Data Science: qué hace y cómo serlo
ORIENTACIÓN ACADÉMICA.
La ciencia de datos, o data science, ha emergido como una de las disciplinas más buscadas en la era digital. No es de extrañar, teniendo en cuenta su capacidad de resolver problemas complejos, tomar decisiones informadas y, en definitiva, ayudar a las empresas a ser más eficientes.
Exploramos qué es la ciencia de datos y qué hacen los profesionales especializados en ella. Así que, si estás interesado en el campo de data science, sigue leyendo para descubrir todo lo que necesitas saber.
¿Qué es la ciencia de datos?
La data science es un campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos, algoritmos y sistemas para extraer conocimientos y percepciones de datos estructurados y no estructurados. La ciencia de datos combina diversas disciplinas como la estadística, la informática y el análisis de datos para resolver problemas complejos y tomar decisiones informadas.
¿Qué hace un científico de datos?
Un científico de datos trabaja con grandes volúmenes de datos para descubrir patrones, crear modelos predictivos y proporcionar información valiosa a las organizaciones. Sus tareas incluyen.
- Recolección y limpieza de datos: Recopilar datos de diversas fuentes y asegurarse de que sean precisos y consistentes.
- Análisis de datos: Utilizar técnicas estadísticas y herramientas de análisis para interpretar los datos y extraer conclusiones.
- Modelado predictivo: Desarrollar modelos que predicen tendencias futuras basándose en datos históricos.
- Visualización de datos: Crear gráficos y visualizaciones que ayudan a comunicar los hallazgos de manera clara y comprensible.
- Comunicación de resultados: Presentar informes y hallazgos a las partes interesadas para apoyar la toma de decisiones.
Habilidades necesarias para ser científico de datos.
Pese a lo que pueda pensar mucha gente, para convertirse en un científico de datos no basta con tener simplemente conocimientos específicos de la disciplina (lo que no significa que no sea importante), sino que requiere una combinación de habilidades técnicas y blandas. Aquí están algunas de las más importantes:
Habilidades técnicas.
Programación: El dominio de lenguajes de programación es esencial para cualquier científico de datos. Entre los más utilizados están:
- Python: Es el lenguaje más popular en data science debido a su simplicidad y a la gran cantidad de bibliotecas disponibles, como Pandas, NumPy, Scikit-Learn y TensorFlow, que facilitan el análisis y el aprendizaje automático.
- R: Es altamente valorado en la comunidad investigadora. R es ideal para análisis estadístico y visualización de datos, con paquetes como ggplot2 y dplyr.
- SQL: Es fundamental para la gestión y consulta de bases de datos. La capacidad de extraer y manipular datos directamente desde bases de datos es una habilidad crucial.
- Apache Spark: Es una herramienta poderosa para el procesamiento de grandes volúmenes de datos en entornos distribuidos. Spark permite realizar tareas de análisis de datos a gran escala con rapidez y eficiencia.
Estadística y matemáticas: Una comprensión profunda de métodos estadísticos y matemáticos es crucial en data science. Esto incluye:
- Métodos estadísticos: Conocimientos en inferencia estadística, pruebas de hipótesis, regresión y análisis de varianza son esenciales para interpretar datos y validar modelos.
- Álgebra lineal: Es la base de muchos algoritmos de machine learning. Conceptos como matrices, vectores y descomposiciones son fundamentales.
- Cálculo: Es necesario para entender el comportamiento de los algoritmos de aprendizaje automático, especialmente en optimización y análisis de funciones multivariables.
Manejo de bases de datos: La experiencia con bases de datos es crucial para un científico de datos, ya que gran parte de su trabajo implica manipular y gestionar datos. Esto incluye:
- Bases de datos relacionales: Conocer sistemas como MySQL, PostgreSQL y SQL Server es esencial para trabajar con datos estructurados.
- Bases de datos no relacionales: La familiaridad con bases de datos como MongoDB, Cassandra y Redis es útil para trabajar con datos no estructurados y semi-estructurados.
