Cómo convertirse en científico de datos en 2019: una guía completa

Hubo 5 exabytes de información creada entre los albores de la civilización hasta 2003, pero esa cantidad de información ahora se crea cada 2 días.

Esta es la era de los datos. ¡Y en esta era, los científicos de datos son dioses! Son los que tienen conjuntos de habilidades extremadamente diversos que van desde la gestión de datos hasta el aprendizaje automático. Estos magos de múltiples talentos son los principales responsables de convertir los datos en información procesable mediante el uso de modelos predictivos creados por ellos mismos y análisis personalizados de acuerdo con los requisitos de la empresa.

En otras palabras, ser un científico de datos es un trabajo extremadamente importante en la era actual de los datos. Tanto es así que un artículo de Harvard Business Review incluso lo llamó el “Trabajo más sexy del siglo XXI” (¡¡Y eso es un incentivo para convertirse en uno!!). Y tampoco duele que ser un científico de datos pague muy bien con un salario promedio de 1,022K por año. Y esa es la razón por la que este artículo es una guía completa para convertirse en un científico de datos en 2019. Esta es una hoja de ruta que puede seguir si está interesado en aprender más sobre la ciencia de datos.

Pero todavía hay mucha confusión entre las diferencias en el rol de analista de datos y científico de datos, por lo que comenzaremos nuestro artículo con eso y pasaremos a otros temas como los requisitos de educación y los requisitos de habilidades para convertirse en científico de datos.

Diferencia entre un analista de datos y un científico de datos

Es obvio que tanto un analista de datos como un científico de datos tienen una descripción de trabajo relacionada con los datos. ¡¡¿Pero que?!! Esa es una pregunta que muchas personas tienen con respecto a las diferencias entre un analista de datos y un científico de datos. ¡Así que despejemos esta duda aquí!

Un analista de datos utiliza los datos para resolver varios problemas y obtener información procesable para la empresa. Esto se hace mediante el uso de varias herramientas en conjuntos de datos bien definidos para responder preguntas corporativas como «¿Por qué una campaña de marketing es más efectiva en ciertas regiones?» o «¿Por qué se redujeron las ventas de productos en el trimestre actual?», etc. Para esto, las habilidades básicas que posee un Analista de Datos son Minería de Datos, R, SQL, Análisis Estadístico, Análisis de Datos , etc. De hecho, muchos Analistas de Datos adquieren las habilidades adicionales requeridas y se convierten en Científicos de Datos.

Un científico de datos , por otro lado, puede diseñar nuevos procesos y algoritmos para el modelado de datos, crear modelos predictivos y realizar análisis personalizados de los datos de acuerdo con los requisitos de la empresa. Entonces, la principal diferencia es que un científico de datos puede utilizar una codificación pesada para diseñar procesos de modelado de datos en lugar de usar los preexistentes para obtener respuestas de los datos como un analista de datos. Para esto, las habilidades básicas que posee un científico de datos son minería de datos, R, SQL, aprendizaje automático, Hadoop, análisis estadístico, análisis de datos, OOPS , etc. ¡niveles de habilidad junto con alta demanda y baja oferta!

Requisitos de educación para convertirse en un científico de datos

¡Hay muchos caminos para alcanzar tu objetivo como científico de datos y puedes seguir cualquiera de ellos! Pero tenga en cuenta que la mayoría de estos caminos pasan por una universidad, ya que el requisito mínimo es una licenciatura de cuatro años (¡una maestría y un doctorado ciertamente no hacen daño!)

El camino más directo es que complete una licenciatura en ciencia de datos, ya que obviamente le enseñará las habilidades necesarias para recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos. Aprenderás todo sobre estadística, técnicas de análisis, lenguajes de programación , etc. que solo te ayudarán en tu trabajo como Científico de Datos.

Otro camino indirecto que puede tomar es completar cualquier título técnico que lo ayude en su rol como científico de datos. Algunos de estos son Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas, Economía, etc. Después de completar tus títulos, tendrás habilidades como codificación, manejo de datos, resolución de problemas cuantitativos , etc. que se pueden aplicar a la Ciencia de Datos. Luego, puede encontrar un trabajo de nivel de entrada o completar una maestría y un doctorado. para un conocimiento más especializado.

