Habilidades en demanda que necesita para convertirse en un científico de datos

Educación

Si bien hay excepciones notables, los científicos de datos suelen tener un alto nivel de educación: el 88 % tiene al menos una maestría y el 46 % tiene un doctorado. Si bien hay excepciones notables, generalmente se requiere una sólida formación académica para desarrollar la profundidad de conocimiento requerida para ser un científico de datos.

Se requiere una licenciatura en informática, ciencias sociales, ciencias físicas o estadística para trabajar como científico de datos. Matemáticas y Estadística (32%) son las disciplinas de estudio más populares, seguidas de Informática (19%) e Ingeniería (16%). Cualquiera de estos títulos lo equipará con las habilidades necesarias para procesar y evaluar grandes cantidades de datos.

Aún no ha terminado con su programa de grado. La verdad es que la mayoría de los científicos de datos tienen una maestría o un doctorado. y también participe en capacitación en línea para aprender una experiencia específica, como Hadoop o consultas de Big Data. Como resultado, puede seguir un programa de maestría en ciencia de datos, matemáticas, astronomía o cualquier otra disciplina relacionada. Podrá transferirse sin esfuerzo a la ciencia de datos utilizando las habilidades que obtuvo durante su programa de grado.

Además del aprendizaje en el aula, puede poner en práctica lo que ha aprendido en clase creando una aplicación, escribiendo un blog o investigando el análisis de datos para obtener más información.

Programación R

Comprensión profunda de al menos una de estas herramientas analíticas, siendo R preferible para la ciencia de datos. R es un lenguaje de programación que se creó teniendo en cuenta la ciencia de datos. Puede usar R para resolver cualquier problema de ciencia de datos que encuentre. De hecho, R es utilizado por el 43% de los científicos de datos para manejar desafíos estadísticos. R, por otro lado, tiene una curva de aprendizaje empinada.

Aprender es un desafío, especialmente si ya conoce un lenguaje informático. No obstante, hay muchas herramientas en línea para ayudarlo a comenzar con R, incluido Simplilearn Capacitación en ciencia de datos con lenguaje de programación R. Es una herramienta excelente para los científicos de datos en ciernes.

Habilidades Técnicas: Informática

Codificación de Python

Python, junto con Java, Perl y C/C++, es el lenguaje de codificación más frecuente que veo en los roles de ciencia de datos. Para los científicos de datos, Python es un excelente lenguaje de programación. Por eso, según una encuesta de O'Reilly, el 40 % de los encuestados utiliza Python como lenguaje de programación principal.

Python se puede utilizar para prácticamente todas las fases requeridas en las operaciones de ciencia de datos debido a su versatilidad. Acepta una variedad de tipos de datos y le permite importar sin esfuerzo tablas SQL a su código. Puede crear conjuntos de datos usándolo y puede encontrar casi cualquier forma de conjunto de datos que necesite en Google.

Plataforma Hadoop

Aunque no siempre es necesario, se recomienda encarecidamente en muchas circunstancias. También es una ventaja si has trabajado antes con Hive o Pig. Saber cómo usar soluciones en la nube como Amazon S3 también puede ayudar. Según un CrowdFlower encuesta de 3490 puestos de ciencia de datos de LinkedIn, Apache Hadoop es la segunda experiencia más importante para un científico de datos, con una calificación del 49 por ciento.

Como científico de datos, puede encontrarse en un escenario en el que la cantidad de datos que tiene supera la memoria de su sistema o necesita enviar datos a otros servidores; aquí es donde entra en juego Hadoop. Hadoop se puede usar para enviar datos rápidamente a diferentes partes de un sistema. Sin embargo, eso no es todo.

Sin embargo, eso no es todo. La exploración de datos, la filtración de datos, el muestreo de datos y el resumen de datos son posibles con Hadoop.

Base de datos SQL/Codificación

A pesar de que NoSQL y Hadoop se han convertido en partes importantes de la ciencia de datos, aún se prevé que un candidato pueda desarrollar y ejecutar consultas SQL complicadas. SQL (lenguaje de consulta estructurado) es un lenguaje de programación que se puede utilizar para realizar operaciones de base de datos, como agregar, eliminar y extraer datos. También puede ayudar en la ejecución de operaciones analíticas y la transformación de estructuras de bases de datos.

Como científico de datos, debe tener fluidez en SQL. Esto se debe a que SQL se creó para ayudarlo a acceder, comunicarse y trabajar con datos. Cuando lo usa para consultar una base de datos, le proporciona información.

