3 Habilidades técnicas para convertirse en un científico de datos

3 Habilidades técnicas para convertirse en un científico de datos

Los expertos coinciden en que  Big Data creará una nueva generación de modelos de negocio. El uso de esta gran cantidad de datos como motor de creación de insights en el mundo empresarial, puntos clave de partida hacia “la solución”,  ha elevado exponencialmente el interés y la necesidad de científicos de datos a nivel empresarial en todos los modelos de industria existente.

Ya sea para explotar los datos, para encontrar nuevas oportunidades comerciales, para refinar el proceso de desarrollo del producto ya ofrecido al mercado o para mejorar la fidelidad de los clientes conseguidos.

Podemos decir que hoy ya no se duda acerca de cómo afecta la influencia del uso de datos acerca del sector, la empresa, tu producto…  alimenta, desarrolla, y hace que la empresa tenga un valor añadido y reconduzca el producto o el servicio hacia el mercado actual y futuro constantemente. Todo ello lo hacen confiando en la experiencia y el desarrollo de las habilidades de los científicos de datos.

La disciplina presenta, a su vez, una evolución profesional cada vez más interesante como resultado de este aumento ingente de la demanda.

Y llegados a este punto,  nos estamos preguntando, pero qué cualidades o habilidades necesito para ser un científico de datos o experto en minería de datos. ¿Tengo yo ese potencial?

3 Habilidades técnicas con las que conseguirás ser un buen científico de datos.

La forma en la que consigues extraer, identificar, estructurar, procesar y presentar los datos, es la que marca realmente la diferencia. Por tanto, es importante, para convertirse en un científico de datos, conseguir aprovechar al máximo el gran volumen de datos no estructurado del que partimos. Llegando, así, a generar un análisis profundo haciendo uso de los medios informáticos que puedan generar “la pieza del puzzle” que el cliente está buscando o necesita.

Esto también significa que el científico de datos debe estar especializado en diferentes materias. Algunas de ellas como matemáticas, estadística, programación, amplios conocimientos en análisis y estructuras de datos…

Para conseguir especializarse en estas materias, se necesitan las siguientes técnicas:

1. Amplio dominio de la programación.

El científico de datos necesita tener el conocimiento de lenguajes de programación como Python, Perl, C / C ++, SQL y Java. Siendo Python el lenguaje de codificación más requerido en los roles de ciencias de datos. Python, además, es muy versátil en multitud de campos de las tecnonogías de la información. El lenguaje de programación te ayuda a filtrar, limpiar, estructurar y organizar todos los datos, ya que estos se muestran como conjuntos no estructurados.

 

2. Conocimiento de las herramientas analíticas.

Conocimiento de herramientas analíticas. Tales como SAS, Hadoop, Spark, Hive, Pig… Estas herramientas, cada vez más comunes en el análisis estadístico empresarial, es lo que lo ayudará a extraer la información y comenzar a modularla. Permite un análisis profundo en función de multitud de parámetros y haciendo uso de fórmulas estadísticas. La certificación como científico de datos, te brinda la oportunidad de experimentar y formarte en varias herramientas en lugar de en una única. Permitiéndote así tener más recursos en cualquier tarea laboral

 

3. Secuaz para trabajar con datos no estructurados.

Secuaz para trabajar con datos no estructurados. En esta técnica se enfatiza especialmente en la capacidad de un científico de datos para comprender y gestionar los datos desde diferentes fuentes. Trabajando así con datos no estructurados, invitando así al profesional  a desarrollar la capacidad para comprender y gestionar los datos tal y como lo haría un científico de datos. Además, esto conlleva un estudio de las diferentes fuentes posibles de los datos, para sacar así un mejor rendimiento de estos.

 

Pero además de estas materias técnicas, hay otras habilidades o soft skills que también son necesarias para tener una base sólida como científico de datos. Tales, como una gran intuición frente al uso de los datos, una gran visión para los negocios y fuertes habilidades de comunicación, softs skills, como ya desarrollamos en el artículo 3 Soft Skills necesarias para ser un buen científico de datos.

Actualmente existen Universidades y Centros de Formación especializada, como la Escuela Internacional de Posgrado FHF, que ofrecen cursos totalmente orientados y enfocados a desarrollar cada uno de estos skills o habilidades. Algunos de estos cursos, que ya ha conseguido multitud de adeptos, son los del programa de certificaciones Big Data School de Arcitura Education IncProponen formar a los profesionales desarrollando un plan de carrera en el dominio de las Ciencias de Big Data para el mundo real.

A medida que hemos avanzando en el artículo, nos hemos encontrando palabras clave que nos detallan los focos más importantes de cómo es un científico de datos y cuál es su modo de analizar grandes cantidades de información y generar así los insights.

Todo lo que consiguen lograr mediante estas técnicas, es el pilar fundamental de la forma de ver la información del futuro. Por ello son tan demandados, porque convertirse en uno de ellos, es tan atractivo como desafiante. ¿Te atreves?

¡Escríbenos cuál es tu desafío y acéptalo!

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