¿Qué pasa si decimos que este es el momento perfecto para ser un científico de datos?

Muchos sitios de trabajo publican cada vez más la necesidad de científicos de datos. En los últimos tiempos, la demanda ha crecido un 344% desde 2013, lo que definitivamente es una gran cantidad. Esta demanda continuará aumentando a medida que avanzamos hacia un mundo donde los datos serán el activo más importante y las organizaciones tendrán que monitorear constantemente los conocimientos basados ​​en datos.

Importancia creciente de los científicos de datos

Los científicos de datos desempeñan un papel vital tanto en la adquisición como en la retención de los clientes de la nueva era que realmente están empoderados debido a la mayor prevalencia de Internet.

Gracias a estos profesionales, los científicos de datos pueden convertir en acción la cantidad máxima de datos que han obtenido las empresas. Aunque la necesidad de análisis basados ​​en datos siempre fue alta, solo en los últimos tiempos casi todos reconocen su importancia.

Con la creciente prevalencia de datos en diferentes campos, sus aplicaciones también se diversifican. Por lo tanto, los científicos de datos ahora pueden tener un impacto en casi cualquier lugar de la organización.

Entonces, si está buscando una carrera como científico de datos, entonces hay algunas habilidades que debe dominar.

Aquí vamos a discutir las habilidades principales que necesitarán los científicos de datos para tener éxito en el campo.

Habilidades esenciales para ser un científico de datos exitoso

Aunque todos sabemos que la educación es importante, pero para ser un experto en el campo, necesitará tener habilidades que estén más allá del ámbito de la ciencia de datos.

Habilidades no técnicas

• Habilidad para pensar críticamente

Como científico de datos, debe tener una visión aguda y poder leer entre líneas e ir más allá de los límites para llegar a las soluciones correctas.

Aunque la mayoría de las profesiones en estos días necesitan que una persona tenga ese enfoque crítico en este campo, la necesidad se vuelve aún más pronunciada. Debería poder abordar un problema de múltiples maneras y poder formular las preguntas más relevantes.

Es con ese enfoque de pensamiento crítico que podrá establecer similitudes con diferentes soluciones y sus requisitos organizacionales. El análisis objetivo de datos se vuelve importante cuando se trata de interpretaciones de datos para formarse una opinión.

El pensamiento crítico también alimenta la curiosidad que es esencial para mantenerse a la vanguardia de la curva de crecimiento.

• Comunicación

Este es otro conjunto de habilidades que encuentra relevancia en casi todas las profesiones, pero cuando se trata de ser un analista de datos, la importancia no puede ser subestimada.

Imagínese, usted es un científico de datos capaz que puede extraer información extremadamente poderosa y única de datos absolutamente en bruto. Tales ideas que no pueden ser igualadas incluso por un analista de datos experimentado. Sin embargo, no eres bueno en la comunicación.

Por lo tanto, no importa cuánto sepa o haya podido averiguar, no puede comunicarlo de manera efectiva ni a su equipo ni a su gerencia. Básicamente, el esfuerzo se convierte en arrastrar recursos y tiempo.

Alternativamente, hay otro analista de datos que tiene experiencia promedio pero es excelente en habilidades de comunicación. Es posible que no pueda jugar con datos y números, pero definitivamente puede jugar con palabras.

Ahora, te das cuenta de que tener una habilidad que no puedes exhibir no es útil para ninguna organización. Como analista, se le pedirá que se coordine constantemente con el equipo de marketing, el equipo de desarrollo y también la administración.

Entonces, estos forman un grupo compuesto por personas de los campos técnicos y no técnicos. Necesitas atender a todos.

• Resolución de Problemas

Como científico de datos, debe tener excelentes habilidades para resolver problemas. Esto formará el núcleo de su trabajo todos los días. Tendrá que dar significado a los datos sin procesar.

Además, también se le pedirá que resuelva muchos problemas a diario. Esto significa que debe tener la habilidad de profundizar en un problema para abordar la raíz del problema antes de saltar a una solución.

Un hábito de análisis en profundidad vale la pena en este campo. Una persona que tiene esa capacidad incorporada para resolver problemas puede identificar las partes difíciles que están ocultas.

• Sentido de negocios

Un buen científico de datos debe tener un sentido comercial natural. Es importante para ellos no solo conocer su propio campo sino también conocer la industria, el mercado y también el segmento objetivo de su negocio. Esta información ayuda a llegar a las soluciones correctas.

Esto les ayudará a comprender profundamente los datos en sincronía con la visión y misión de su organización. Por lo tanto, la ciencia de datos es mucho más que el simple crujido de números y convertirlo en patrones.

Implica dar ideas significativas para llevar el negocio a nuevas alturas e identificar todas las posibilidades de crecimiento.

