capacidad para correlacionar información contenida en múltiples hojas de cálculo. En el campo de la ciencia de datos, Tableau, Power BI, Infogram o incluso Google Charts son más modernos, pero Excel sigue siendo indispensable para los científicos de datos desde hace más de 30 años.

Con todas estas herramientas puedes crear visualizaciones atractivas. Pero como científico de datos, también debes poder presentarlos a su audiencia, en este caso, las partes interesadas de la empresa para la que trabajas. Entre otras cosas, debes tener habilidades de comunicación. Lo más importante es ser lo más natural posible para transmitir la información de manera efectiva.

Trabaja en proyectos de ciencia de datos

Después de tu formación, dominarás lenguajes de programación como Python y herramientas de ciencia de datos como Power BI. El siguiente paso es empezar a usarlos. Trabaja en un proyecto en el que puedas practicar y desarrollar aún más las habilidades que has aprendido.

La elección del proyecto es crucial para demostrar que se tienen los conocimientos y la experiencia para convertirse en científico de datos. Lo ideal es empezar por lo básico, como, por ejemplo, un proyecto en el que utilices Excel, SQL, así como Python o R para diseñar modelos para identificar la información esencial para tu proyecto.

A medida que trabajas en tu proyecto, desarrolla un plan que describa las diferentes fases por las que debe pasar. Por ejemplo, determina con qué podría tener problemas una empresa, y qué esperan de los científicos de datos. Luego define y recopila los datos que te ayudarán a lograr tu objetivo, límpialos y pruébalos.

Crea un portafolio para mostrar tus habilidades en ciencia de datos

Has adquirido el conocimiento y ahora dominas los conceptos básicos de la ciencia de datos. También has completado un proyecto que te permite trabajar como científico de datos. Ahora tiene que mostrar a tus posibles empleadores todo lo que se ha citado a través de un portafolio que será de beneficio en tus postulaciones.

Tu CV no es suficiente.

Un portafolio es un elemento importante si ahora estás buscando un trabajo como científico de datos. Esto te permite resaltar tu experiencia con tus proyectos, y demostrar que tu conocimiento es concreto. De esta manera, puede distinguirte, incluso si tu conocimiento es obviamente el foco de tu entrevista de trabajo.