Arturo Navarro Growth Hacker

El científico de datos es el trabajo más sexy del siglo XXI según muchos medios de comunicación. La demanda de científicos de datos ha aumentado drásticamente en los últimos años y las funciones van a seguir creciendo a un ritmo acelerado.

Los científicos de datos son una raza especial de analistas de datos que utilizan sus habilidades de programación y sus conocimientos técnicos de herramientas analíticas para extraer información de los datos brutos utilizando métodos estadísticos y analíticos. Dada la evidente escasez de científicos de datos, este artículo detalla cómo puede convertirse en uno en el menor tiempo posible y sin gastar una fortuna en educación.

El artículo también cubre lo que hace exactamente un científico de datos, las habilidades técnicas requeridas, los lenguajes de programación utilizados, los tipos de empresas que contratan científicos de datos, los ingresos potenciales y dónde se puede encontrar un papel de nivel de entrada como un científico de datos.

 

Habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos

Hay muchas habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos. Sin embargo, hay algunas que destacan sobre el resto por ser especialmente críticas. Los científicos de datos deben ser buenos con las matemáticas, la estadística y la programación.

Analicemos cada habilidad en detalle. Los científicos de datos deben comprender conceptos matemáticos como la probabilidad, las distribuciones, la estadística y el aprendizaje automático. También tienen que ser capaces de utilizar estos conceptos y aplicarlos a problemas de la vida real. La probabilidad es el estudio de los fenómenos aleatorios, la distribución es la forma en que los datos se distribuyen entre diferentes valores y máquinas.

La estadística es la aplicación de la probabilidad a los conjuntos de datos. Los científicos de datos necesitan analizar grandes cantidades de datos y luego extraer información útil de ellos. La estadística y la regresión se utilizan para analizar los datos. El muestreo aleatorio se utiliza para garantizar que los datos sean representativos de la población.

El aprendizaje automático es un subcampo de la informática que da a los ordenadores la capacidad de aprender sin ser programados explícitamente. Los científicos de datos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para encontrar patrones en los conjuntos de datos, incluso si no entienden completamente lo que representan los datos. Los científicos de datos deben tener conocimientos de lenguajes de programación como Python, R, Java y SQL. Python es un lenguaje de programación de propósito general que se utiliza para una gran variedad de aplicaciones.

Es un lenguaje popular para la ciencia de datos porque es sencillo y fácil de aprender, tiene una gran variedad de bibliotecas para el análisis de datos y es muy adecuado para la automatización y la creación de scripts. R es un lenguaje de programación que se utiliza principalmente en el campo de la ciencia de datos. Es muy popular entre los científicos de datos, ya que es de código abierto, tiene una amplia y activa comunidad y es fácil de aprender y utilizar. Java es un lenguaje de programación de propósito general que es especialmente adecuado para la creación de grandes sistemas que implican muchas partes diferentes trabajando juntas. SQL es un lenguaje estándar para gestionar datos en bases de datos. Es el lenguaje estándar para acceder a bases de datos como Excel y Postgres.

 

Guía para principiantes para convertirse en un científico de datos

La mejor manera de convertirse en un científico de datos es comenzar a aprender las habilidades necesarias para ser un científico de datos tan pronto como sea posible. La siguiente tabla proporciona una guía de las habilidades en las que deberías centrarte como principiante. Como principiante, deberías empezar por aprender los fundamentos de la estadística y el aprendizaje automático. Esto puede hacerse tomando un curso de nivel principiante sobre uno de estos temas. También deberías aprender los fundamentos de la programación informática. Elige Python, R u otro lenguaje que utilicen los científicos de datos y empieza a utilizarlo para resolver problemas de la vida real. Es importante que adquieras experiencia en la vida real codificando con estos lenguajes, ya que te ayudará a decidir si esta carrera es adecuada para ti. Una vez que te sientas cómodo con los conceptos básicos, puedes empezar a solicitar puestos de entrada como científico de datos. Puedes encontrar puestos de entrada en una empresa centrada en la ciencia de datos o en una empresa que utilice el análisis de datos como parte fundamental de su negocio.

