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Trabajar como cient铆fico de datos puede ser intelectualmente desafiante, anal铆ticamente satisfactorio y ponerte a la vanguardia de los nuevos avances tecnol贸gicos. Los cient铆ficos de datos son cada vez m谩s comunes y demandados, ya que los grandes datos son cada vez m谩s importantes para la toma de decisiones de las organizaciones. A continuaci贸n, te explicamos qu茅 son y qu茅 hacen, y c贸mo convertirte en uno de ellos.

驴Qu茅 hace un data scientist?

Los data scientists determinan las preguntas que debe plantear su equipo y descubren c贸mo responder a esas preguntas utilizando datos. A menudo desarrollan modelos predictivos para teorizar y hacer previsiones.

Un data scientist puede realizar las siguientes tareas en el d铆a a d铆a:

• Encontrar patrones y tendencias en los conjuntos de datos para descubrir ideas

• Crear algoritmos y modelos de datos para predecir resultados

• Utilizar t茅cnicas de aprendizaje autom谩tico para mejorar la calidad de los datos o las ofertas de productos

• Comunicar recomendaciones a otros equipos y al personal superior

• Implementar herramientas de datos como Python, R, SAS o SQL en el an谩lisis de datos

• Estar al tanto de las innovaciones en el campo de la ciencia de datos

Analista de datos vs. data scientist: 驴Cu谩l es la diferencia?

El trabajo de los analistas de datos y de los data scientists puede parecer similar: ambos encuentran tendencias o patrones en los datos para revelar nuevas formas de que las organizaciones tomen mejores decisiones sobre las operaciones. Pero los cient铆ficos de datos tienden a tener m谩s responsabilidad y generalmente se les considera m谩s veteranos que los analistas de datos.

A menudo se espera que los cient铆ficos de datos formulen sus propias preguntas sobre los datos, mientras que los analistas de datos pueden apoyar a equipos que ya tienen objetivos establecidos. Un cient铆fico de datos tambi茅n puede pasar m谩s tiempo desarrollando modelos, utilizando el aprendizaje autom谩tico o incorporando programaci贸n avanzada para encontrar y analizar datos.

Salario de los cient铆ficos de datos y crecimiento del empleo

Un cient铆fico de datos gana un salario promedio de 30,000 pesos mensuales en M茅xico, seg煤n Talent.com [].

La demanda es alta para los profesionales de datos鈥攕e encuentra en la sexta posici贸n de los empleos con m谩s auge en M茅xico de 2022 seg煤n Linkedin鈥攃on un porcentaje de contrataci贸n de 19.8% mujeres y 80.2% hombres [].

C贸mo convertirte en data scientist

Convertirte en un cient铆fico de datos suele requerir cierta formaci贸n formal. He aqu铆 algunos pasos a tener en cuenta.

1. Obt茅n un t铆tulo en data science.

A los empleadores generalmente les gusta ver algunas credenciales acad茅micas para asegurarse de que tienes los conocimientos necesarios para abordar un trabajo de ciencia de datos, aunque no siempre es necesario. Dicho esto, una licenciatura relacionada puede ser de gran ayuda鈥攊ntenta estudiar ciencias de los datos, estad铆stica o inform谩tica para tener una ventaja en este campo.

驴Ya terminaste la universidad?

Considera obtener una maestr铆a en ciencia de datos. En un programa de maestr铆a, puedes profundizar en tu comprensi贸n de la estad铆stica, el aprendizaje autom谩tico, los algoritmos, la modelizaci贸n y la previsi贸n, y potencialmente realizar tu propia investigaci贸n sobre un tema que te interese. Hay varias maestr铆as de ciencia de datos disponibles en l铆nea.

2. Afina las habilidades relevantes.

Si crees que puedes afinar algunas de tus habilidades en el campo de los datos, piensa en hacer un curso en l铆nea o inscribirte en un bootcamp relevante. Estas son algunas de las habilidades que querr谩s tener.

Lenguajes de programaci贸n: Los data scientists pueden esperar pasar tiempo utilizando lenguajes de programaci贸n para clasificar, analizar y gestionar grandes cantidades de datos. Los lenguajes de programaci贸n m谩s populares para la ciencia de los datos son:

• Python

• R

• SQL

• SAS

Visualizaci贸n de datos: Ser capaz de crear tablas y gr谩ficos es una parte importante de ser un data scientist. La familiaridad con las siguientes herramientas deber铆a prepararte para hacer el trabajo:

• Tableau

• PowerBI

• Excel

Aprendizaje autom谩tico: Incorporar el aprendizaje autom谩tico (machine learning)y el aprendizaje profundo (deep learning) en tu trabajo como data scientist significa mejorar continuamente la calidad de los datos que recopilas y ser potencialmente capaz de predecir los resultados de futuros conjuntos de datos. Un curso de aprendizaje autom谩tico puede ayudarte a empezar con los fundamentos.

• Big data: Algunos empleadores querr谩n ver que est谩s familiarizado con big data. Algunos de los marcos de software utilizados para procesar big data son Hadoop y Apache Spark.

• 颁辞尘耻苍颈肠补肠颈贸苍: Los cient铆ficos de datos m谩s brillantes no podr谩n afectar a ning煤n cambio si no son capaces de comunicar bien sus hallazgos. La capacidad de compartir ideas y resultados verbalmente y por escrito es una habilidad que se suele buscar en los cient铆ficos de datos.

3. Consigue un trabajo de analista de datos de nivel inicial.

Aunque hay muchos caminos para convertirse en un cient铆fico de datos, empezar en un trabajo de nivel b谩sico relacionado puede ser un buen primer paso. Busca puestos que trabajen mucho con datos, como analista de datos (data analyst), analista de inteligencia empresarial (business intelligence analyst), estad铆stico (statistician) o ingeniero de datos (data engineer). A partir de ah铆, es posible trabajar hasta convertirte en un cient铆fico a medida que ampl铆as tus conocimientos y habilidades.

4. Prep谩rate para las entrevistas de ciencia de datos.

Con unos cuantos a帽os de experiencia trabajando con an谩lisis de datos, puede que te sientas preparado para pasar a la ciencia de los datos. Una vez que hayas conseguido una entrevista, prepara las respuestas a las probables preguntas de la entrevista.

Los puestos de data scientist pueden ser muy t茅cnicos, por lo que es posible que te encuentres con preguntas tanto t茅cnicas como de comportamiento. Antic铆pate a ambas y practica diciendo tu respuesta en voz alta. Estar preparado con ejemplos de tus experiencias laborales o acad茅micas anteriores puede ayudarte a parecer seguro y bien informado ante los entrevistadores.

Estas son algunas de las preguntas con las que te puedes encontrar:

• 驴Cu谩les son los pros y los contras de un modelo lineal?

• 驴Qu茅 es un bosque aleatorio?

• 驴C贸mo utilizar铆as SQL para encontrar todos los duplicados en un conjunto de datos?

• Describe tu experiencia con el aprendizaje autom谩tico.

• Da un ejemplo de una ocasi贸n en la que te hayas encontrado con un problema que no sab铆as c贸mo resolver. 驴Qu茅 hiciste?

Un profesional de datos de IBM ofrece sus consejos a los futuros data scientists:

C贸mo empezar

Convertirte en un data scientist puede requerir cierta formaci贸n, pero al final puede estar esperando una carrera exigente y llena de retos.

驴Apenas comenzaste tu carrera en la ciencia de los datos? Toma un curso intensivo de los fundamentos con el certificado profesional de ciencia de datos de IBM.