Aprendizaje automático (Machine Learning): La capacidad para construir y aplicar modelos de machine learning es una de las habilidades más demandadas. Incluye:
- Modelos supervisados: Conocimiento en algoritmos como regresión lineal, árboles de decisión, y random forests.
- Modelos no supervisados: Competencia en técnicas como el clustering (p.ej., K-means) y reducción de dimensionalidad (p.ej., PCA).
- Redes neuronales y Deep Learning: Habilidad para desarrollar y entrenar redes neuronales utilizando frameworks como TensorFlow y Keras.
Análisis de datos: La competencia en herramientas de análisis de datos es esencial para visualizar y comunicar hallazgos. Esto incluye:
- Excel: Es una herramienta básica, pero muy poderosa para análisis de datos y creación de gráficos.
- SAS: Amplia aplicación en análisis estadístico avanzado y minería de datos.
- Tableau: Utilizada para crear visualizaciones interactivas y dashboards que ayudan a presentar datos de manera comprensible.
Habilidades blandas.
Pensamiento crítico: La capacidad para abordar problemas complejos y encontrar soluciones efectivas es vital. Un científico de datos debe ser capaz de:
- Analizar problemas desde múltiples ángulos: Evaluar diferentes enfoques y determinar la mejor estrategia para resolver un problema específico.
- Evaluar la calidad de los datos: Identificar posibles sesgos y errores en los datos y decidir cómo abordarlos.
Comunicación: La habilidad para explicar conceptos técnicos a audiencias no técnicas es crucial para un científico de datos. Esto incluye:
- Claridad: Presentar resultados y hallazgos de manera clara y concisa.
- Narración de datos: Crear una narrativa alrededor de los datos para que las partes interesadas puedan entender la importancia y las implicaciones de los resultados.
Colaboración: El trabajo en equipo es fundamental en data science. Es fundamental que un científico de datos trabaje con especialistas de su mismo campo, compartiendo conocimientos, y que también colabore con ingenieros y desarrolladores. La comunicación aquí es un elemento fundamental, ya que es importante interactuar con todas las partes interesadas, entender cuáles son sus necesidades y traducir preguntas de negocio en problemas de datos.
Cómo convertirse en científico de datos.
Los especialistas en data science suelen partir de una formación en Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas o Ingeniería. Pero esta es sola la base. La evolución constante de la tecnología hace que convertirse en científico de datos exija sobre todo mucha práctica profesional y una actualización constante.
- Cursos y certificaciones.
El aprendizaje continuo está en la misma base de esta profesión. Y un punto fundamental para conseguir la confianza de las empresas es obtener las principales certificaciones en data science, que garantizan tu conocimiento de la materia.
- Experiencia práctica.
Participa en proyectos de data science, ya sea a través de prácticas, trabajos voluntarios o competiciones. La experiencia práctica es fundamental para desarrollar tus habilidades.
- Desarrollo de CV.
Crea un CV que muestre tus proyectos y habilidades en data science. Incluye análisis de datos, visualizaciones y modelos predictivos que hayas desarrollado. ¿Necesitas ayuda? Prueba la herramienta de Inteligencia Artificial CV Builder de Universia y ¡crea tu CV en pocos minutos!
- Red de contactos.
La relación con otros profesionales en el campo de data science es troncal. ¿Cómo establecer esta interacción? Hay muchas fórmulas: conferencias, meetups, eventos o grupos en redes sociales que estén centrados en la especialización. Una buena red de contactos puede abrirte puertas a nuevas oportunidades.
Y, por supuesto, resulta clave dar el paso definitivo y aplicar a puestos de científico de datos en diversas industrias. Prepárate para entrevistas técnicas y asegúrate de destacar tus habilidades y experiencia relevantes.
Inscríbete en el portal de empleo de Universia y encuentra todas las oportunidades laborales relacionadas con Data Science.
Sitio Fuente: Universia México