Foto por Anna Nekráshevich 
 

Con el avance de la tecnología de datos en los últimos años, hemos visto un aumento en las empresas que implementan la ciencia de datos. Muchas empresas ahora intentan reclutar los mejores talentos para su proyecto de datos para obtener una ventaja competitiva. Uno de esos talentos es el científico de datos.

Los científicos de datos han demostrado ser capaces de aportar un valor enorme a las empresas. Sin embargo, ¿qué diferencia las habilidades de los científicos de datos de las demás? No es una pregunta fácil de responder, ya que los científicos de datos son un gran paraguas y las responsabilidades laborales y las habilidades requeridas difieren para cada empresa. Sin embargo, hay habilidades que los científicos de datos necesitarán si quieren diferenciarse de los demás.

Este artículo analizará cinco habilidades esenciales para los científicos de datos en 2024. Yo no discutiría Lenguaje de programación or Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) ya que siempre son habilidades necesarias. Tampoco hablo de habilidades de IA generativa, ya que son habilidades de tendencia, pero la ciencia de datos es más que eso. Sólo hablaría de otras habilidades emergentes esenciales para el panorama de 2024. 

¿Cuáles son estas habilidades? Entremos en ello.

La computación en la nube es un servicio a través de Internet (“Nube”) que podría incluir servidores, software analítico, redes, seguridad y muchos más. Está diseñado para adaptarse a las preferencias del usuario y ofrecer recursos según sea necesario.

En la tendencia actual de la ciencia de datos, muchas empresas han comenzado a implementar la computación en la nube para escalar sus negocios o minimizar los costos de infraestructura. Desde pequeñas empresas emergentes hasta grandes empresas, el uso de la computación en la nube se ha hecho evidente. Es por eso que puede comenzar a ver que el puesto de trabajo actual en ciencia de datos requeriría que tenga experiencia en computación en la nube.

Hay muchos servicios de computación en la nube, pero no es necesario aprenderlos todos, ya que dominar uno significa navegar más fácilmente a las otras plataformas. Si tiene dificultades para decidir cuál aprender inicialmente, puede comenzar con una plataforma más grande, como AWS, GCP o Azure.

Puedes aprender más sobre Cloud Computing con esto Artículo sobre la guía para principiantes de computación en la nube de Aryan Garg.

Machine Learning Operations, o MLOps, es una colección de técnicas y herramientas para implementar modelos ML en producción. MLOps tiene como objetivo evitar la deuda técnica desde nuestra aplicación Machine Learning al agilizar la implementación de modelos ML en producción, mejorar la calidad y el rendimiento del modelo mientras se implementan las mejores prácticas en CI/CD, con monitoreo continuo de los modelos de aprendizaje automático.

MLOps se ha convertido en una de las habilidades más buscadas por los científicos de datos y se puede ver el aumento de los requisitos de MLOps en las ofertas de trabajo. Anteriormente, los trabajos de MLOps se podían delegar a un ingeniero de aprendizaje automático. Sin embargo, los requisitos para que los científicos de datos comprendan MLOps se han vuelto mayores que nunca. Esto se debe a que los científicos de datos deben asegurarse de que su modelo de aprendizaje automático esté listo para integrarse con el entorno de producción, que sólo el creador del modelo conoce mejor.

Es por eso que aprender sobre MLOps en 2024 será beneficioso si desea avanzar en su carrera en ciencia de datos. Para obtener más información sobre el tema MLOps, consulte El primer informe técnico de KDnuggets, que analiza todo sobre MLOps.

Big Data se puede describir como las Tres V, que comprenden Volumen, que se refiere a las cantidades masivas de datos generados; Velocidad, lo que explica la rapidez con la que se producen y procesan los datos; y Variedad, que se refiere a varios tipos de datos (estructurados a no estructurados).

Las tecnologías de Big Data se han vuelto importantes en muchas empresas, ya que muchos de los conocimientos y productos dependen de cómo pueden hacer algo con los Big Data que tienen. Una cosa es tener big data, pero sólo procesándolos las empresas pueden obtener valor de ellos. Esta es la razón por la que muchas empresas están intentando contratar científicos de datos que posean habilidades en tecnología de big data.

Muchas tecnologías se incluyen en estos términos cuando hablamos de Tecnologías Big Data. Sin embargo, podría clasificarse en cuatro tipos: almacenamiento de datos, extracción de datos, análisis de datos y visualización de datos.

