¿Qué es un Científico de Datos? Salario, Responsabilidades y Hoja de Ruta para Convertirse en Uno

Un científico de datos es una persona que recopila, preprocesa y analiza datos para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos. La ciencia de datos ha sido un tema de moda en el mercado laboral durante un tiempo, pero hoy en día, es una de las profesiones de más rápido crecimiento. Además, el salario medio de un científico de datos es de $125,891 al año, según Glassdoor.

Pero ¿qué es la ciencia de datos? La observación y la experimentación son ciencia. Observar los patrones ocultos en los datos y experimentar con diferentes técnicas de aprendizaje automático y estadísticas para crear una estrategia basada en datos se llama ciencia de datos.

En este blog, aprenderemos sobre los roles y responsabilidades de un científico de datos, la hoja de ruta para convertirse en uno y las diferencias destacadas entre un científico de datos y un analista de datos.

Responsabilidades de un Científico de Datos

Las responsabilidades de un científico de datos pueden variar de una organización a otra dependiendo de sus objetivos, estrategia de datos y tamaño de la organización. Las responsabilidades diarias son las siguientes:

• Recopilar y preprocesar datos
• Analizar datos para encontrar patrones ocultos
• Crear algoritmos y modelos de datos
• Usar aprendizaje automático para predecir tendencias
• Comunicar resultados con el equipo y partes interesadas
• Cooperar con ingenieros de software para implementar el modelo en producción
• Mantenerse actualizado con la última tecnología y métodos dentro del ecosistema de ciencia de datos

¿Cómo Convertirse en un Científico de Datos?

Grado de Licenciatura

Un grado de licenciatura en Ciencias de la Computación es un buen punto de partida para convertirse en un científico de datos. Puedes familiarizarte con los principios de programación y ingeniería de software. Un grado en estadísticas o física también puede sentar una buena base.

Aprender las Habilidades

Programación

Según un análisis de 15,000 anuncios de trabajo de ciencia de datos, el 77% de los anuncios mencionaron Python, y el 59% mencionaron SQL como habilidad requerida para postular al puesto. Por lo tanto, aprender Python y SQL es absolutamente necesario. Después de aprender programación 101, debes adquirir experiencia en bibliotecas y marcos de aprendizaje automático, que son los siguientes:

• Numpy
• Pandas
• SciPy
• Scikit Learn
• Tensorflow/PyTorch

Visualización de Datos

Nuestro cerebro procesa la información visual 60,000 veces más rápido que la información escrita. Presentar las ideas obtenidas del análisis de datos utilizando paneles de control se llama visualización de datos. En la visualización de datos, los científicos de datos utilizan gráficos adecuados para transmitir la información a las partes interesadas y al equipo. La competencia en cualquiera de las siguientes herramientas es suficiente para la visualización de datos:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Aprendizaje Automático

Este paso va junto con la programación. Se necesita una comprensión de aprendizaje automático para predecir tendencias futuras en un conjunto de datos no visto. Los conceptos fundamentales de ML que todo científico de datos debe conocer son los siguientes:

• Aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, detección de anomalías, reducción de dimensionalidad y agrupación
• Ingeniería de características
• Evaluación y selección de modelos
• Métodos de conjunto
• Aprendizaje profundo

Muchas plataformas de EdTech y cursos enseñan las habilidades técnicas mencionadas anteriormente necesarias para convertirse en un científico de datos.

Big Data

Big Data, gran negocio. 1 de cada 5 anuncios de trabajo espera que los solicitantes posean habilidades para manejar big data. Se requiere conocimiento de los marcos de Spark y Hadoop para procesar big data.

Crear Proyectos de Portafolio

Una vez que hayas completado tu hoja de ruta de currículum de científico de datos, es hora de poner tus conocimientos en práctica creando proyectos de ciencia de datos. Haz proyectos con valor agregado resolviendo problemas. Encontrar datos del mundo real a través de Kaggle u otras fuentes creíbles es la mejor manera de empezar.

A continuación, aplica todo el ciclo de vida de la ciencia de datos, que incluye: preprocesamiento, análisis, modelado, evaluación y, finalmente, implementación en tu proyecto. Cuenta la historia de tu proyecto escribiendo un blog sobre los resultados que lograste. Esta actividad puede sustituir a las experiencias laborales si estás empezando.

Habilidades Blandas

Para convertirse en un científico de datos, las habilidades blandas son tan importantes como las habilidades técnicas. Los científicos de datos deben poder comunicar conceptos técnicos a las partes interesadas de manera efectiva. La resolución de problemas y la creatividad son necesarias para crear soluciones de datos innovadoras. Los científicos de datos trabajan con analistas de datos, ingenieros de datos y ingenieros de software; por lo tanto, la colaboración y el trabajo en equipo son necesarios.

Trabajos de Nivel de Entrada

Obtener un trabajo de nivel de entrada en análisis de datos puede ser un excelente paso para convertirse en un científico de datos. A este respecto, mencionar proyectos de portafolio en tu currículum puede ayudarte a destacarte ante los empleadores. Puedes cambiar a un rol de ciencia de datos a medida que ganas experiencia y habilidades.

Científico de Datos vs. Analista de Datos: ¿Cuál es la diferencia?

Los científicos de datos y los analistas de datos pueden parecer similares. Sin embargo, hay diferencias destacadas entre los dos roles, que son las siguientes:

La cantidad total de datos creados, consumidos y capturados fue de aproximadamente 64 zettabytes en 2020, y se prevé que alcance 181 zettabytes para 2025. Para aprovechar al máximo el potencial de dichos datos, necesitamos científicos de datos. Un científico de datos analiza datos y proporciona soluciones basadas en datos. Los científicos de datos deben mantenerse actualizados con los métodos y herramientas de investigación de vanguardia para aportar el mayor valor.

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