carrera de ciencia de datos

Para los expertos competentes, la ciencia de datos sigue siendo uno de los trabajos más prometedores y demandados. Un trabajo de ciencia de datos es satisfactorio y rentable, pero comenzar en el campo no es fácil. No se requiere una licenciatura o una maestría para trabajar en ciencia de datos. Lo que se requiere es el conjunto de habilidades y experiencia apropiados.

Este blog lo ayudará a comprender los muchos caminos laborales y las habilidades esenciales, así como también cómo comenzar una carrera prometedora en ciencia de datos.

Para comenzar una carrera exitosa en ciencia de datos, solo necesita habilidades técnicas como análisis, aprendizaje automático, estadísticas y redes neuronales, así como la capacidad de resolver problemas, pensar críticamente y comunicar historias.

¿Cuáles son los beneficios de una carrera de ciencia de datos?

Debido a la gran cantidad de datos generados en las empresas y la necesidad de una toma de decisiones eficaz basada en datos, ha aumentado la necesidad de capacidades de ciencia de datos.

Salario alto:

La experiencia laboral es el determinante más importante en el pago de la ciencia de datos; sin embargo, el ingreso promedio de un profesional de ciencia de datos de nivel de entrada es más alto que el salario medio en los Estados Unidos.

Resolver problemas complejos:

El deber principal de un científico de datos es encontrar información mediante el análisis y el procesamiento de cantidades masivas de datos sin procesar. ¿Cómo se pueden mejorar las ventas, por ejemplo? Para encontrar los problemas que no están siendo abordados en los procesos corporativos de hoy.

Dado que los datos se recopilan en muchas partes de la vida, desde el marketing hasta la salud, e incluso los deportes y el entretenimiento, poder extraer conocimiento de los datos es una posición muy sólida para estar”.

Menos vulnerable a la automatización del trabajo:

En general, cuanto más especializado es un trabajo (cuantas menos personas lo realizan), menos probable es que se automatice porque hay menos motivación para invertir los recursos necesarios para construir una máquina capaz de realizar la tarea.

En ese momento, la ciencia de datos será un talento necesario que no se limita a unos pocos expertos, y no necesitaremos a alguien que haya recibido capacitación específica en ciencia de datos.

Soy optimista sobre este momento porque he visto el valor de la experiencia en el dominio para establecer canalizaciones de ciencia de datos eficientes una y otra vez. La ciencia de datos puede cumplir sus promesas de mejorar la eficiencia y permitir decisiones objetivas si las herramientas correctas se ponen en manos de personas con competencia en un sector. Es poco probable que los puestos de ciencia de datos sean reemplazados por la automatización, pero si se producen las herramientas correctas, un científico de datos podría convertirse en una especialidad de nicho.

Las personas con una comprensión significativa de cómo transformar los datos en información utilizable utilizando habilidades analíticas tienen una buena oportunidad de tener una carrera exitosa en la ciencia de datos.

Para convertirse en un científico de datos

Aprende los fundamentos

Debe tener una comprensión profunda de los principios de la ciencia de datos, como estadísticas, probabilidad, pruebas de hipótesis y herramientas de análisis de datos como Excel, que es uno de los métodos clásicos que todavía se utilizan para examinar pequeños conjuntos de datos, como profesional de la ciencia de datos. También debe estar familiarizado con lenguajes de programación como R, Python, SQL, Hadoop y software de visualización de datos como Tableau y Power BI.

Si está interesado en convertirse en un científico de datos, puede inscribirse en el curso y aprender de un mentor comprometido.

Elija el papel correcto:

En el campo de la ciencia de datos, existen numerosas oportunidades laborales. Un experto en visualización de datos, un experto en aprendizaje automático, un científico de datos, un ingeniero de datos, etc., son solo algunas de las numerosas posibilidades. Entrar en un rol puede ser más fácil que en otro, dependiendo de su historial y experiencia laboral. Por ejemplo, si eres desarrollador de software, cambiar a ingeniería de datos no sería difícil. Por lo tanto, hasta que no tenga claro lo que quiere ser, estará atascado decidiendo qué camino tomar y qué habilidades desarrollar.

Únase a las comunidades de ciencia de datos:

La responsabilidad principal de un profesional de datos es producir información crucial en colaboración con las partes interesadas internas y externas. Aparte de eso, muchos científicos de datos disfrutan de mantenerse en contacto con sus pares en roles similares para debatir nuevas ideas y enfoques. Para mantenerse actualizado en el tema de la ciencia de datos, puede interactuar con sus compañeros en dichos grupos.

Repasaré contigo las tres comunidades de ciencia de datos más populares.

Kaggle:

Es una de las comunidades de ciencia de datos más grandes del mundo. Fue creado principalmente como una herramienta para evaluar y armar equipos para varios torneos. Le ayuda a encontrar y publicar conjuntos de datos, explorar y crear modelos en un entorno basado en la web y compartir su trabajo con otros científicos e ingenieros. Lo mejor de todo es que Kaggle tiene hoy más de 3 millones de miembros activos que pueden usar la plataforma para contribuir con su conocimiento y experiencia.

