Data Scientist es un experto en datos analíticos que tiene las habilidades técnicas para resolver problemas complejos, así como la curiosidad que ayuda a establecer estas tareas. Estos especialistas son los principales responsables de convertir los datos en Ideas resultantes utilizando modelos predictivos de creación propia y análisis especiales de acuerdo con los requisitos de la empresa.
En otras palabras, ser un Científico de Datos es un trabajo extremadamente importante en este siglo de datos. Tanto es así que el artículo en
Harvard Business Review incluso lo llamó (¡y esto anima a convertirse en uno de ellos!).
"El trabajo más sexy del siglo XXI" (¡y esto te lleva a convertirte en uno de ellos!).
Y tampoco perjudicará que el trabajo de Data Scientist rinda muy bien con un salario promedio de 1022 mil al año. Es por eso que este artículo es una guía completa para convertirse en Data Scientist en 2019. Esta es una hoja de ruta que puede seguir si desea obtener más información sobre Data Science.
Pero todavía hay mucha confusión entre las diferencias en los roles de Analista de datos y Científico de datos, por lo que comenzaremos con este artículo y pasaremos a otros temas, como los requisitos de educación y los requisitos de habilidades, para convertirnos en un especialista en este campo.
Diferencia entre analista de datos y científico de datos
Obviamente, tanto el analista de datos como el científico de datos tienen una descripción del trabajo relacionada con los datos. ¿Pero cuáles son las diferencias entre ellos? Esta es una pregunta que muchas personas tienen sobre las diferencias entre estas especialidades. ¡Entonces aclaremos esta duda aquí!
Data Analyst utiliza datos para resolver varios problemas y obtener datos útiles para la empresa. Esto se hace usando varias herramientas en conjuntos de datos claramente definidos para responder preguntas corporativas, como "¿Por qué una campaña de marketing es más efectiva en ciertas regiones?" O "Por qué las ventas de productos disminuyeron en el trimestre actual", etc. Para hacer esto, las habilidades principales 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 habilidades adicionales necesarias y se convierten en científicos de datos.
Por otro lado,
Data Scientist puede desarrollar nuevos procesos y algoritmos para el modelado de datos, crear modelos predictivos y realizar análisis de datos de usuario de acuerdo con los requisitos de la empresa. Por lo tanto, la principal diferencia es que Data Scientist puede usar codificación pesada para diseñar procesos de modelado de datos, y no usar los existentes para obtener respuestas de datos, como Data Analyst. Para hacer esto, las principales habilidades que posee Data Scientist son
Data Mining, R, SQL, Machine Learning, Hadoop, Análisis estadístico, Análisis de datos, OOPS, etc. Por lo tanto, la razón por la cual los científicos de datos reciben más pagos que los analistas de datos , radica en sus altos niveles de habilidad combinados con alta demanda y baja oferta.
Requisitos de educación para convertirse en un científico de datos
Hay muchas maneras de lograr su objetivo, pero tenga en cuenta que la mayoría de estos caminos pasan por la universidad, ya que un título de licenciatura de cuatro años es un requisito mínimo.
La forma más directa es que obtenga una licenciatura en Ciencias de la Información, ya que sin duda le enseñará las habilidades necesarias para recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos. Aprenderá todo sobre
estadísticas, métodos de análisis, lenguajes de programación, etc. , que solo le ayudarán en su trabajo como Data Scientist.
Otra solución alternativa que puede elegir es obtener cualquier título técnico que lo ayude en el papel de Data Scientist. Algunos de ellos son ciencias de la computación, estadística, matemáticas, economía. Después de obtener un título, tendrá las habilidades de
codificación, procesamiento de datos y resolución cuantitativa de problemas. Que se puede usar en Data Science. Luego puede encontrar un trabajo de nivel de entrada u obtener un título de maestría y doctorado para obtener un conocimiento más especializado.
Requisitos de habilidades para convertirse en un científico de datos
Data Scientist requiere varias habilidades que abarcan diferentes áreas. La mayoría de ellos se enumeran a continuación:
1. Análisis estadístico. Como especialista en procesamiento de datos, su tarea principal es recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos y crear ideas que sean útiles para la empresa. Obviamente, el análisis estadístico es una gran parte de las descripciones de trabajo.
