¿Qué se necesita saber para ser Data Scientist?

¿Qué necesita saber un Data Scientist?

En anteriores posts, hemos hablado sobre qué es Data Science y por qué estudiarlo. En esta ocasión vamos a hablar de la figura de un Data Scientist, qué hace y qué debe saber.

Un Data Scientist o científico de datos recopila, analiza e interpreta los datos de una empresa para obtener información relevante. A partir de las conclusiones obtenidas por los datos, las organizaciones pueden diseñar estrategias para cumplir sus objetivos.

El trabajo de un Data Scientist a grandes rasgos consiste en:

1)      Extraer los datos de las diversas fuentes disponibles, independientemente de su tamaño (small data, médium data o big data).

2)      Limpiar los datos, es decir, eliminar aquellos datos que no son relevantes y pueden distorsionar la información.

3)      Procesar los datos utilizando diferentes métodos estadísticos, softwares analíticos, Machine Learning, modelos predictivos, etc.

4)      Diseñar nuevos test o experimentos en caso necesario

5)      Visualizar y representar los datos gráficamente para que sean comprensibles.

Para poder llevar a cabo las tareas anteriores los científicos de datos deben tener una serie de conocimientos y habilidades.

Generalmente, se demandan personas que hayan estudiado algún tipo de ingeniería técnica como informática o Telecomunicaciones, aunque también son muy solicitadas aquellas que han estudiado matemáticas o estadística ya que son muy importantes dentro de la ciencia de datos o algo dentro del ámbito del negocio como puede ser economía o administración de empresas ya que tienen una visión más global.

Sin embargo, no es esencial tener ninguna de las titulaciones anteriores, ya que cualquier persona familiarizada con el análisis de datos podría formarse y llegar a ser un Data Scientist.

Una vez que hemos analizado el perfil de un Data Scientist, es hora de saber qué conocimientos debe tener:

·         Matemáticas. Es necesario tener una buena base en cálculo y álgebra para ser capaz de comprender y representar datos de forma más apropiada.

·         Estadística. El análisis de los datos requiere estadística descriptiva y teoría de la probabilidad porque son las competencias en las que podrá basar sus conclusiones.

·         Programación. Es necesario para manipular los datos y aplicar ciertos algoritmos para extraer conclusiones relevantes. Existen muchos lenguajes de programación (Java, Spark, Scala, Pearl…), sin embargo, los más demandados y por lo tanto los más utilizados en ciencia de datos son SQL, Python y R. Normalmente, se pide manejar SQL y trabajar con Python o R.

§  Structured Query Language (SQL) o Lenguaje de consulta estructurado en español es imprescindible para trabajar con datos estructurados. Está diseñado para modificar, localizar y comprobar información de sistemas de gestión de bases de datos relaciones como MySQL y SQL Server, y sus ventajas están en su velocidad, rendimiento y coste.

§  Python. Es un lenguaje sencillo, claro y fácil de usar. Está orientado a objetos y con una sintaxis legible, que permite implementar Machine Learning a gran escala. Se pueden realizar todo tipo de trabajos relacionados con la ciencia de datos a través de sus librerías, como Pandas.

§  R. Es un lenguaje que se utiliza para realizar análisis estadístico, por lo que se utiliza de un modo más específico. Es uno de los más utilizados por los analistas que provienen del mundo de las matemáticas y la estadística. Facilita la visualización de la información, es decir, permite crear informes y presentaciones fácilmente.

·         Machine Learning. Es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Permite elaborar algoritmos y máquinas con capacidad de tomar decisiones y reforzar su propio aprendizaje, mejorando el análisis de los datos.

Si desarrollas estas habilidades podrás entrar en uno de los mercados laborales con mayor demanda actualmente.

Si quieres saber más acerca de por qué convertirte en Data Scientist visita nuestro post anterior.