Dado que la ciencia de los datos requiere cierta experiencia en el ámbito empresarial, el papel varía según el sector, y si trabajas en una industria muy técnica, es posible que necesites más formación. Por ejemplo, si trabajas en la sanidad, la administración pública o la ciencia, necesitará un conjunto de habilidades diferente al que necesita si trabaja en marketing, negocios o educación. Cada industria tiene su propio perfil de datos que los científicos de datos deben analizar. Estas son algunas de las formas más comunes de análisis que los científicos de datos pueden realizar en una variedad de industrias, según el BLS. Los datos estructurados están organizados, normalmente, por categorías que facilitan a los ordenadores su clasificación, lectura y organización automática.
Por ejemplo, un científico podría desarrollar un modelo utilizando el lenguaje R, pero la aplicación en la que se usará está escrita en un lenguaje distinto. Este es el motivo por el que la implementación de modelos en aplicaciones útiles puede llevar desde semanas hasta incluso meses. La ciencia de datos combina matemáticas y estadísticas, programación especializada, analítica avanzada, inteligencia artificial (IA) y machine learning con experiencia en distintas materias para descubrir insights accionables ocultos en los datos de una organización. Estos insights se pueden utilizar como guía para la toma de decisiones y la planificación estratégica. El científico de datos (o data scientist) es uno de los profesionales más codiciados por las grandes compañías en estos momentos.
¿Qué cualidades se necesitan para ser un Data Scientist?
Además, la Ciencia de Datos abarca áreas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, que son fundamentales para extraer conocimientos de los datos en tiempo real y tomar decisiones más precisas. El campo de la ciencia de datos está en constante evolución, y los científicos de datos deben mantenerse actualizados con las últimas técnicas, herramientas y avances en el área. La colaboración y la comunicación efectiva con otros profesionales, como analistas de datos, ingenieros de datos y expertos en dominios específicos, son fundamentales para el éxito en este campo. Así, la diferencia entre el trabajo de los analistas de datos y el de los científicos de datos se reduce a menudo a la escala de tiempo. Los científicos de datos suelen trabajar con los analistas de datos, pero sus funciones difieren considerablemente. Sin embargo, en el clima de negocios de hoy en día, dominar el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y los algoritmos de perfeccionamiento pueden no ser suficientes.
Los científicos de datos también adquieren competencia en el uso de grandes plataformas de procesamiento de datos, como Apache Spark, el marco de código abierto Apache Hadoop y las bases de datos NoSQL. Las plataformas de data science están diseñadas para la colaboración de una variedad de usuarios, incluidos los científico de datoss expertos, científico de datoss de ciudadanos, ingenieros de datos e ingenieros o especialistas en machine learning. Por ejemplo, una plataforma de ciencia de datos podría permitir a los científicos de datos implementar modelos como API, lo que facilita su integración en diferentes aplicaciones.
Actividades laborales comunes de los científicos de datos
Puede ser el encargado de evaluar el perfil de un nuevo cliente y ser resolutivo a la hora de ajustar el límite de la tarjeta de crédito de esa persona, por ejemplo. Además de hablar con profesionales expertos, puede investigar cómo otros profesionales ya han resuelto el mismo problema y más que eso, necesita saber cómo adaptar y aplicar la solución a la empresa. Por ejemplo, imaginemos que un científico de datos trabaja en un hospital y está en un proyecto de reconocimiento de imágenes para que la Por qué un curso online de desarrollo web es imprescindible para aprender la profesión identificación de un tumor se haga automáticamente. Al igual que tú, otras personas también vieron las películas A, B y C, pero también vieron la D. Con base en este comportamiento de otros usuarios, la plataforma recomendará la película D sabiendo que hay muchas posibilidades de que veas esta película y te guste. Si es estudiante
Elegir una universidad que ofrezca un título en ciencia de datos – o al menos una que ofrezca clases en ciencia de datos y analítica – es un primer paso importante.
Es un crecimiento asombroso y abrupto, teniendo en cuenta que la tasa de crecimiento promedio para el resto de trabajos es de 3,7%. Para facilitar el intercambio de código y otra información, los científicos de datos pueden usar cuadernos de GitHub y Jupyter. Para https://www.edy.com.mx/2023/12/aspectos-basicos-que-cualquier-curso-online-de-ciencia-de-datos-deberia-ensenarte/ Serrajordia, es fundamental que los interesados en iniciarse valoren lo que ya saben, no se dejen llevar por el síndrome del impostor y no subestimen la planificación. “Tener un objetivo claro para un proyecto de ciencia de datos suena trivial, pero no lo es.
¿Qué hace un Científico de datos y cómo convertirse en uno?
«Una de las cosas que les digo a las personas que buscan trabajo como científicos de datos es que realmente necesita leer la descripción del trabajo y ver qué herramientas están buscando. La European Open Science Cloud (EOSC) es una iniciativa de la Unión Europea que tiene como objetivo promover la ciencia abierta a través de la creación de una infraestructura digital de investigación abierta, colaborativa y sostenible. El objetivo principal de EOSC es el de proporcionar a los investigadores europeos un acceso más fácil a los datos, las herramientas y los recursos necesarios para poder llevar a cabo investigaciones de calidad.