Tiene comandos breves que pueden ahorrarle tiempo y reducir la cantidad de código necesario para ejecutar búsquedas complejas. Aprender SQL mejorará su comprensión de las bases de datos relacionales y lo ayudará a avanzar en su carrera como científico de datos.

chispa apache

Apache Spark se está convirtiendo rápidamente en la herramienta de big data más utilizada en el planeta. Es un marco de computación de datos grandes similar a Hadoop. La única diferencia entre Spark y Hadoop es que Spark es más rápido. Esto se debe al hecho de que Hadoop lee y escribe en el disco, lo que lo ralentiza, mientras que Spark almacena en caché sus cálculos en la memoria.

Apache Spark se creó principalmente para la ciencia de datos para acelerar la ejecución de algoritmos complejos. Cuando se trata de una gran cantidad de datos, ayuda a dispersar el procesamiento de datos y, por lo tanto, ahorra tiempo. También ayuda a los científicos de datos a manejar grandes volúmenes de datos no estructurados. Se puede utilizar en una sola máquina o en un grupo de máquinas.

Apache Spark permite a los científicos de datos evitar la pérdida de datos en la ciencia de datos. La fortaleza de Apache Spark es su velocidad y plataforma, lo que hace que los proyectos de ciencia de datos sean fáciles de completar. Puede usar Apache Spark para hacer todo, desde la recopilación de datos hasta la distribución informática.

Aprendizaje automático e IA

Una gran cantidad de científicos de datos carecen de experiencia en técnicas y temas de aprendizaje automático. Las redes neuronales, el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje por confrontación y otras técnicas son ejemplos de esto. Si desea diferenciarse de otros científicos de datos, debe estar familiarizado con las técnicas de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje automático supervisado, los árboles de decisión y la regresión logística, entre otros. Estas habilidades lo ayudarán a resolver una variedad de desafíos de ciencia de datos basados ​​en importantes proyecciones de resultados organizacionales.

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La ciencia de datos requiere la aplicación de técnicas de aprendizaje automático en varios campos. En una de las encuestas de Kaggle, se descubrió que solo un pequeño porcentaje de profesionales de datos son competentes en habilidades avanzadas de aprendizaje automático, como aprendizaje automático supervisado y no supervisado, series temporales, procesamiento de lenguaje natural, detección de valores atípicos, visión artificial, motores de recomendación, análisis de supervivencia. , aprendizaje por refuerzo y aprendizaje por confrontación.

Trabajar con grandes cantidades de conjuntos de datos es un requisito de la ciencia de datos. El aprendizaje automático es algo que debe tener en cuenta.

Visualización de datos

El mundo empresarial genera un gran volumen de datos de forma regular. Esta información debe ser convertida de una manera que sea simple de interpretar. Los datos sin procesar son más difíciles de comprender para las personas que las imágenes en forma de tablas y gráficos. “Una imagen vale más que mil palabras”, como dice el modismo.

Como científico de datos, deberá poder visualizar datos con herramientas como ggplot, d3.js y Matplotlib, además de Tableau. Estas herramientas lo ayudarán a convertir los resultados de proyectos complejos en un formato que sea fácil de entender. El problema es que muchas personas no están familiarizadas con la correlación serial o los valores de p. Debe demostrar gráficamente lo que significan esos términos en sus resultados.

Las organizaciones pueden trabajar directamente con datos gracias a la visualización de datos. Pueden absorber rápidamente información que les permitirá capitalizar nuevas posibilidades comerciales y mantenerse por delante de la competencia.

Datos no estructurados

La capacidad de un científico de datos para trabajar con datos no estructurados es crucial. Los datos no estructurados son información no estructurada que no cabe en las tablas de la base de datos. Videos, artículos de blog, reseñas de clientes, publicaciones en redes sociales, transmisiones de video y audio son ejemplos. Es una colección de textos extensos. Debido a que no están optimizados, clasificar este tipo de datos es difícil.

Debido a su complejidad, la mayoría de las personas se refirieron a los datos no estructurados como "analítica negra". Trabajar con datos no estructurados le permite descubrir información que puede ayudarlo a tomar mejores decisiones. Debe poder analizar y manipular datos no estructurados de muchas plataformas como científico de datos.

Habilidades no técnicas

Curiosidad intelectual

“No tengo ninguna habilidad excepcional. Solo estoy intrigado porque me apasiona”. Albert Einstein dijo una vez: "No existe tal cosa como una buena idea".

Probablemente hayas escuchado mucho esta frase últimamente, especialmente en relación con los científicos de datos. En un blog invitado que escribió hace unos meses, Frank Lo explica lo que implica y analiza otros importantes "talentos blandos".

La curiosidad se describe como un deseo de aprender más sobre algo. Debido a que los científicos de datos pasan aproximadamente el 80 % de su tiempo adquiriendo y preparando datos, debe poder hacer preguntas al respecto como científico de datos. Esto se debe al hecho de que el tema de la ciencia de datos está evolucionando rápidamente y necesitará aprender más para mantenerse al día.

