Un científico de datos es una persona que recopila, procesa previamente y analiza datos para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos. La ciencia de datos ha sido una palabra de moda en el mercado laboral desde hace un tiempo, pero hoy en día es una de las roles laborales de más rápido crecimiento. Además, el salario medio de un científico de datos es de 125 891 $ al año, según Glassdoor.
Pero, ¿qué es la ciencia de datos? La observación y la experimentación es ciencia. Observar los patrones ocultos en los datos y experimentar con diferentes técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para crear una estrategia basada en datos se denomina ciencia de datos.
En este blog, aprenderemos las funciones y responsabilidades de un científico de datos, la hoja de ruta para convertirse en uno y las principales diferencias entre un científico de datos y un analista de datos.
Responsabilidades del científico de datos
Las responsabilidades de un científico de datos pueden variar de una organización a otra según sus objetivos, la estrategia de datos y el tamaño de la organización. Las responsabilidades diarias son las siguientes:
Recopilar y preprocesar datosAnalizar datos para encontrar patrones ocultosCrear algoritmos y modelos de datosUsar el aprendizaje automático para pronosticar tendenciasComunicar los resultados con el equipo y las partes interesadasCooperar con los ingenieros de software para implementar el modelo en producciónPermanecer actualizado con la tecnología y los métodos más recientes dentro del ecosistema de la ciencia de datos
¿Cómo convertirse en un científico de datos?
Licenciatura
La licenciatura en Ciencias de la Computación es una buena ventaja por convertirse en un científico de datos. Tienes la oportunidad de familiarizarse con los principios de programación e ingeniería de software. Una licenciatura en estadística o física también puede sentar una buena base.
Aprender las habilidades
Programación
Según un análisis de 15 000 publicaciones de trabajo de ciencia de datos, el 77 % de las publicaciones de trabajo de ciencia de datos mencionaron Python, y El 59% mencionó SQL como la habilidad requerida para postularse para el puesto. Por lo tanto, aprender Python y SQL es una necesidad absoluta. Después de aprender programación 101, debe adquirir experiencia en bibliotecas y marcos de aprendizaje automático, que son los siguientes:
NumpyPandasSciPyScikit LearnTensorflow/PyTorch
Visualización de datos
Nuestro cerebro procesa visual información 60 000 veces más rápida que la información escrita. La presentación de los conocimientos obtenidos del análisis de datos mediante paneles se denomina visualización de datos. En la visualización de datos, los científicos de datos utilizan gráficos adecuados para transmitir la información a las partes interesadas y al equipo. El dominio de cualquiera de las siguientes herramientas es suficiente para la visualización de datos:
TableauPowerBILooker
Aprendizaje automático
Este paso va junto a la programación. Se necesita una comprensión del aprendizaje automático para predecir tendencias futuras en el conjunto de datos invisible. Los conceptos fundamentales de ML que todo científico de datos debe conocer son los siguientes:
Aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, detección de anomalías, reducción de dimensionalidad y agrupación en clústeresIngeniería de característicasEvaluación y selección de modelosMétodos de conjuntoAprendizaje profundo
Muchas plataformas y cursos de EdTech enseñan los aspectos técnicos mencionados anteriormente habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos.
Big Data
Big Data, Big Business. 1 de cada 5 ofertas de trabajo espera que los solicitantes posean habilidades de manejo de big data. Se requiere conocimiento de Spark y Hadoop Frameworks para procesar big data.
Crear proyectos de cartera
Una vez que haya completado su hoja de ruta del plan de estudios de científico de datos, es hora de poner en práctica su conocimiento al construir proyectos de ciencia de datos. Realice proyectos impulsados por el valor resolviendo problemas. Encontrar datos del mundo real a través de Kaggle u otras fuentes confiables es la mejor manera de comenzar.
A continuación, aplique todo el ciclo de vida de la ciencia de datos, que incluye: preprocesamiento, análisis, modelado, evaluación y, finalmente, implementación a tu proyecto. Cuente la historia de su proyecto escribiendo un blog sobre los resultados que logró. Esta actividad puede sustituir las experiencias laborales si estás comenzando.
Habilidades blandas
Para convertirte en un científico de datos, las habilidades blandas son tan importantes como las habilidades técnicas. Los científicos de datos deberían poder comunicar conceptos técnicos a las partes interesadas de manera efectiva. La resolución de problemas y la creatividad son necesarias para crear soluciones de datos innovadoras. Los científicos de datos trabajan con analistas de datos, ingenieros de datos e ingenieros de software; por lo tanto, la colaboración y el trabajo en equipo son necesarios.
Trabajos de nivel de entrada
Conseguir un trabajo de nivel de entrada en análisis de datos puede ser un paso excelente para convertirse en un científico de datos. Con este fin, mencionar proyectos de cartera en su currículum puede ayudarlo a sobresalir frente a los empleadores. Puede cambiar a un rol de ciencia de datos a medida que adquiere experiencia y habilidades.
Científico de datos versus analista de datos: ¿cuál es la diferencia?
Los científicos de datos y los analistas de datos pueden parecer similares. Aún así, existen diferencias destacadas entre los dos roles, que son las siguientes:
La cantidad total de datos creados, consumidos y capturados fue de aproximadamente 64 zettabytes en 2020, y se prevé que alcance los 181 zettabytes para 2025. Para actualizar el potencial de datos tan masivos, necesitamos científicos de datos. Un científico de datos analiza datos y proporciona soluciones basadas en datos. Los científicos de datos deben mantenerse actualizados con métodos y herramientas de investigación de vanguardia para obtener el máximo valor.