Ante una fuerte demanda de empresas de todos los sectores, los Data Scientists son cada vez más numerosos. Para permitirte destacar, descubre tres habilidades tan raras como valiosas...
Los Data Scientists son cada vez más codiciados por las empresas. En todos los sectores, su expertise es buscada para explotar los datos, cada vez más abundantes, y para darles sentido.
Hemos entrado en la era de los datos, y las organizaciones de todas las industrias ahora son conscientes del valor de los datos como ventaja competitiva. Es por eso que la escasez de Data Scientists persiste a nivel mundial, con una demanda que supera con creces la oferta. Claramente, frente a este fenómeno, las oportunidades de carrera son vastas para los Data Scientists en ciernes.
Sin embargo, la competencia es cada vez más intensa entre los científicos de datos. Si realmente quieres estar entre los mejores, ciertas habilidades pueden ayudarte a destacar.
Como seguramente ya sabrás, un Data Scientist debe tener experiencia en varios campos principales: estadísticas, matemáticas, ciencias de la computación, Data Visualization, comunicación y Machine Learning.
A diario, este científico de datos realiza mineria de datos utilizando APIs, crea pipelines ETL y limpia los datos. Usa lenguajes de programación específicos como R, Python o Alice.
La mayoría de los Data Scientists tienen la capacidad de ayudar a sus empresas a interpretar y manejar los datos para resolver problemas complejos. También diseñan modelos y algoritmos para explorar grandes volúmenes de datos en busca de patrones y tendencias.
Varios «soft skills» también son muy importantes, tales como la comunicación o el pensamiento crítico. Sin embargo, hay varias habilidades menos comunes que pueden marcar la diferencia.
Data Wrangling, Web Analytics, Dataviz... los ases bajo la manga del Data Scientist
Por ejemplo, el Data Wrangling es una variante de la preparación de datos. Esta habilidad es muy útil para transformar, estandarizar y limpiar conjuntos de datos que pueden estar desorganizados o incluso caóticos. Consiste en convertir datos de un formato a otro y requiere mucha paciencia.
Otro ejemplo es Web Analytics. A medida que más y más consumidores utilizan redes sociales como Facebook e Instagram, estas plataformas están llenas de datos sin explotar. Los algoritmos de Web Analytics permiten recolectar estos datos y explotarlos para entender mejor a los usuarios de internet.
Entonces se vuelve posible ofrecerles productos, servicios y una experiencia personalizada. Entre las herramientas de análisis web más utilizadas se encuentran Kissmetrics, Mixpanel, y por supuesto Google Analytics.
Finalmente, aunque la visualización de datos es inseparable de la profesión de Data Scientist, no siempre está tan bien dominada. Sin embargo, dominar esta técnica es esencial para presentar los resultados de un algoritmo de Machine Learning.
Los mejores Data Scientists deben ser capaces de contar una historia a partir de los datos, de presentarlos de forma comprensible incluso para una audiencia sin ningún conocimiento técnico. Por lo tanto, el científico de datos debe ser creativo para sobresalir. Entre las mejores herramientas de Dataviz, se encuentran Matplotlib, d3.js, Tableau y ggplot.
En conclusión, es importante adquirir tantas habilidades como sea posible para distinguirte de la competencia. Para más consejos, descubre los requisitos previos para convertirte en Data Scientist.