A continuación se muestran algunas herramientas populares que las ofertas de trabajo a menudo enumeran como necesarias:

-Apache Hadoop

-Apache chispa

-MongoDB

-Cuadro

-Rapidminero

No es necesario que domines todas las herramientas disponibles, pero comprender algunas de ellas sin duda mejorará tu carrera. Para obtener más información sobre las tecnologías Big Data, aquí hay un artículo introductorio llamado Trabajar con Big Data: herramientas y técnicas por Nate Rosidi que podría impulsar su viaje hacia Big Data.

Los científicos de datos necesitan habilidades técnicas y una sólida experiencia en el campo para avanzar en sus carreras. Un científico de datos junior podría querer modelar el aprendizaje automático para lograr las métricas técnicas más altas, pero el senior entiende que nuestro modelo debe anteponer los valores comerciales a todo lo demás.

La experiencia en el dominio significa que entendemos el negocio de la industria en la que estamos trabajando. Al comprender el negocio, podríamos alinearnos mejor con el usuario empresarial, seleccionar mejores métricas para el modelo y enmarcar los proyectos de una manera que impacte el negocio. En 2024, se volverá especialmente importante a medida que las empresas comiencen a comprender cómo la ciencia de datos podría aportar un valor significativo.

El problema de adquirir conocimientos especializados en un dominio es que solo se puede aprender de manera efectiva si ya estamos trabajando como científicos de datos en esa industria. Entonces, ¿cómo podríamos adquirir esta habilidad si no trabajamos en la industria que queremos? Hay algunas formas, que incluyen:

– Tomar cursos en línea y certificaciones en industrias relacionadas.

– Redes activas en las redes sociales.

– Contribuyendo al proyecto de código abierto.

– Tener un proyecto paralelo relacionado con la industria.

– Encontrar un mentor

– Realizar unas prácticas

Estas son formas sugeridas de adquirir experiencia en el dominio, pero puedes ser más creativo para encontrar la experiencia. El artículo "¿Es el conocimiento del dominio un obstáculo para iniciar una carrera en datos?" por Vaishali Lambe También puede ayudarle a obtener experiencia en el dominio.

Algunos pueden ver los datos como números o palabras en la base de datos sin preocuparse por el individuo que estos datos describen. Sin embargo, gran parte de estos datos eran información privada que podría dañar a los usuarios y a la empresa si la manejábamos mal. El tema se está volviendo aún más importante en esta era moderna a medida que la recopilación y el procesamiento de datos se vuelven más fáciles.

La ética en la ciencia de datos se ocupa de los principios morales que guían cómo deben trabajar los científicos de datos. El campo cubre el impacto potencial de nuestro proyecto de ciencia de datos en los individuos y la sociedad, que debe seguir la mejor decisión moral que podamos tomar. El tema suele tener que ver con el sesgo, la equidad, la explicabilidad y el consentimiento. 

Por otro lado, la privacidad de datos es un campo relacionado con la legalidad de cómo recopilamos, procesamos, gestionamos y compartimos datos. Su objetivo es proteger la información personal procedente del individuo y evitar su uso indebido. Cada área puede tener un marco de privacidad de datos diferente; por ejemplo, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa generalmente se aplica solo a los datos personales en Europa.

Los conocimientos sobre ética y privacidad de datos se han convertido en habilidades esenciales para los científicos de datos, ya que las consecuencias de violarlos son graves. El artículo de Nisha Arya sobre Ética y Privacidad de datos podría convertirse en su punto de partida para comprender mejor estos temas.

Este artículo analiza cinco habilidades esenciales que todo científico de datos necesitará en 2024. Las habilidades incluyen:

1. Computación en la nube (Cloud Computing)
2. MLOps
3. Tecnología de Big Data
4. Experiencia en el campo
5. Ética y Privacidad de Datos

¡Espero que ayude! Comparta sus opiniones sobre las habilidades enumeradas aquí y agregue su comentario a continuación.
 
 

Cornelio Yudha Wijaya es subgerente de ciencia de datos y escritor de datos. Mientras trabaja a tiempo completo en Allianz Indonesia, le encanta compartir consejos sobre Python y datos a través de las redes sociales y los medios de escritura.

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• Fuente: https://www.kdnuggets.com/5-essential-skills-every-data-scientist-needs-in-2024?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-essential-skills-every-data-scientist-needs-in-2024