¿Qué estudiar para ser Data Scientist?
ORIENTACIÓN ACADÉMICA.
Hay distintas maneras de convertirse en un científico de datos. Generalmente, es una posición cualificada y los Data Scientist vienen de campos especializados con grados en matemáticas, estadística o informática, entre otros. Tanto el estudio como la aplicación de las habilidades adquiridas por un experto en datos necesitan de una especialización, por lo que muchas universidades han empezado a desarrollar una oferta formativa propia en este sector, adaptada a las cambiantes necesidades del ámbito laboral.
¿Qué estudiar para ser Data Scientist?
Según un informe de IndesIA, la industria necesitará durante los próximos tres años más de 90.000 profesionales expertos en datos e inteligencia artificial así que si no tienes ninguna experiencia laboral en este sector, sigue leyendo porque en el siguiente artículo te aconsejaremos cómo puedes convertirte en Data Scientist, con una formación adecuada que te servirá para desarrollar una carrera en el campo de la ciencia de datos.
Grados de formación.
Trabajar como Data Scientist requiere contar con una base de conocimientos en campos relacionados como las matemáticas, ingeniería, estadística o la programación.
El Grado en Inteligencia artificial e Ingeniería de datos es una de las 10 carreras con mayor futuro laboral en 2022 y no es de extrañar que sean estos profesionales quienes están desarrollando en mayor grado las fórmulas, los algoritmos y los modelos de desarrollo óptimo que se utilizan para las tecnologías más disruptivas del mundo.
Otros estudios relacionados en el mundo del Big Data son la Ingeniería de Sistemas, la Ingeniería Informática, la Ingeniería de Software o las Ciencias de la Computación.
Cursos y bootcamps de especialización.
Un curso especializado en ciencia de datos o un bootcamp puede ser una forma ideal de adquirir o desarrollar los fundamentos de la ciencia de datos. Puedes encontrar cursos online en centros y universidades de todo el mundo.
Aprenderás a recopilar, almacenar, analizar, gestionar, modelar, visualizar y presentar los datos utilizando las herramientas necesarias de la ciencia de datos, incluidas aplicaciones especializadas como los programas de visualización Tableau y PowerBI, entre otros.
Entre las herramientas más básicas y fundamentos imprescindibles que deberás aprender para ser Data Scientist están: Python, SQL y Excel. Estas habilidades serán esenciales para trabajar y organizar datos sin procesar. Además, familiarizarse con Tableau, una herramienta que usarás con frecuencia para crear visualizaciones, también será un plus si quieres dedicarte a esta profesión.
Conocimientos y habilidades.
Al final de tu formación, deberías ser capaz de usar Python y R y crear modelos que analicen el comportamiento y hagan análisis predictivos. Una vez hayas aprendido los conceptos básicos de los lenguajes de programación y las herramientas digitales que usan los científicos de datos, puedes comenzar a ponerlos en práctica asumiendo proyectos y usando Excel y SQL para administrar y consultar bases de datos, Python y R para analizar datos utilizando métodos estadísticos; construir modelos que analicen el comportamiento y produzcan nuevos conocimientos y realizar análisis estadísticos o técnicas de predicción.
Los profesionales en este ámbito también destacan por ser metódicos y por sus habilidades analíticas. Además, contar con avanzadas habilidades de comunicación es muy recomendable ya que una de sus funciones es hacer más entendible toda la información con la que trabajan, diferenciando tendencias y estableciendo correlaciones entre los datos recopilados. Saber transmitir las posibles soluciones de manera precisa y clara por medio de las plataformas adecuadas es, por tanto, también básico para este trabajo.
Prepárate para comenzar en el mundo laboral.
Después de aprender las habilidades básicas, tendrás la oportunidad de especializarte en diferentes roles dentro de este campo: ingenieros de datos, científicos, citizen data scientist o arquitectos de aprendizaje automático, entre otros, cuando llegue tu primera oportunidad laboral. La siguiente etapa del proceso será investigar en qué empresa o sector del mercado te gustaría trabajar.
Puedes investigar en qué proyectos o temas está trabajando la empresa donde te gustaría comenzar tu trayectoria laboral y con esta información estarás más preparado y tendrás más posibilidades de que te tengan en cuenta a la hora de enviar tu CV. Prepara también una carta de presentación donde destaques tus fortalezas, objetivos o lo que te gustaría hacer en el futuro.
También puedes hacer una búsqueda a fondo de las ciudades o países con mayor demanda de científicos de datos. Según las proyecciones de Microsoft y Linkedln, para el 2025, se espera que haya más de 10 millones de vacantes abiertas en tecnología y ciencia de datos en Latinoamérica. Además, un estudio de la consultora Accenture, destaca que Brasil es el país latinoamericano con más demanda de empleo con 3.558 posiciones, apenas un 4% respecto a la que tiene Estados Unidos, en este sector.
El sector tecnológico presenta grandes oportunidades para quienes quieran tener una carrera en una de las industrias mejor pagadas del mercado. Además, la posibilidad de democratizar el acceso a una educación tecnológica de calidad es algo que no solo beneficia a las empresas sino también a las personas. Están quienes han logrado dar un giro radical a su carrera con unas perspectivas de futuro mucho mejores a las anteriores hasta quienes han encontrado su primer trabajo en un sector con miles de oportunidades y que continúa en pleno crecimiento.
Sitio Fuente: Universia México