Habilidades Técnicas

• Programación en pitón

Python se ha convertido en uno de los lenguajes de codificación más comunes y populares. Por lo tanto, es importante que los científicos de datos tengan un conocimiento adecuado de Python junto con otros lenguajes como Java, Perl, C / C ++.

Python se puede usar en casi todos los pasos de la ciencia de datos debido a su flexibilidad y facilidad de uso. También puede funcionar en diferentes formatos de datos para que se puedan importar fácilmente varias tablas SQL. Ayuda en la creación de conjuntos de datos.

Es posible que esto no sea siempre necesario, pero es muy preferido en muchos casos. Si tiene experiencia en trabajar con Hive o Pig, este será un gran complemento.

Debe tener una gran familiaridad con muchas herramientas de Amazon S3 similares a la nube. CrowdFlower ha calificado a Apache Hadoop como la segunda habilidad más importante para todos los científicos de datos.

Encontrará muchas incidencias y situaciones en las que los datos encontrados por la memoria de su sistema son mucho más que su capacidad. En tales tiempos de llamada, se le pedirá que difunda sus datos en diferentes servidores. Es aquí donde entra el papel de Hadoop.

Hadoop se puede utilizar para transmitir datos a diferentes puntos. También es útil en la explotación de datos, filtración, muestreo y también resumen.

• Base de datos SQL

Todos los científicos de datos deberían poder escribir e incluso ejecutar consultas SQL complejas. SQL ha sido diseñado típicamente para ayudarlo a manipular datos de múltiples maneras.

No solo esto, sino que también conduce a ideas importantes cuando lo usa para consultar una base de datos. Los comandos precisos y cortos ayudan a ahorrar mucho tiempo y esfuerzo en la programación.

• Apache Spark

Esto se ha convertido en una tecnología de big data muy popular en todo el mundo al igual que Hadoop, con la única diferencia entre los dos es que el primero es más rápido que el segundo, ya que a diferencia de Hadoop, Spark almacena en caché sus cálculos en la memoria.

Por lo tanto, en ciencia de datos, Apache es útil ya que ayuda a ejecutar estos algoritmos más rápido, especialmente cuando tiene que lidiar con cargas de datos masivas. Incluso la pérdida de datos se reduce significativamente.

• Visualización de datos

Cada día se produce una gran cantidad de datos que deben transformarse en patrones significativos para obtener ideas reales. Estas son las ideas que ayudarán a enmarcar la estrategia comercial.

Como analista de negocios, a menudo se le pedirá que visualice datos con la ayuda de herramientas como ggplot, d3.js e incluso Matplottlib. Puede utilizar estas herramientas para convertir resultados complejos en un formato fácilmente comprensible.

El beneficio real de la correcta visualización de datos es que la alta gerencia puede ver la imagen real de las tendencias y análisis del mercado.

• Aprendizaje automático e inteligencia artificial

Tanto Machine Learning como AI son tecnologías del mañana. En el futuro, el dominio de estos le dará una ventaja sobre otros científicos de datos.

Muchas técnicas de aprendizaje automático son muy útiles para resolver muchos problemas de la ciencia de datos, principalmente basados ​​en predicciones de resultados organizacionales importantes.

Resumen

El papel de un científico de datos está ganando importancia con la creciente cantidad de datos que se generan todos los días.

Una gran cantidad de estos datos no está estructurada y debe transformarse en patrones claros para que uno pueda extraer un significado claro de ellos.

El papel de cualquier científico de datos es trabajar en cantidades crecientes de datos, dibujar patrones y tendencias claros y hacer inferencias a partir de ellos. Tales ideas ayudan en la formulación de estrategias comerciales.

Muchas empresas ahora están contratando científicos de datos y se ha pronosticado que en el futuro la demanda será alta. Además de la educación formal, debe tener las habilidades anteriores para sobresalir en la profesión.

Recuerde, cualquiera puede ser un científico de datos, pero para ser bueno necesita tener esa ventaja que lo diferencie de los demás. Estas habilidades te ayudarán a obtener esa ventaja.

Esperamos que la información le haya sido útil. Además, quédese quieto y no se detenga hasta alcanzar sus objetivos. Comparta su experiencia y viaje con nosotros.

Autor Bio:

Digvijay Upadhyay tiene más de 5 años de experiencia como científico de datos en Entrenamiento JanBask. Además, estoy brindando capacitación en línea a profesionales y escribiendo blogs técnicos, inspiradores o útiles relacionados con la ciencia de datos, análisis de negocios, aprendizaje automático, inteligencia de negocios, etc.

Fuente: https://www.codingalpha.com/perfect-skillset-for-a-successful-data-scientist/