Un data scientist (científico de datos) utiliza los datos para comprender y explicar los fenómenos que le rodean, y ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones. Estas personas tienen grandes conocimientos matemáticos y estadísticos y, además, dominan el sofware estadístico y la programación y los sistemas de análisis de datos masivos como el machine learning . También es necesario bootcamp de programación que controlen la tecnología y las bases de datos para poder aportar cambios y mejoras. Sin embargo, la ciencia de los datos es solo una parte del panorama de los grandes datos. Los científicos de datos son una nueva estirpe de expertos en datos analíticos que poseen habilidades técnicas para resolver problemas complejos – y la curiosidad de explorar qué problemas necesitan resolverse.
El método científico se basa en la recopilación de datos, el análisis de los mismos y la formulación de conclusiones basadas en la evidencia recolectada. La expertos en la ciencia de datos (o data science) cada vez están más demandados en sectores como el bancario, el industrial, el sanitario o el del internet, entre otros. Es una persona con fundamentos en matemáticas, estadística y métodos de optimización, con conocimientos en lenguajes de programación y que además tiene una experiencia https://futuroelectrico.com/el-bootcamp-de-programacion/ práctica en el análisis de datos reales y la elaboración de modelos predictivos. El software y los algoritmos de machine learning se utilizan para obtener información más profunda, predecir resultados y prescribir el mejor curso de acción. Las técnicas de machine learning, como la asociación, clasificación y agrupación, se aplican al conjunto de datos de entrenamiento. El modelo podría probarse con datos de prueba predeterminados para evaluar la precisión de los resultados.
Funciones de trabajos de ciencia de datos
Se pueden llevar a cabo varias operaciones y transformaciones de datos en un determinado conjunto con el fin de descubrir patrones únicos en cada una de estas técnicas. Por ejemplo, el servicio de vuelos podría hacer el análisis detallado de un mes con un rendimiento particularmente alto para entender mejor el pico de reservas. Esto puede revelar que muchos clientes visitan una determinada ciudad para asistir a un evento deportivo mensual. El análisis descriptivo examina los datos para obtener información sobre lo que ha ocurrido u ocurre en el entorno de datos.
- Pero conforme el big data (y las tecnologías de almacenaje y procesamiento del big data como Hadoop) comenzaron a crecer y evolucionar, esos roles también evolucionaron.
- La ciencia de datos le permite traducir un problema empresarial en un proyecto de investigación y luego traducirlo nuevamente en una solución práctica.
- Además de hablar con profesionales expertos, puede investigar cómo otros profesionales ya han resuelto el mismo problema y más que eso, necesita saber cómo adaptar y aplicar la solución a la empresa.
Aprendizaje profundo El método es una nueva investigación de aprendizaje automático donde el algoritmo selecciona el modelo de análisis a seguir. No hay datos específicos sobre la demanda sin cubrir de este tipo de perfiles profesionales. Sin embargo, sí se sabe que sólo en el sector informático español había en mayo de 2022 unas 5.000 posiciones sin cubrir relacionadas con el big data, según la patronal DigitalES. La ciencia de datos puede parecer un universo desconocido e insondable cuando apenas estás comenzando. Manejar enormes cantidades de datos y conocer todo lo que puedes hacer con un gran número de herramientas puede abrumarte y hacerte sentir agobiado.
¿Qué necesita un científico de datos en una plataforma?
La capacidad para comunicar eficazmente los hallazgos a audiencias no técnicas y trabajar en equipos interdisciplinarios también son habilidades esenciales en este campo. Las responsabilidades del científico de datos comúnmente pueden superponerse con un analista de datos, particularmente con el análisis exploratorio de datos y la visualización de datos. En términos comparativos, los científicos de datos aprovechan los lenguajes de programación comunes, como R y Python, para realizar más inferencias estadísticas y visualización de datos. Las principales herramientas que maneja un científico de datos son Python y R.
- Dicho esto, una vez que conoces las herramientas, adquieres las habilidades y tienes tus credenciales como científico de datos, es importante que comiences a ganar experiencia con un trabajo de nivel de entrada.
- Por ejemplo, una compañía de envíos que use camiones utiliza la ciencia de datos para reducir el tiempo de inactividad si los camiones se rompen.
- Estar preparado con ejemplos de tus experiencias laborales o académicas anteriores puede ayudarte a parecer seguro y bien informado ante los entrevistadores.
- De vuelta al ejemplo de la reserva de vuelos, el análisis prescriptivo podría examinar las campañas de marketing históricas para maximizar la ventaja del próximo pico de reservas.
Si bien los científicos de datos pueden crear modelos de machine learning, escalar estos esfuerzos a un nivel mayor requiere más habilidades de ingeniería de software para optimizar un programa para que se ejecute más rápidamente. Como resultado, es común que un científico de datos se asocie con ingenieros de machine learning para escalar modelos de machine learning. Si quieres convertirte en científico de datos, deberás dominar habilidades técnicas y no técnicas. Lo primero que debes hacer es asegurarte de tener una base sólida en matemáticas y estadística. También es importante estar familiarizado con diferentes herramientas y lenguajes de programación como Python o R, que son ampliamente utilizados en el campo de la ciencia de datos.