Debe mantener su experiencia actualizada leyendo libros relevantes sobre tendencias de ciencia de datos y revisando contenido en línea. No se deje intimidar por la enorme cantidad de información que circula en Internet; usted debe ser capaz de darle sentido a todo. Una de las habilidades que necesitará para tener éxito como científico de datos es la curiosidad. Por ejemplo, es posible que no vea ninguna información en los datos que ha recopilado al principio. Curiosity le permitirá examinar los datos en busca de respuestas y nueva información.

Visión para los negocios

Para ser un científico de datos, debe tener un conocimiento profundo de la industria en la que opera y estar al tanto de los problemas comerciales que su organización está tratando de resolver. En términos de ciencia de datos, la capacidad de detectar qué problemas son vitales para resolver para la organización, así como identificar nuevas formas en que la empresa podría aprovechar sus datos, es fundamental.

Para hacerlo, primero debe comprender cómo el problema que está resolviendo puede afectar a la organización. Es por esto que debes entender cómo funcionan las empresas para poder enfocar tus esfuerzos de la manera adecuada.

Habilidades de comunicación

Las empresas que buscan un científico de datos competente quieren a alguien que pueda comunicar sus hallazgos técnicos a un equipo no técnico, como los departamentos de marketing o ventas, de manera clara y fluida. Para administrar los datos de manera efectiva, un científico de datos debe permitir que la empresa tome decisiones brindándoles información cuantitativa, además de conocer las demandas de sus colegas no técnicos. Puede encontrar más información sobre las habilidades de comunicación para expertos cuantitativos en nuestra última encuesta flash.

No solo debe comunicarse en el mismo idioma que la organización, sino que también debe utilizar la narración de datos.
Como científico de datos, debe saber cómo tejer una narrativa en torno a los datos de manera que sea fácil de comprender. Por ejemplo, mostrar una tabla de estadísticas no tiene tanto éxito como transmitir la información de los datos de forma narrativa. La narración de historias lo ayudará a comunicar de manera efectiva sus hallazgos a sus jefes.

Preste atención a los resultados y valores integrados en los datos que analizó al comunicarse. La mayoría de los dueños de negocios no están interesados ​​en aprender lo que descubrió; en cambio, quieren saber cómo beneficiará a su empresa. Aprende a comunicarte de una manera enfocada en ofrecer valor y establecer relaciones a largo plazo.

Trabajo en equipo

Un científico de datos no puede trabajar solo. Trabajar con ejecutivos de la empresa para crear estrategias, gerentes de productos y diseñadores para producir mejores productos, especialistas en marketing para lanzar mejores campañas de conversión y desarrolladores de software de servidor y cliente para crear canalizaciones de datos y optimizar el flujo de trabajo son todas las cosas que tendrá que hacer. Tendrá que colaborar con todos en la empresa, incluidos sus consumidores.

Esencialmente, trabajará con sus compañeros de equipo para crear casos de uso para que pueda comprender los objetivos comerciales y los datos que se necesitarán para abordar los desafíos. Deberá saber cómo abordar los casos de uso correctamente, qué datos necesitará para resolver el problema y cómo traducir y presentar los resultados de una manera que todos puedan entender.

Recursos

Título avanzado : para satisfacer la necesidad actual, se están desarrollando más títulos en Ciencias de la información, pero también hay muchos programas de Matemáticas, Estadística e Informática disponibles.

MOOC : Coursera, Udacity y Codeacademy son excelentes lugares para comenzar.

Certificaciones : KDnuggets ha publicado una lista completa.

Bootcamps : consulte este blog invitado de los científicos de datos de Datascope Analytics para obtener información adicional sobre cómo esta estrategia se compara con los programas de grado o los MOOC.

Kaggle : Kaggle organiza desafíos de ciencia de datos en los que puede practicar con datos desordenados del mundo real y resolver problemas comerciales del mundo real. Los empleadores se toman muy en serio las clasificaciones de Kaggle, ya que se consideran proyectos de trabajo prácticos y relevantes.

Grupos de LinkedIn : para comunicarse con otros miembros de la comunidad de ciencia de datos, únase a grupos relevantes.

Data Science Central y KDnuggets : Data Science Central y KDnuggets son excelentes recursos para mantenerse al día con las tendencias de la industria de la ciencia de datos.

El estudio de Burtch Works: Salarios de los científicos de datos : si está interesado en obtener más información sobre los salarios y la demografía de los científicos de datos actuales, descargue nuestra investigación sobre salarios de científicos de datos.

Estoy seguro de que me perdí algo, así que si conoce una habilidad o recurso clave que sería beneficioso para cualquier aspirante a la ciencia de datos, publíquelo en los comentarios a continuación.