Requisitos de habilidades para convertirse en un científico de datos

¡Cada científico de datos Ninja debe tener sus herramientas! Y, por lo tanto, se requieren múltiples habilidades para un científico de datos que abarcan diferentes campos. La mayoría de ellos se mencionan a continuación:

1. Análisis estadístico: como científico de datos, su trabajo principal es recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos y producir información procesable para una empresa. ¡Así que, obviamente, el análisis estadístico es una gran parte de la descripción del trabajo!
Eso significa que debe estar familiarizado al menos con los conceptos básicos del análisis estadístico, incluidas las pruebas estadísticas, las distribuciones, la regresión lineal, la teoría de la probabilidad, los estimadores de máxima verosimilitud, etc. ¡ Y eso no es suficiente! Si bien es importante comprender qué técnicas estadísticas son un enfoque válido para un problema de datos determinado, es aún más importante comprender cuáles no lo son. Además, hay muchas herramientas analíticas que son inmensamente útiles en el análisis estadístico como científico de datos. El más popular de estos son SAS, Hadoop , Spark , Hive , Pig , etc. Por eso es importante que los conozcas a fondo.

2. Habilidades de programación: ¡ Las habilidades de programación son una herramienta necesaria en su arsenal como científico de datos! Esto se debe a que es mucho más fácil estudiar y comprender los datos para sacar conclusiones útiles si puede usar ciertos algoritmos de acuerdo con sus necesidades.
En general, Python y R son los lenguajes más utilizados para este propósito. Se utiliza Python por su capacidad de análisis estadístico y su fácil lectura. Python también tiene varios paquetes para aprendizaje automático, visualización de datos, análisis de datos, etc. (como Scikitlearn) que lo hacen adecuado para la ciencia de datos. R también hace que sea muy fácil resolver casi cualquier problema en Data Science con la ayuda de paquetes como e1071, rpart, etc.

3. Aprendizaje automático: si está relacionado de alguna manera con la industria tecnológica, es probable que haya oído hablar del aprendizaje automático . Básicamente, permite que las máquinas aprendan una tarea a partir de la experiencia sin programarlas específicamente. Esto se hace entrenando las máquinas usando varios modelos de aprendizaje automático usando los datos y diferentes algoritmos.
Por lo tanto, debe estar familiarizado con los algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado en el aprendizaje automático, como la regresión lineal, la regresión logística, la agrupación en clústeres de K-means, el árbol de decisión, el vecino más cercano de K,etc. Afortunadamente, la mayoría de los algoritmos de Machine Learning se pueden implementar usando las bibliotecas R o Python (mencionadas anteriormente), por lo que no necesita ser un experto en ellos. Lo que necesita experiencia es la capacidad de comprender qué algoritmo se requiere según el tipo de datos que tiene y la tarea que está tratando de automatizar.

4. Gestión de datos y disputa de datos: los datos juegan un papel importante en la vida de un científico de datos (¡obviamente!). Por lo tanto, debe dominar la gestión de datos, lo que implica la extracción, transformación y carga de datos. Esto significa que debe extraer los datos de varias fuentes, luego transformarlos en el formato requerido para el análisis y finalmente cargarlos en un almacén de datos. Para manejar estos datos, hay varios marcos disponibles como Hadoop , Spark , etc.
Ahora que ha terminado con el proceso de Gestión de datos, también debe familiarizarse con la Gestión de datos. Ahora, ¿qué es la disputa de datos? Bueno, básicamente significa que los datos en el almacén deben limpiarse y unificarse de manera coherente antes de que puedan analizarse para obtener información procesable.

5. Intuición de datos: ¡No subestimes el poder de la intuición de datos! De hecho, es la principal habilidad no técnica que diferencia a un científico de datos de un analista de datos. ¡La intuición de datos básicamente implica encontrar patrones en los datos donde no los hay! Esto es casi como encontrar la aguja en el pajar, que es el potencial real en la enorme pila de datos sin explorar.
La intuición de datos no es una habilidad que se pueda enseñar fácilmente. Más bien proviene de la experiencia y la práctica continua . Y esto, a su vez, lo hace mucho más eficiente y valioso en su rol como científico de datos.

6. Habilidades de comunicación: ¡ también debe ser excelente en habilidades de comunicación para convertirse en un científico de datos experto! Esto se debe a que, si bien comprende los datos mejor que nadie, necesita traducir sus hallazgos de datos en información cuantificada para que un equipo no técnico ayude en la toma de decisiones.
¡Esto también puede implicar la narración de datos ! Por lo tanto, debe poder presentar sus datos en un formato narrativo con resultados y valores concretos para que otras personas puedan entender lo que está diciendo. Esto se debe a que, eventualmente, el análisis de datos es menos importante que los conocimientos prácticos que se pueden obtener de los datos que, a su vez, conducirán al crecimiento del negocio.