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 de más rápido crecimiento roles de trabajo. Además, el salario promedio de un científico de datos es de $ 125,891 por año, según Puerta de cristal.
Pero, ¿qué es la ciencia de datos? La observación y la experimentación es ciencia. La observación de los patrones ocultos en los datos y la experimentación 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 en el día a día son las siguientes:
- Recopilar y preprocesar datos
- Analice los datos para encontrar patrones ocultos
- Cree algoritmos y modelos de datos
- Utilice el aprendizaje automático para pronosticar tendencias
- Comunicar los resultados con el equipo y las partes interesadas.
- Cooperar con ingenieros de software para implementar el modelo en producción
- Manténgase actualizado con la tecnología y los métodos más recientes dentro del ecosistema de ciencia de datos
¿Cómo convertirse en un científico de datos?
licenciatura
La licenciatura en Ciencias de la Computación es una buena ventaja para convertirse en un científico de datos. Tienes la oportunidad de familiarizarse con los principios de programación e ingeniería de software. Licenciatura en estadística o física también puede establecer una buena base.
Aprende las habilidades
Programación
Según un análisis de 15 000 ofertas de trabajo de ciencia de datos, el 77 % de las ofertas 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:
- entumecido
- pandas
- SciPy
- Aprender
- Tensorflow/PyTorch
Visualización de datos
Nuestros procesos cerebrales visual información 60.000 veces más rápido 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:
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 agrupamiento
- Ingeniería de características
- Evaluación y selección de modelos
- Métodos de conjunto
- Aprendizaje profundo
Muchas plataformas y cursos de EdTech enseñan las habilidades técnicas mencionadas anteriormente necesarias para convertirse en un científico de datos.
Grandes datos
Grandes datos, grandes empresas. 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.
Construir proyectos de cartera
Una vez que haya completado la hoja de ruta del plan de estudios de científico de datos, es hora de poner en práctica sus conocimientos mediante la creación de 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, por último, implementación en su proyecto. Cuente la historia de su proyecto escribiendo un blog sobre los resultados que logró. Esta actividad puede sustituir las prácticas laborales si estás empezando.
Habilidades blandas
Para convertirse 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 inicial en análisis de datos puede ser un excelente paso 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 frente a 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:
ParámetrosAnalista de datosCientífico de datosObjetivoAnaliza datos para responder preguntas comerciales específicasTrabaja en problemas abiertos y crea información procesable utilizando modelos predictivosHabilidades técnicasUn analista de datos es competente en SQL, Excel y herramientas de visualización de datosUn científico de datos es un experto en marcos Python y técnicas de aprendizaje automático además de análisis de datosMétodosLos métodos utilizados por un analista de datos incluyen el análisis de regresión y la prueba de hipótesis. Un científico de datos utiliza algoritmos y arquitectura de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para analizar el problema. limitado a datos estructurados. Un científico de datos también puede manejar datos no estructurados, como texto, imágenes y datos de audio.
La cantidad total de datos creados, consumidos y capturados fue de unos 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 generar el mayor valor.
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