¿Qué se necesita saber para ser Data Scientist?



La ciencia de datos es un campo en constante evolución que combina matemáticas, estadísticas, informática y conocimiento del negocio para extraer conocimiento valioso de los datos. 

Con la creciente cantidad de datos que se generan todos los días, la ciencia de datos se ha convertido en una habilidad esencial para cualquier persona interesada en el análisis y la comprensión de los datos.

¿Qué necesitas para convertirte en data scientist o científico de datos?

Un científico de datos o data scientist debe desarrollar y trabajar tanto en las hard skills o habilidades técnicas como en las soft skills o habilidades blandas.

La estadística es la base sólida de la ciencia de datos y es esencial para el análisis de los mismos.

Los data scientist deben comprender conceptos como la distribución normal, el análisis de varianza, la regresión y al inferencia estadística.

Es recomendable tener una educación formal en matemáticas o estadística o por lo menos tener una base sólida en estas áreas.

La programación también es esencial para un científico de datos. Los data scientists deben ser capaces de escribir código para limpiar, manipular y analizar datos. 

Los lenguajes de programación más comunes utilizados en data science son Python y R.

Es importante tener una buena comprensión de estos lenguajes y saber cómo utilizar las bibliotecas y herramientas de análisis de datos populares como Pandas, NumPy y Scikit-Learn en Python y Dplyr, ggplot2 y Caret en R.

Además de las habilidades técnicas, es importante que el profesional desarrolle habilidades blandas o las también conocidas como "soft skills". 

La comunicación efectiva es esencial para poder interpretar y comunicar los resultados del análisis. Los data scientist deben ser capaces de explicar sus hallazgos y conclusiones a personas no técnicas y poder tomar decisiones en base a esos mismos resultados.

La capacidad de trabajar en equipo también es importante, ya que estos profesionales a menudo se encuentran con que deben trabajar en equipos interdisciplinarios, es decir, de diferentes ámbitos, con diferentes perfiles, etc.

También es importante tener una mentalidad crítica y creativa para poder abordar problemas de manera innovadora y encontrar soluciones que no son tan obvias.

Además de las habilidades técnicas y blandas, es importante tener un conocimiento sólido del negocio en el que se está trabajando.

Deben ser capaces de entender los problemas de negocios y cómo los datos pueden ayudar a resolverlos, de ahí la importancia de tener una comprensión de los diferentes sectores y cómo los datos pueden ser utilizados para mejorar la toma de decisiones en estos sectores.

Otra habilidad que es importante que desarrolle un profesional en este área es la capacidad de visualizar los datos.

Los data scientists deben ser capaces de crear visualizaciones efectivas que ayuden a comunicar sus hallazgos de la mejor manera posible. 

Las herramientas de visualización de datos más populares incluyen Tableau, Power BI y Matplotlib para el lenguaje de Python.

Esta habilidad debe ir en consonancia con la anterior, ya que es fundamental que el profesional sepa cómo crear visualizaciones fáciles de entender y que ayuden a contar una historia con los datos.

Además, la capacidad de trabajar con grandes conjuntos de datos es esencial para ser un científico de datos.

Estos deben ser capaces de manejar y almacenar grandes cantidades de datos y saber utilizar técnicas de procesamiento de datos masivos que les ayude a analizarlos. Algunas de las herramientas más populares para el procesamiento de grandes volúmenes de datos incluyen Apache Hadoop y Apache Spark.

Por último pero no menos importante, si quieres convertirte en un profesional debes saber que tendrás que estar al día con las últimas tendencias y herramientas.

Este campo está en constante evolución y los data scientist deben estar dispuestos a aprender y adoptar nuevas tecnologías y técnicas. Esto significa mantenerse actualizado con las últimas tendencias en el campo, leer blogs y artículos sobre data science y asistir a conferencias y eventos relacionados.

Ser un data scientist es un desafío emocionante donde además es importante desarrollar una comprensión sólida sobre las metodologías y técnicas utilizadas dentro de esta disciplina, tales como el aprendizaje automático, el análisis de datos no estructurados, el procesamiento de lenguaje natural, el análisis de redes sociales o la minería de datos.

Desarrollar todo esto resulta fundamental para poder abordar problemas complejos y encontrar patrones y tendencias dentro de los datos.

¿Qué papel desempeña la ciencia de datos en las empresas?

La ciencia de datos cada vez está cobrando una mayor importancia en la toma de decisiones empresariales.

Los datos están disponibles prácticamente en todas las áreas de una empresa, desde el marketing hasta la operaciones.

Son los data scientist los que se encargan de recopilar y analizar estos datos para ayudar a la empresa a tomar las mejores decisiones posibles en base a la información sustraída.

También está siendo utilizado para una infinidad de aplicaciones, como la detección de fraude, la personalización de la experiencia del usuario y la optimización de la cadena de suministro.

¿Qué se espera de aquí a un futuro?

En cuanto al futuro que se espera, lo más probable es que sigan creciendo la cantidad de datos que se generan todos los días y, por ende, la demanda de estos profesionales por parte de las empresas también.

Además, se espera que las tecnologías y técnicas continúen evolucionando, lo que permitirá que estos profesionales cada vez puedan resolver problemas más complejos y encontrar nuevos patrones y tendencias ocultas en los datos.

También se espera que el data science se integre cada vez más en la vida diaria de las personas, ya sea a través de aplicaciones móviles, dispositivos IoT o con automatizaciones en el hogar y en el trabajo.

En resumen: 

En resumen, la ciencia de datos o data science es un campo emocionante y en constante evolución que combina tanto hard skills como soft skills para ayudar a las empresas y a las personas a tomar decisiones informadas a partir de los datos.

El trabajo de un data scientist a grandes rasgos se podría resumir en:

1. Extraer los datos de diversas fuentes disponibles, independientemente de su tamaño (small data, medium data o big data).
2. Limpiar los datos, es decir, eliminar aquellos datos que no son relevantes y que 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 de que fuera necesario.
5. Visualizar y representar los datos gráficamente para que sean comprensibles por aquellas personas que no poseen conocimientos técnicos de la materia.

Si lo que te interesa es convertirte en un data scientist, es importante que adquieras una base sólida en matemáticas y estadística, habilidades de programación, habilidades de visualización de datos y lo unas con conocimientos del negocio.

Además, no olvides trabajar en tener una mentalidad crítica y una actitud de aprendizaje continuo.

Con estas habilidades y una pasión por el oficio y los datos, estarás en el camino correcto para tener éxito en el campo.