¿Te parece atractiva la idea de ser un científico de datos? Es absolutamente perfecto si lo hace. Hay una razón por la cual se hace referencia al “Científico de datos” como el trabajo más sexy del siglo XXI.
Sin embargo, la pregunta importante es cómo convertirse en uno. La información recopilada de diferentes canales y recursos sugiere que se requiere un conocimiento exhaustivo de varios campos como el desarrollo de software, minería de datos, bases de datos, estadísticas, aprendizaje automático y visualización de datos para convertirse en un científico de datos exitoso. Pero esto no debería preocuparte en absoluto. Personalmente, creo que no es necesario aprender demasiado demasiado pronto. Prima facie debe desarrollar la comprensión de cómo leer las descripciones de trabajo de ciencia de datos. Esto le permite solicitar los trabajos que mejor se adapten a sus habilidades y poner la pelota en marcha. Desde allí, puede trabajar para adquirir conjuntos de habilidades de datos específicos y lograr el trabajo deseado.
Hay ciertos imperativos que debe tener en cuenta antes de ingresar en la profesión de la ciencia de datos.
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- Herramientas básicas : independientemente de la industria que esté entrevistando, hay ciertas herramientas fundamentales de las que se espera que tenga conocimiento. Esto implicaría tener el conocimiento de lenguajes de programación como R o Python y lenguaje de consulta DB como SQL.
- Conocimiento de estadísticas : es muy importante para un aspirante a científico de datos tener una comprensión de los conceptos básicos de estadística. A veces se ha observado que los aspirantes demasiado entusiastas no han podido proporcionar definiciones de funciones simples como el valor p. Esta no es una situación favorable para alguien que desea ser un científico de datos. Se considera importante comprender las pruebas estadísticas, las distribuciones, los estimadores de máxima verosimilitud, etc. No solo es necesario conocer los conceptos, sino que también debe tener la sabiduría para aplicar los conceptos correctos en el momento adecuado. Cuando se trata de ciencia de datos, las estadísticas se vuelven muy importantes. Más aún en el caso de empresas cuyos productos no están basados en datos; En tales casos, las partes interesadas buscan su apoyo para ayudarlos a tomar decisiones y diseñar experimentos.
- Aprendizaje automático: el aprendizaje automático se vuelve imprescindible en caso de que trabaje con grandes cantidades de datos o si su empresa tiene un producto de unidad de datos. El requisito sería familiarizarse con la jerga de aprendizaje automático como los vecinos más cercanos, bosques aleatorios y métodos de conjunto. La implementación de estas técnicas generalmente se realiza con la ayuda de lenguajes de programación como R o Python, lo que simplemente significa que no necesariamente necesita comprender los algoritmos. Nuevamente, el énfasis está en usar la técnica correcta en el momento correcto.
- Visualización y comunicación de datos: la visualización y la comunicación de datos son vitales para las nuevas empresas donde las decisiones impulsadas por los datos son algo nuevo. Esta actividad también tiene una gran relevancia en las empresas donde los científicos de datos deben ayudar a otros a tomar decisiones basadas en datos. Cuando se trata de datos, la comunicación significa compartir sus hallazgos y trabajar con técnicas con un público tanto técnico como no técnico. Cuando intente familiarizarse con herramientas de visualización como ggplot o d3.js. La visualización es de mucha ayuda. No se trata solo de conocer las herramientas necesarias, sino también la lógica detrás de los principios de codificación visual de datos y comunicación de información.
- Ingeniería de software : si elige unirse a una pequeña empresa en la que es uno de los primeros científicos de datos, entonces es imprescindible que provenga de una sólida formación en ingeniería. En tales organizaciones, se considerará su deber cuidar el registro de datos y también manejar los posibles desarrollos de productos basados en datos.
- Piense como un científico de datos : las organizaciones siempre están en busca de profesionales basados en datos. Es por eso que cuando alguien aparece para una entrevista para el papel de un científico de datos, debe estar seguro de enfrentar una pregunta basada en un problema de alto nivel. Aquí es donde el enfoque de seleccionar y eliminar viene al rescate y puede identificar fácilmente la forma correcta de abordar el problema. Hay ciertas preguntas estándar a las que debe tener respuestas. Estos pueden ser: ¿Cómo hablar con ingenieros o gerentes de producto? ¿Qué métodos usarías? ¿Cuándo tienen sentido las aproximaciones? Si conoces las respuestas a estas, entonces se gana la mitad de la batalla.
Aunque la ciencia de datos es un campo relativamente nuevo, todavía tiene mucho que ofrecer y los profesionales expertos tendrán numerosas oportunidades esperándoles. Estas seis son algunas de las habilidades principales que uno debe conocer o adquirir antes de entrar en este campo. Collabera TACT ofrece un excelente programa de capacitación en ciencia de datos que lo educa y lo prepara para los trabajos en tiempo real en este campo. Conéctese conmigo al 7227049135 para conocer esto
