La ciencia de datos es una de las profesiones más demandadas del siglo XXI. Si alguna vez has pensado en dedicarte al mundo de los datos, estás en el lugar correcto. En este artículo, te guiaré a través de todo lo que necesitas saber para convertirte en un científico de datos, desde lo que realmente significa la ciencia de datos hasta los pasos específicos que debes seguir para llegar allí. Así que ponte cómodo y prepárate para explorar esta carrera. Si tienes alguna inquietud recuerda contactarnos a través de nuestras redes sociales, o regístrate y déjanos un comentario en esta página para poder ayudarte. También puedes participar en el WhatsApp Ecuador.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer conocimiento e ideas a partir de datos estructurados y no estructurados. En términos simples, se trata de encontrar patrones y tendencias en grandes cantidades de datos para ayudar a tomar decisiones informadas.

Un científico de datos debe manejar diversas herramientas y técnicas para recopilar, limpiar, analizar e interpretar grandes volúmenes de datos. Esto puede incluir el uso de estadísticas, aprendizaje automático (machine learning), minería de datos y visualización de datos.

¿Qué hace un científico de datos?

Los científicos de datos son los detectives modernos del mundo digital. Analizan datos para resolver problemas complejos y descubrir insights valiosos que pueden influir en decisiones estratégicas. Aquí hay algunas de las tareas principales que realizan:

• Recolección de datos: Utilizan diversas fuentes para recopilar datos relevantes, incluyendo bases de datos internas y datos externos disponibles públicamente.
• Limpieza y preprocesamiento de datos: Transforman datos crudos en un formato utilizable mediante la eliminación de errores, el manejo de valores perdidos y la normalización de datos.
• Análisis exploratorio de datos (EDA): Exploran los datos para entender su estructura, identificar patrones y formular hipótesis iniciales.
• Modelado y algoritmos: Aplican técnicas de machine learning para construir modelos predictivos y de clasificación.
• Visualización de datos: Crean gráficos y cuadros para comunicar sus hallazgos de manera efectiva a las partes interesadas no técnicas.
• Implementación de modelos: Trabajan con ingenieros de software para poner en producción los modelos y asegurar que funcionen correctamente en el entorno real.
• Interpretación y comunicación: Explican los resultados de sus análisis y modelos a otros departamentos y a la alta dirección para apoyar la toma de decisiones.

¿Cómo convertirse en científico de datos?

Ahora qué sabes qué es un científico de datos y cuáles son sus funciones principales, vamos a ver qué necesitas para convertirte en científico de datos. Para ello, lo primero de todo será:

Adquirir habilidades básicas

La base de la ciencia de datos está en una combinación de habilidades técnicas y analíticas. Aquí hay algunas habilidades esenciales que debes desarrollar:

• Programación: Lenguajes como Python y R son fundamentales para la ciencia de datos. Python es especialmente popular debido a su versatilidad y la cantidad de bibliotecas disponibles para análisis de datos, como pandas y scikit-learn.
• Matemáticas y Estadísticas: Una comprensión sólida de estadísticas, álgebra lineal y cálculo es crucial para poder entender y aplicar algoritmos de machine learning.
• Bases de datos: Conocer SQL para manejar y consultar bases de datos es esencial.
• Visualización de datos: Herramientas como Tableau, PowerBI, y bibliotecas de Python como matplotlib y seaborn son indispensables para crear visualizaciones de datos efectivas.

Formación académica y certificaciones

Aunque no es estrictamente necesario tener un título universitario, muchas empresas prefieren candidatos con una formación en ciencias de la computación, matemáticas, ingeniería, o estadística. Existen numerosos cursos y programas en línea que pueden ayudarte a adquirir las habilidades necesarias.

Como hemos dicho en muchas ocasiones, hoy día vale más que tengas las habilidades correctas, que sepas resolver las funciones de un puesto de empleo concreto a tener estudios y no tener ni idea de cómo enfrentar el puesto para el que se convoca la oferta de trabajo.

Si quieres realizar un curso, puedes llevarlo a cabo a través de plataformas como Datascientest, Coursera, o incluso, edX. En ellas podrás acceder a diferentes cursos de este área.

Por otro lado, puedes obtener una certificación en ciencia de datos que puede fortalecer tu perfil profesional. Por ejemplo, Datascientest ofrece certificaciones en ciencia de datos que son muy reconocidas.

Práctica y proyectos

La práctica hace al maestro. Trabaja en proyectos del mundo real para aplicar lo que has aprendido y construir un portafolio que puedas mostrar a posibles empleadores. Participar en competencias de Kaggle es una excelente manera de mejorar tus habilidades y obtener experiencia práctica.

Networking y colaboraciones

Únete a comunidades y grupos de ciencia de datos para aprender de otros profesionales y encontrar oportunidades de colaboración. Participa en meetups, conferencias y webinars. Colaborar en proyectos abiertos y contribuir a repositorios de código en GitHub también puede ser muy beneficioso.

Mantente actualizado

La ciencia de datos es un campo que está en constante evolución. Mantente al día con las últimas tendencias y tecnologías leyendo blogs, artículos de investigación y libros sobre ciencia de datos. Participar en cursos y talleres adicionales también puede ayudarte a seguir siendo relevante en el campo.

Salarios de un científico de datos

El salario de un científico de datos es bastante atractivo. Según datascientest, el salario promedio de un científico de datos puede variar dependiendo de la experiencia, la ubicación y el sector. En este sentido, menciona que un Data Scientist sin experiencia gana una media de 32.942 € mientras que la remuneración alcanza los 56.666 € por año de media después de tres años de experiencia.

En Estados Unidos, por ejemplo, Glassdoor reporta un salario promedio de $117,212 por año, mientras que PayScale estima $97,318 anuales. En Europa, los salarios pueden variar significativamente según el país.

Convertirse en un científico de datos

En resumen, convertirte en científico de datos implica desarrollar una combinación de habilidades técnicas y analíticas. A lo largo de este artículo, hemos explorado qué es la ciencia de datos, cuáles son las tareas principales de un científico de datos y los pasos necesarios para ingresar en este apasionante campo. Desde aprender a programar en lenguajes como Python y R, hasta adquirir conocimientos sólidos en matemáticas y estadísticas, pasando por la importancia de la formación continua y la práctica en proyectos del mundo real.

Además, hemos visto que la práctica es fundamental para consolidar tus conocimientos y destacar en el mercado laboral. Participar en competencias de Kaggle, unirse a comunidades y colaborar en proyectos abiertos son excelentes maneras de ganar experiencia y establecer contactos valiosos. La ciencia de datos es un campo en constante evolución, por lo que mantenerse al día con las últimas tendencias y tecnologías es crucial para tu éxito a largo plazo.