Salario atractivo, creciente demanda laboral, diversidad sectorial... ser un data scientist es tentador. Claro, se requieren habilidades específicas para esta profesión, y esta 3ª edición de nuestro Newsletter aprovecha para enumerar las competencias cruciales para triunfar en data science.
Matemáticas y estadística, tu pan de cada día
La tarea central de un data scientist es realizar análisis predictivos que permitan a las organizaciones detectar tendencias y solucionar desafíos complejos. Esto implica construir algoritmos basados en principios matemáticos y estadísticos, fundamentales para extraer, seleccionar y probar los datos más relevantes.
Algunos conceptos clave en data science que debes manejar incluyen:
- Medias, medianas, desviaciones estándar, varianza;
- Distribuciones de probabilidad;
- Regresión lineal;
- etc.
La programación es tu herramienta esencial
Ser data scientist significa tener habilidades técnicas avanzadas, especialmente en lenguajes de programación como Python, Java, R, SQL, C/C++ y otros.
Estos lenguajes te permiten:
- Análisis, procesamiento y visualización de datos;
- Desarrollo de algoritmos en Machine Learning;
- Recopilación de datos mediante APIs.
Big Data, tu dominio absoluto
Los datos son la herramienta primordial para un data scientist. Debes ser capaz de gestionar diariamente enormes volúmenes de información. Familiarizarte con herramientas como Hadoop, Spark, Apache Storm, Flink o Hive es imprescindible para el manejo y procesamiento de grandes datasets.
Pro tip: Aparte, destacarás si dominas el data wrangling, esencial para depurar y estandarizar datos desordenados.
Machine Learning e inteligencia artificial, donde te desenvuelves con soltura
Ante el ingente volumen de datos, IA y ML son esenciales. Como data scientist, debes implementar modelos de Machine Learning para realizar predicciones acertadas y optimizar el rendimiento del equipo de datos.
Es vital manejar herramientas avanzadas como TensorFlow o PyTorch en el ámbito de la IA y ML.
Análisis, tu core skill
Un data scientist no solo debe ser experto en herramientas de análisis, sino que debe contar con una sobresaliente capacidad analítica para interpretar datos y extraer insights valorables para la toma de decisiones empresariales, desde entender el comportamiento online hasta prever riesgos.
La curiosidad es otro must, te inspirará a buscar soluciones innovadoras y mejorar constantemente.
Comunicación y didáctica, tus aliados
Tras analizar datos, es crucial comunicar los insights a quienes toman decisiones. Esto requiere claridad y, a veces, simplificar lo técnico usando herramientas de visualización como gráficos y tablas para asegurar que todos, desde expertos hasta principiantes, comprendan el mensaje.
Tu habilidad comunicativa es vital en todo el proceso de trabajo, necesitarás interactuar y entenderte con equipos de distintas áreas como marketing o finanzas, siempre con claridad y precisión.
Si lo técnico, lo matemático, lo comunicativo y lo analítico son tus fortalezas, eres un candidato ideal para ser data scientist. Y no te preocupes, es posible adquirir estas competencias con una buena formación en ciencia de datos.
