10 habilidades necesarias para científicos de datos en 2023
Mantenerse actualizado constantemente resulta de vital importancia a la hora de destacar en cualquier carrera profesional y, como era de esperar, en ciencia de datos también se aplica.
El rol de los científicos de datos se ha vuelto más crucial que nunca en los últimos años y más en este 2023.
Las industrias cada vez dependen más de realizar la toma de decisiones basada en datos por lo que la profesión de científico de datos ha obtenido un gran peso y relevancia dentro de estas.
Ellos se encargan de liderar proyectos basados en datos, de gestionar equipos y de comunicar los conocimientos e información de valor sustraía a las partes interesadas.
Para triunfar en esta profesión es necesario que desarrolles un conjuntos de habilidades que podrás ir adquiriendo mediante la experiencia, fortaleciendo así las capacidades de pensamiento y toma de decisiones.
En este blog encontrarás las habilidades claves que se necesitan para prosperar como científico de datos y convertirte en un perfil senior muy demandado de cara a un futuro.
Las 10 habilidades principales necesarias para convertirte en científico de datos exitoso.
- Análisis estadístico avanzado
Esta destreza es crucial, al fin y al cabo el núcleo fundamental del rol de científico de datos radica en trasformar datos sin procesar en información y conocimiento que ayuden con la toma de decisiones de manera fundamentada.
Por ende, los profesionales en ciencia de datos deben mostrar competencia en habilidades estadísticas y analíticas.
Dominar el análisis de regresión, el análisis de series temporales y la prueba de hipótesis es esencial para un adecuado análisis de la gran cantidad de datos con la que se trabaja.
- Aprendizaje automático o machine learning
El machine learning constituye una rama de la inteligencia artificial que engloba la creación de modelos capaces de aprender a partir de datos para efectuar predicciones o tomar decisiones.
Para los científicos de datos senior, es imperativo contar con una sólida comprensión del aprendizaje automático, abarcando tanto el enfoque supervisado como el no supervisado, además del aprendizaje profundo, entre otros.
Estas habilidades les permiten desarrollar modelos predictivos, llevar a cabo tareas de clustering y detectar anomalías en los conjuntos de datos con los que trabajan.
- Tecnologías de grandes datos
En el contexto actual, los científicos de datos deben poseer un dominio técnico del big data, incluyendo herramientas como Hadoop, Spark y bases de datos NoSQL.
El crecimiento exponencial de los datos demanda habilidades esenciales en estas herramientas para gestionar eficientemente volúmenes masivos de información.
- Visualización de datos
La representación gráfica y pictórica de los datos resulta sumamente comprensible y facilita enormemente el trabajo.
Los científicos de datos senior, gracias a sus habilidades eficientes en visualización de datos, logran transmitir información compleja de manera más sencilla a las partes interesadas.
Es esencial que estos profesionales dominen técnicas de elaboración de gráficos, visualizaciones interactivas y narrativas con datos, para comunicar de forma efectiva sus hallazgos.
- Perspicacia comercial y conocimiento de la industria
La apreciación de los objetivos comerciales, la comprensión de las tendencias de la industria y una mentalidad emprendedora constituyen una notable ventaja para los especialistas en ciencia de datos.
Al contar con una sólida experiencia en el dominio, los científicos de datos pueden identificar los datos pertinentes y tomar decisiones más acertadas para alcanzar los objetivos comerciales.
A través de habilidades empresariales sólidas, también son capaces de pronosticar las tendencias futuras del mercado y mantenerse a la vanguardia de la competencia.
- Gestión y liderazgo de proyectos
La gestión de proyectos representa un componente esencial en el rol del científico de datos.
Deben ser capaces de llevar a cabo el proyecto de manera eficiente, aprovechando recursos limitados, respetando plazos y ajustándose al presupuesto.
Un enfoque de gestión de proyectos poco efectivo puede acarrear pérdidas significativas para la empresa.
Desde la etapa de planificación hasta la gestión de las partes interesadas, se requiere una destacada capacidad de liderazgo para guiar al equipo hacia el éxito en el desarrollo de proyectos de ciencia de datos.
Los profesionales de ciencia de datos a menudo enfrentan la responsabilidad de transmitir información de datos complejos a diversas partes interesadas, algunas con diferentes niveles de experiencia técnica.
Para lograrlo, es fundamental contar con habilidades sólidas en comunicación y presentación, asegurando que el mensaje sea claro, conciso y fácilmente comprensible para una acción informada.
- Pensamiento crítico y resolución de problemas
Al introducirte en el desarrollo de un proyecto de ciencia de datos, es común enfrentar diversos desafíos que no están previamente definidos.
Ya sea en aspectos técnicos o relacionados con el ámbito empresarial, los profesionales senior de ciencia de datos deben demostrar un enfoque creativo para abordar estos problemas.
Es esencial poseer habilidades de pensamiento crítico e innovador, lo que les permite identificar soluciones adecuadas y efectivas para cada situación que se presente.
- Gestión del tiempo y priorización
El data scientist enfrenta el desafío de equilibrar múltiples proyectos y prioridades simultáneamente.
Esta tarea demanda una excelente gestión del tiempo y habilidades de priorización para asegurar el cumplimiento de plazos y la entrega de trabajos de alta calidad.
Saber delegar y discernir en el momento oportuno resulta fundamental en este contexto.
- Tutoría y colaboración
Los científicos de datos cuando llevan años de experiencia a sus espaldas son vistos como modelos a seguir por muchos miembros más jóvenes del equipo que aspiran a crecer profesionalmente dentro de este campo.
Por tanto, es su responsabilidad guiar y apoyar a estos miembros jóvenes para que avancen en su trayectoria en ciencia de datos.
Además, deben mostrar flexibilidad al colaborar con colegas de otros proyectos y departamentos, a fin de llevar a cabo el trabajo de manera efectiva y promover una cultura sólida fundamentada en el análisis de datos dentro de la organización.
Conclusiones:
La mayoría de las habilidades mencionadas anteriormente son de naturaleza interpersonal y varían mucho de un individuo a otro.
Dato que no son habilidades innatas y que pueden ser adquiridas con el tiempo, los profesionales deben esforzarse continuamente por mejorar y alcanzar sus ambiciones personales en el campo de la ciencia de datos.
La rapidez y dedicación con la que se adquieren estas habilidades determinarán el alcance de su éxito dentro de esta carrera.
