Siempre puedes ganar experiencia con cursos universitarios, proyectos personales o simplemente trabajando en tus habilidades usando la ciencia de datos a diario. Hay dos ramas muy populares en la ciencia de datos que una persona buscando cómo convertirse en data scientist debería conocer – el análisis de datos y la ingeniería de datos. Los analistas de datos interpretan los datos presentados para luego ofrecer los resultados a sus empleadores. Los ingenieros de datos hace lo mismo – sin embargo, también tienen que recolectar los datos Y, al finalizar el análisis de datos , crean un ¨plan de acción¨ basado en los resultados de su interpretación. Para cubrir esta carencia, se está recurriendo a plataformas multipersona de ciencia de datos y machine learning (DSML), que están dando lugar al rol de “ciudadano científico de datos”.
- A continuación, te explicamos qué son y qué hacen, y cómo convertirte en uno de ellos.
- Utiliza datos para comprender lo que ha sucedido antes para conformar un procedimiento que seguir.
- Debido a la naturaleza específica del material de aprendizaje, el curso se considera de nivel intermedio y está destinado a aquellos que ya tienen habilidades intermedias de programación en Python y un conocimiento básico en álgebra lineal y aprendizaje automático.
- En primer lugar te tienes que asegurar que incluya materias como matemáticas, ciencias computacionales y TI, que en general esté ¨de acuerdo¨ a tus pasatiempos e intereses.
Sin embargo, ¿por qué es tan importante tener una de estas titulaciones, relacionadas con Data Science? La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que emplea distintos sistemas y metodologías para extraer y analizar grandes volúmenes de datos. Todas las industrias y empresas están trabajando con científicos de datos, lo transforma a esta área en una cuestión muy pujante dentro del ámbito de la tecnología.
Conocimientos básicos de los analistas de datos
Estos tipos de científicos generalmente trabajan para grandes corporativos que gestionan enormes cantidades de datos diariamente – los científicos de datos son responsables por la ¨traducción¨ de los datos entrantes (números) a lenguaje comprensible y común. La lista de experiencia técnica en la ciencia https://voxpopulinoticias.com.mx/2023/12/un-bootcamp-de-programacion-que-te-prepara-para-tu-nueva-profesion/ de datos o data science en inglés, puede ser larga. Según Lucas Serra, quienes se inician en el área pueden empezar a aprender lenguajes de programación como Python o R, además de SQL. Habilidades difíciles de reunir, gran impacto en el negocio y el hecho de que viene precedido de un boom.
- El científico de datos automatiza muchos procesos de trabajo a través de la programación.
- Como este curso profundiza en el trabajo interno de la ciencia de datos, el material tomará un poco más de tu tiempo.
- El portfolio de productos de ciclo de vida de ciencia de datos e IA de IBM se basa en nuestro largo compromiso con las tecnologías de código abierto, e incluye una gama de funciones que generan nuevas maneras de multiplicar el valor de los datos de las empresas.
- Además, participar en competencias de ciencia de datos permite medirse con otros profesionales y aprender de sus enfoques y técnicas.
- Se estima que el curso se completa en 4 meses, el programa consta de 5 módulos, que incluyen lecciones teóricas y la posibilidad de trabajar en proyectos de la vida real.
Los estudiantes tienen dos maneras para pagar el curso de 4 meses – un pago único por todo el programa de estudios o realizar pagos mensuales a medida que aprenden. Después de averiguar qué tan tardado y detallado es este curso en línea, es posible que te de miedo de saber cuánto cuesta tomarlo. Se entiende que el programa no sea el más barato, si lo comparamos con otros cursos de ciencia de datos mencionados anteriormente, teniendo un precio de $990. No obstante, al momento de escribir este artículo, edX ofrece el curso completo por solo $793.
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El primer paso para cualquiera que quiera convertirse en un científico de datos es aprender las habilidades técnicas mencionadas anteriormente que se requieren para este campo. Actualmente, existen más de 10,000 empleos de científico de datos en México, según LinkedIn [3]. Un reporte de DevSkiller indica que hubo un incremento en la cantidad de tareas asociadas con la ciencia de datos de 295% en el 2021, lo cual indica que hay un crecimiento del empleo para los científicos de datos [4]. Un científico de datos analiza el flujo de la información procedente de las fuentes de datos más diversas, lo estructura y lo transforma en datos accionables a partir de los cuales la empresa puede obtener una ventaja competitiva.
Antes que nada, la ciencia de datos puede garantizar una trayectoria laboral estable con muchas oportunidades para crecer y desarrollar tus habilidades a futuro. Esta es una excelente característica para muchas personas – si buscas un empleo estable, probablemente te quieres dedicar al mismo por mucho tiempo , y además tener la oportunidad para seguir aprendiendo y crecer en tu campo de especialización. Los científicos de datos deben dominar varios lenguajes y programas de programación. Aunque hay muchos tipos, la investigación de Glassdoor encontró que Python, R y SQL son los tres más comunes. Los analistas de datos deben encontrar “formas innovadoras de resolver los problemas, especialmente cuando sus ideas no funcionan inicialmente como estaba previsto” – explica la Oficina. Considere la posibilidad de recibir formación o certificaciones específicas de sistemas -como visualización de datos, aplicaciones de análisis empresarial o gestión de bases de datos relacionales- para ayudarle a conseguir su primer empleo.
Nuestra empresa
Hemos creado una guía muy detallada sobre cómo convertirse en un científico de datos, todos los procedimientos y procesos necesarios para convertirse en un científico de datos bien condecorado. En esta guía, aprenderás los detalles de la ciencia de datos y las habilidades analíticas. Además, te daremos consejos sobre cómo decidir qué carrera de ciencia de datos es la más adecuada para ti. En esta búsqueda, puede encontrar artículos científicos sobre el tema e incluso encontrar a alguien que ya haya enfrentado el mismo problema y que haya compartido la solución que usó en Internet. Por ejemplo, si una empresa realiza sus compras en dólares y el científico de datos estima que el precio de la moneda subirá mucho el próximo año, necesita comunicarlo al sector financiero para que planifique de nuevo los gastos y la empresa no se endeude.
Las organizaciones dependen cada vez más de estos roles para interpretar los datos y proporcionar recomendaciones prácticas para mejorar los resultados de negocio. Una vez que una persona obtiene los conocimientos básicos de un científico de datos, es interesante que no deje de poner en práctica lo aprendido. Sobre todo, es importante que construyas tu portafolio con tus proyectos y problemas bootcamp de programación que ya has logrado resolver. Para Serrajordia, uno de los mayores desafíos para el científico de datos es traducir su conocimiento técnico a otra persona en el negocio. “Es necesario tener empatía por el otro que no tiene los mismos conocimientos técnicos que tú. Hoy en día, el científico de datos es indispensable para trabajar en diferentes áreas como finanzas, salud y marketing.