Esto significa que debe estar familiarizado con al menos los conceptos básicos del análisis estadístico, incluidas
las pruebas estadísticas, distribuciones, regresión lineal, teoría de probabilidad, estimaciones de máxima verosimilitud, etc. ¡ Y esto no es suficiente! Es importante comprender qué métodos estadísticos son el enfoque apropiado para un problema de datos dado, y es aún más importante comprender cuáles no lo son. Además, hay muchas herramientas analíticas que son muy útiles en el análisis estadístico para Data Scientist. Los más populares son
SAS ,
Hadoop ,
Spark ,
Hive ,
Pig . Por lo tanto, es importante que los conozca bien.
2. Habilidades de programación. Las habilidades de programación son una herramienta esencial en su arsenal. Esto se debe a que es mucho más fácil estudiar y comprender los datos para sacar conclusiones útiles si puede usar ciertos algoritmos para satisfacer sus necesidades.
En general, Python y R son los lenguajes más utilizados para este propósito. Python se usa debido a su capacidad de análisis estadístico y su legibilidad. Python también tiene varios paquetes para aprendizaje automático, visualización de datos, análisis de datos, etc. (por ejemplo,
Scikit-learn ) que lo hacen adecuado para la ciencia de datos. R también hace que sea muy fácil resolver casi cualquier problema en Data Science con paquetes como e1071, rpart y muchos otros.
3. Aprendizaje automático. Si de alguna manera está conectado con la industria de la tecnología, lo más probable es que haya escuchado sobre
el aprendizaje automático . Básicamente, esto permite a las máquinas aprender tareas por experiencia sin tener que programarlas específicamente. Esto se hace entrenando máquinas usando varios modelos de aprendizaje automático usando datos y varios algoritmos.
Por lo tanto, debe estar familiarizado con los algoritmos de aprendizaje controlado y no controlado en el aprendizaje automático, como la
regresión lineal, la regresión logística, la agrupación de K-means, el árbol de decisión, el vecino más
cercano y más. Afortunadamente, la mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático se pueden implementar usando R o la Biblioteca Python (mencionada anteriormente), por lo que no es necesario ser un experto en ellos. Lo que necesita es la capacidad de comprender qué algoritmo se necesita según el tipo de datos que tiene y la tarea que está tratando de automatizar.
4. Gestión de datos y procesamiento de datos. Los datos juegan un papel importante en la vida de Data Scientist. Por lo tanto, debe tener experiencia en la gestión de datos, que incluye la extracción, conversión y carga de datos. Esto significa que necesita extraer datos de varias fuentes, luego convertirlos al formato requerido para el análisis y finalmente cargarlos en el almacén de datos. Existen varias plataformas para procesar estos datos, como
Hadoop ,
Spark .
Ahora que ha completado el proceso de gestión de datos, también debe estar familiarizado con el procesamiento de datos. Procesamiento de datos: esto básicamente significa que los datos en el almacenamiento deben limpiarse y unificarse de manera consistente antes de que puedan analizarse para obtener datos válidos.
5. Intuición de datos. No subestimes el poder de los datos de intuición. De hecho, esta es la principal habilidad no técnica que distingue a Data Scientist de Data Analyst. La intuición de los datos implica principalmente encontrar patrones en los datos donde no están. Es casi lo mismo que encontrar una aguja en un pajar, que es un potencial real en un gran montón de datos inexplorados.
La intuición de datos no es una habilidad que puedas aprender tan fácilmente. Más bien, proviene de la
experiencia y la práctica continua. Y esto, a su vez, te hace mucho más efectivo y valioso en su papel como Data Scientist.
6. Habilidades de comunicación. Debe tener buenas habilidades de comunicación para convertirse en un experto en el campo de Data Scientist. Esto se debe a que, aunque comprende los datos mejor que nadie, necesita convertir los datos en una evaluación cuantitativa para que el equipo no técnico pueda tomar una decisión.
¡Esto también puede incluir
la narración de datos! Por lo tanto, debe poder presentar sus datos en un formato narrativo con resultados y significados específicos para que otras personas puedan entender lo que está diciendo. Esto se debe al hecho de que, al final, el análisis de datos se vuelve menos importante que las conclusiones prácticas que se pueden obtener de los datos, lo que, a su vez, conducirá al crecimiento del negocio.