Comunidad de ciencia de datos de IBM:

Las páginas web de ciencia de datos de IBM son bien conocidas porque albergan blogs y podcasts de algunas de las luminarias de la industria. Si necesita asesoramiento particular de un experto de la industria, la comunidad de ciencia de datos de IBM es un lugar maravilloso para visitar. No es tan acogedor para los recién llegados como algunas de las otras comunidades aquí, pero eso no siempre es algo negativo.

Reddit:

Es un grupo extraño de ciencia de datos, conocido más por intercambiar memes que por responder a preocupaciones científicas serias. Hay una gran cantidad de subreddits dedicados al debate en profundidad sobre los artículos. Algunos de los subreddits más populares son r/datascience, r/dataisbeautiful y r/MachineLearning.

Elija un idioma/ Herramienta

Es probable que los principiantes hagan esta pregunta con más frecuencia. ¿Qué lenguaje/herramienta debo usar para tener éxito en una carrera de ciencia de datos? Antes de responder a esta pregunta, me gustaría señalar que las herramientas solo están destinadas a ser utilizadas para la implementación; es más importante entender el concepto. Python es el lenguaje más simple y más utilizado en la industria de la ciencia de datos; es un lenguaje fácil de usar que puede ser utilizado incluso por personas sin conocimientos técnicos. Déjame darte un resumen rápido de los lenguajes y herramientas más populares en este momento.

Aunque Microsoft Excel se puede usar para el análisis de datos, se requiere conocimiento de herramientas de análisis de datos de alto nivel para convertirse en un científico de datos.

Veremos estas herramientas con mayor detalle más adelante.

Pitón:

Python es el lenguaje de programación más popular para la ciencia de datos y el aprendizaje automático, así como uno de los lenguajes informáticos más populares en general.

El análisis de datos, la visualización de datos, la IA, el procesamiento del lenguaje natural y la automatización de procesos robóticos son posibles con el lenguaje de programación Python. Python se puede usar para construir aplicaciones web, móviles y de escritorio. Permite estilos de programación procedimentales, funcionales y otros, así como extensiones escritas en C o C++, además de la programación orientada a objetos.

No solo lo utilizan científicos de datos, programadores e ingenieros de redes, sino también personal no técnico, como contadores, matemáticos y científicos, que se sienten atraídos por su carácter fácil de usar.

R:

El lenguaje de programación R es un entorno gratuito y de código abierto para el cálculo estadístico, gráficos y procesamiento, análisis y visualización de datos. R es uno de los lenguajes más populares para la ciencia de datos y el análisis avanzado, ya que lo utilizan la mayoría de los científicos de datos, investigadores universitarios y estadísticos para recuperar, limpiar, analizar y presentar datos.
Herramientas de visualización de datos:
Un experto en ciencia de datos debe poder contar una historia sólida y usar herramientas de visualización de manera efectiva para comunicar sus ideas a la audiencia. Echemos un vistazo a algunas de las herramientas de visualización de datos más populares de la industria.

Cuadro:

Tableau es una herramienta de inteligencia empresarial y visualización de datos. La forma en que las personas usan los datos para resolver problemas está cambiando gracias a esta herramienta de análisis visual. Tableau hace que los datos sean más fáciles de ver y comprender, lo que permite que las empresas se basen más en los datos. Es fácil de usar y se ha convertido rápidamente en una opción popular para la inteligencia empresarial moderna. Ayuda en la exploración, gestión y descubrimiento de conocimientos basados ​​en datos que pueden transformar las empresas. Es una plataforma de análisis más capaz, segura y adaptable.

Tableau ofrece una variedad de herramientas, que incluyen escritorio, servidor, CRM y más, que puede utilizar para satisfacer las necesidades comerciales.

BI de energía:

Power BI es un conjunto de servicios de software, aplicaciones y conectores que funcionan juntos para convertir sus datos sin procesar en una representación visual. Se podría usar una hoja de cálculo de Excel o una colección de almacenes de datos híbridos locales y basados ​​en la nube para almacenar la información. Power BI simplifica la conexión a sus fuentes de datos, visualiza y descubre lo esencial y comparte sus hallazgos con quien elija. Es una de las herramientas de inteligencia comercial más utilizadas en la industria.

Habilidades de comunicación efectiva

Las personas piensan que si son técnicamente competentes, serán excelentes en la entrevista para una carrera en ciencia de datos si son un gran comunicador. Esto es una fabricación. Para comunicar sus ideas a la audiencia, debe tener habilidades de comunicación efectivas.

Haz un esfuerzo para que tu amigo sea un buen comunicador. Escuche su introducción y solicite críticas sinceras. ¡Te llevará al espejo!

Puede discutir sus pensamientos con un compañero de trabajo o probar su caso en una reunión si tiene buenas habilidades de comunicación. Cualquier persona interesada en seguir una carrera en ciencia de datos debe tener esta competencia.

Conclusión

Los empleadores están invirtiendo mucho tiempo y dinero en el campo de la ciencia de datos, ya que tiene una gran demanda. Puede comenzar una carrera prometedora en ciencia de datos tomando los pasos necesarios. Espero que este blog haya sido útil para ayudarlo a comprender cómo comenzar una carrera prometedora en ciencia de datos.