Aquí hay una traducción de un artículo de Genevieve Hayes, un científico de datos con 15 años de experiencia. El autor habla sobre qué habilidades deben desarrollarse para aumentar significativamente las posibilidades de encontrar un trabajo en Data Science. Para identificar estas habilidades, analizó 100 ofertas de trabajo de empleadores de Australia, Canadá, el Reino Unido y los Estados Unidos.
Anteriormente, para obtener un trabajo en Data Science, había suficientes habilidades básicas de programación en R o Python y conocimiento en el campo del aprendizaje automático adquirido en MOOC (curso en línea abierto masivo).
En cualquier caso, escuché eso. No tuve la suerte de entrar en el campo de la ciencia de datos en una etapa tan temprana.
Escuché por primera vez sobre Data Science en 2015, casi tres años después de que Thomas H. Davenport y J. D. Patil llamaran a Data Scientist "la profesión más atractiva del siglo XXI".
En ese momento, la competencia en el campo ya era feroz. Creo que desde entonces solo se ha intensificado. El interés en esta profesión crece cada año, y muchas universidades ofrecen una maestría en Data Science and Analytics.
También puede decir con confianza que para que su currículum se destaque entre la multitud, no es suficiente tomar un curso sobre Data Science de Coursera.
Entonces, si ya eres un programador de nivel "dios" y has completado tantos cursos de aprendizaje automático que sueñas aleatoriamente con "bosques aleatorios" y redes neuronales por la noche, entonces ¿qué habilidades necesitas para trabajar en el campo de los datos? Ciencia? Y cuando llegas allí, ¿en qué dirección seguir desarrollándote?
¿Por qué no preguntamos a los empleadores?
Habilidades más importantes para profesionales de la ciencia de datos
Para saber qué esperan los empleadores de los especialistas en Data Science, analicé 100 empleos en esta área. Todos fueron publicados en LinkedIn del 22 de abril al 5 de mayo de 2019 y pertenecían a empresas de Australia, Canadá, el Reino Unido y los Estados Unidos.
Al elegir los anuncios de vacantes, se tuvo en cuenta el tipo de empresas contratantes, su tamaño, industria y nivel de puestos. Solo los roles gerenciales no se incluyeron en la selección.
De estos anuncios, seleccioné las habilidades indicadas como criterios de selección o descripciones de trabajo, e identifiqué las 20 habilidades más buscadas de un especialista en Ciencia de Datos (excluyendo el conocimiento de lenguajes y tecnologías de programación).
Aquí están:
Estas habilidades se pueden dividir en tres categorías:
- Modelado y estadísticas : incluye aprendizaje automático, modelado estadístico e implementación de modelos.
- Y programación e ingeniería de datos : incluye procesamiento de datos primarios, trabajo con bases de datos y computación distribuida (si los lenguajes de programación se incluyeran en el análisis, también los indicaría en esta categoría).
- Sociabilidad y profesionalismo : incluye un profundo conocimiento profesional, la capacidad de analizar datos, administrar y asesorar a los empleados junior.
Con base en lo anterior, se pueden identificar seis habilidades que vale la pena desarrollar para aumentar significativamente las posibilidades de encontrar un trabajo:
Modelado y Estadística- Modelado estadístico
- Despliegue de modelo
Ingeniería de datos- Trabajar con bases de datos
Sociabilidad y profesionalismo.- Proporcionar información sobre los resultados del análisis de datos.
- Liderazgo y mentoring
- Sociabilidad
(Si desea obtener más información acerca de por qué estas habilidades son importantes y qué puede hacer para desarrollarlas, consulte esta publicación:
Cómo ser universal en la ciencia de datos ).
¿Qué habilidades debo aprender primero?
De las 100 vacantes encontradas en el campo de la Ciencia de Datos, 15 pertenecían a puestos de nivel de entrada (Junior, Interno, para "graduados", etc.), 44 pertenecían a especialistas de nivel medio y 41 a especialistas de alto nivel (Senior, Director, Líder y etc.)
La siguiente tabla muestra el porcentaje de ofertas de trabajo que mencionan cada una de las seis habilidades previamente definidas, junto con la clasificación de cada habilidad.
En todos los niveles laborales, las "habilidades de presentación y comunicación" son invariablemente una de las dos habilidades más solicitadas entre los empleadores. Además, las habilidades de comunicación, como "explicar los conceptos técnicos de una audiencia con pensamiento humanitario" y "trabajar con clientes / partes interesadas", son cada vez más importantes a medida que aumenta la experiencia laboral.
Por lo tanto, si tuviera que elegir una habilidad, cuyo desarrollo tendría que ser trabajado, la sociabilidad sería la elección correcta.
¿Pero por qué detenerse en uno solo?
El “modelado estadístico / análisis estadístico” también se incluye en las tres habilidades básicas principales en todos los niveles de trabajo, lo que indica la importancia de su desarrollo. Esto es especialmente importante para los profesionales en las primeras etapas de una carrera.
Al pasar de los puestos de nivel de entrada a un nivel superior, debe tenerse en cuenta que el porcentaje de vacantes en las que se hace referencia al "modelado estadístico / análisis estadístico" como habilidades deseadas aumenta del 53,3% al 86,4%.
Aquellos que planean tomar una posición más alta, es importante prestar atención al desarrollo de habilidades de liderazgo y mentoría. Siempre que las habilidades estadísticas ya estén desarrolladas.
Si bien solo el 6.7% de los puestos de nivel de entrada en el campo de la Ciencia de Datos requieren habilidades de liderazgo / mentoría, en los puestos más altos ya se requieren en el 58.5% de los casos (un aumento del 873%), lo que los coloca en el quinto lugar de la demanda .
En conclusión
Tomará algún tiempo perfeccionar todas las habilidades anteriores, pero debería ser así. Si pudiera dominar todo el conocimiento necesario en el campo durante el fin de semana, ¿le gustaría dedicar los años de su vida a este trabajo?
Sin embargo, al enfocarse en solo una o dos habilidades a la vez y dedicarlas solo unas pocas horas a la semana, obtendrá un conjunto de habilidades demandadas que lo ayudarán a sobresalir de la multitud y aumentar sus posibilidades de crecimiento profesional u obtener el trabajo deseado en el campo de la ciencia de datos.
Entonces, ¿qué habilidad vas a dominar en primer lugar?