 

Lenguajes de programación utilizados por los científicos de datos

Los lenguajes de programación que utilizan los científicos de datos dependen de las herramientas que se utilizan para el análisis de datos. Los lenguajes de programación más utilizados para el análisis de datos son Python, SQL, R, Excel, Hadoop y Tableau. Python es un lenguaje de programación de propósito general que se utiliza para una gran variedad de aplicaciones. Es un lenguaje popular para la ciencia de datos porque es sencillo y fácil de aprender, tiene una gran variedad de bibliotecas para el análisis de datos y es muy adecuado para la automatización y la creación de scripts. SQL es un lenguaje de programación que se utiliza principalmente en el campo de la ciencia de datos. Es muy popular entre los científicos de datos, ya que es de código abierto, tiene una amplia y activa comunidad y es fácil de aprender y utilizar. R es un lenguaje de programación que se utiliza principalmente en el campo de la ciencia de datos. Es popular entre los científicos de datos porque es de código abierto, tiene una amplia y activa comunidad y es fácil de aprender y utilizar. Hadoop es un marco de software que se utiliza para procesar grandes cantidades de datos en clusters de ordenadores. Se utiliza principalmente para el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el análisis de datos. Tableau es un software de inteligencia empresarial que se utiliza para realizar visualizaciones, tablas y gráficos a partir de datos brutos. Los científicos de datos lo utilizan principalmente para crear cuadros de mando interactivos que pueden ser utilizados por personas no técnicas.

 

Tipos de empresas que contratan científicos de datos

Los tipos de empresas que contratan científicos de datos dependen de los servicios que ofrecen los científicos de datos. Algunas de las empresas que contratan a científicos de datos son las empresas de consultoría, las empresas de tecnología, la banca y las finanzas, el comercio minorista, la sanidad y la educación. Las empresas de consultoría contratan a científicos de datos para ayudar a sus clientes a utilizar los datos para resolver problemas. Las empresas tecnológicas contratan a científicos de datos para mejorar su producto, encontrar formas de aumentar los beneficios y mejorar la experiencia del cliente. Los bancos contratan a científicos de datos para utilizarlos en la identificación de riesgos y fraudes. Las empresas minoristas contratan a científicos de datos para entender mejor a sus clientes, mejorar su producto y aumentar sus ventas. Las empresas sanitarias contratan a científicos de datos para mejorar la atención a los pacientes mediante la predicción de los resultados sanitarios. Las empresas de educación contratan a científicos de datos para mejorar la eficacia de su enseñanza.

 

Ganancias potenciales de un científico de datos

Las ganancias potenciales de un científico de datos dependen de algunos factores. La empresa que contrata al científico de datos, su nivel de experiencia, la ubicación en la que trabaja y la demanda de científicos de datos en el mercado laboral local. El salario medio de un científico de datos en Estados Unidos es de 116.000 dólares. El salario medio de un científico de datos en el Reino Unido es de 62.000 libras. Se espera que la demanda de científicos de datos crezca a un ritmo rápido en los próximos años. Esto conducirá a un aumento de la contratación y de los salarios. En este artículo se detalla qué hace exactamente un científico de datos, los conocimientos técnicos necesarios, los lenguajes de programación utilizados y los tipos de empresas que contratan a científicos de datos. Si estás interesado en convertirte en un científico de datos, este artículo te ayudará a empezar.

 

Conclusión

El científico de datos es el trabajo más sexy del siglo XXI. La demanda de científicos de datos ha aumentado drásticamente en los últimos años y se espera que crezca aún más. Este artículo detalla cómo puedes convertirte en uno en el menor tiempo posible y sin gastar una fortuna en educación. Este artículo también cubre lo que hace exactamente un científico de datos, las habilidades técnicas requeridas, los lenguajes de programación utilizados, los tipos de empresas que contratan científicos de datos, las ganancias potenciales y los mejores lugares para empezar.