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9 habilidades del Data Scientist

      

Junto a la formación, para convertirte en un Data Scientist hay determinadas habilidades o skills que debes trabajar si quieres desarrollar con garantías una carrera profesional en este mundo:

1. Sólida formación en matemáticas. El análisis de datos necesita una buena base en matemáticas, especialmente en cálculo y álgebra. Y para eso tienes que desempolvar tus conocimientos sobre derivadas, diferenciales, integrales, funciones vectoriales, factorización, matrices, proyecciones y vectores. Pero, no panic! Una cosa es lo que se necesita saber y otra muy distinta lo que realmente vas a necesitar aplicar en tu día a día con criterio y fluidez. Un científico de datos debe conocer estos fundamentos, no ser un matemático.


2. Amplios conocimientos de estadística y cálculo de probabilidad.
La estadística y el cálculo de probabilidad son dos must have para un científico de datos porque son las competencias en las que podrá basar sus conclusiones.


3. Dominio de lenguajes de programación. Los lenguajes de programación son esenciales para llevar a cabo operaciones de análisis de datos de una forma eficiente, más allá de los clásicos Java o C++. En concreto, hay tres que destacan sobre los demás y que deben formar parte del idioma de cualquier analista:

· Structured Query Language (S QL), está diseñado para extraer datos de sistemas gestores de bases de datos relacionales, como MySQL y SQL Server, y sus ventajas están en su velocidad, rendimiento y coste.

· R es uno de los más utilizados por los analistas que provienen del mundo de las matemáticas debido al bagaje estadístico que ha acumulado durante años y la cantidad de herramientas de que dispone.

· Python. Sencillo, claro y fácil de usar, es el preferido por los analistas noveles aunque aún le queda un gran campo de desarrollo por cubrir.


4. Herramientas de visualización de datos
. Con la información ya extraída, es el momento de vestirla de forma adecuada para poder mostrarla. Para ello son necesarias dos cosas: por un lado, una buena capacidad de exposición y síntesis, y por otro, herramientas como Tableau, Seaborn y Matplotlib.

· Tableau es una herramienta de visualización de datos muy utilizada en el Business Intelligence que ayuda a limpiar, combinar y simplificar los datos de manera rápida y segura.

· Seaborn es una librería para Python que ayuda a crear gráficos legibles y elegantes.

· Matplotlib es otra librería de Python multiplataforma que puede ser usada desde scripts o desde la consola de Python para hacer gráficos de gran calidad en 2D.



5. Diseño de modelos predictivos
. Esta habilidad define el alma de un Data Scientist porque le permite predecir el futuro a través de la exploración de millones de datos y de sistemas de aprendizaje automático capaces de anticipar el comportamiento de los consumidores. A través de la inferencia bayesiana se pueden obtener mejores predicciones incluso con una menor cantidad de datos, mientras que la regresión lineal es una herramienta muy útil para realizar proyecciones futuras o estimaciones a través de fórmulas matemáticas que muestran la relación constante entre dos o más variables.

6. Conocimientos de Machine Learning. Con esta técnica podemos crear algoritmos y máquinas con capacidad de tomar decisiones y reforzar su propio aprendizaje, y así mejorar el análisis y el aprovechamiento de los datos que nos resultan útiles. Gracias al aprendizaje automático supervisado, una máquina puede aprender por medio de ejemplos, mientras que las redes neuronales son un paradigma de aprendizaje automático inspirado en las neuronas de los sistemas nerviosos de los animales.

7. Agilidad y creatividad en la resolución de problemas. Un Data Scientist debe tener la agilidad necesaria para poder resolver problemas con soltura: no solo se trata de obtener los datos, analizarlos y extraer información que no resulta evidente para poder presentarla de manera comprensible a las personas encargadas de la toma de decisiones. Además se necesita creatividad, es decir, la capacidad de buscar soluciones alternativas para resolver problemas.

8. Saber comunicar conclusiones y resultados de negocio. De poco sirve tener una gran capacidad analítica si somos incapaces de aplicar los resultados que obtenemos a los problemas que tenemos que resolver. Por eso un analista de datos debe ser capaz de sintetizar y transmitir las conclusiones y de tener una visión de negocio que le permita aplicar los resultados de su investigación al problema empresarial.

9. Curiosidad insaciable por dar sentido a los datos. Un dato siempre significa algo y nunca debe ser desechado si no existe una buena razón para hacerlo. Una persona concienzuda no solo marca muchas veces la diferencia entre lo convencional y lo excelente, sino que también puede salvar a una empresa de sufrir pérdidas económicas importantes.

Si desarrollas estas habilidades y te introduces en la industria del dato, podrás adentrarte en uno de los mercados laborales con mayor demanda y recibir el apoyo profesional especializado de los coaches de Ironhack, que te ayudarán a encontrar las mejores oportunidades de trabajo.




*Descarga la infografía con las 9 habilidades del Data Scientist aquí


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