En este entorno centrado en los grandes datos, los data scientists son más que útiles: son cruciales para el éxito empresarial. Si te interesa explorar el potencial de los datos, podrías unirte a sus filas profesionales y sentar las bases de una carrera personal y profesionalmente gratificante. Pero tendrás que reunir las cualificaciones técnicas e interpersonales que requieren los data scientist.
Todos y cada uno de los data scientist han pasado por un extenso periodo de formación y han adquirido una sólida base de conocimientos en ciencia de datos. Lo cierto es que los data scientists se enfrentan a algunos de los requisitos educativos más estrictos de cualquier profesión relacionada con las TI.
Los datos publicados por IT Career Finder revelan que aproximadamente el 40% de los puestos de data scientist requieren un título avanzado, como un máster o un doctorado. Sin embargo, algunos otros pueden estar abiertos a candidatos con sólo una licenciatura en Matemáticas, Estadística, Economía, Ingeniería o Informática. Si los aspirantes a científicos de datos realmente quieren centrarse en una especialidad y aumentar su currículo por encima del de sus competidores, también pueden optar por programas de formación específicos o campamentos de entrenamiento en disciplinas analíticas como el análisis predictivo, la minería de datos o la gestión de bases de datos.
Al final, la mayoría de losdata scientist optan por especializarse. Según un análisis escrito para la Harvard Business Review, estos expertos tienden a caer en una de estas tres categorías en sus carreras posteriores:
- Inteligencia empresarial: Esta categoría consiste en organizar los datos de la empresa en cuadros de mando, informes y correos electrónicos fáciles de entender.
- Ciencia de la decisión: Estos especialistas se centran en el uso de datos para ayudar a las empresas a tomar decisiones estratégicas de negocio más inteligentes y bien fundamentadas.
- Aprendizaje automático: Los data scientist en esta vertical construyen y aplican modelos de ciencia de datos para recopilar información de forma perpetua y promover las operaciones comerciales.
Dicho esto, los aspirantes a data scientist deben construir una base de habilidades técnicas necesarias antes de ramificarse en una subespecialidad u otra. A continuación, hemos enumerado algunas que deben perfeccionar antes de aventurarse en el mercado laboral.
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1. Visualización de datos
La visualización de datos es una parte fundamental del trabajo diario de cualquier científico de datos. Con esta habilidad, los profesionales de la analítica pueden convertir los intimidantes muros de información numérica y textual en cuadros, mapas y gráficos más accesibles. Estas ilustraciones permiten a las personas que carecen de formación técnica avanzada -por ejemplo, los jefes de equipo y los responsables de la toma de decisiones de la empresa- comprender rápidamente las tendencias y los patrones de los datos sin necesidad de demasiadas explicaciones adicionales.
La escritora científica Betsy Mason describe la visualización de datos como una «narración de historias con un propósito»:
«Imagine un libro de texto de ciencias sin imágenes», sugiere Mason en un artículo para Knowable Magazine. «Sin tablas, sin gráficos, sin ilustraciones o diagramas con flechas y etiquetas. La ciencia sería mucho más difícil de entender… Si alguna vez has mirado fijamente una hoja de cálculo masiva de datos y no has podido ver una tendencia, sabes cuánto más eficaz puede ser una visualización.»
La capacidad de visualizar datos es una necesidad absoluta para los aspirantes a data scientist. Después de todo, si no puedes compartir los conocimientos que has obtenido de los datos, es posible que nunca los hayas descubierto en primer lugar.
2. Python
Python es el lenguaje de programación a batir en el mundo de la ciencia de datos. Towards Data Science informa que en 2018, la friolera del 66% de los data scientist encuestados afirmaron utilizar Python a diario. El lenguaje también encabezó la encuesta de IEEE Spectrum como el mejor lenguaje de programación disponible para los profesionales de la analítica en 2019. Ofrece algunas ventajas notables; por ejemplo, NumPy -una de las bibliotecas más utilizadas de Python- alberga una amplia variedad de funciones matemáticas de alto nivel y proporciona soporte para matrices expansivas y multidimensionales.
También vale la pena señalar que los investigadores de la encuesta de IEEE Spectrum informaron de que la popularidad de Python estaba «impulsada en gran medida por el gran número de bibliotecas especializadas disponibles para él, en particular en el ámbito de la inteligencia artificial».
Este punto es crucial. Todos los aspirantes a data scientist deben tener al menos un conocimiento básico de las habilidades relacionadas con la IA. La inteligencia artificial ha experimentado un crecimiento increíble en los últimos años: Una investigación reciente de Gartner indica que la tasa de implementación de IA a nivel empresarial aumentó más del 270% en los cuatro años entre 2015 y 2019. Como concluyó el vicepresidente de investigación de Gartner en un escrito sobre el estudio, «Si usted es un CIO y su organización no utiliza la IA, hay muchas posibilidades de que sus competidores lo hagan y esto debería ser una preocupación.»
Dada la rápida expansión de la IA y su creciente importancia en el sector tecnológico, conocer las herramientas adyacentes a la IA, como Python, es una necesidad absoluta.
3. SQL/NoSQL
El lenguaje de consulta estructurado, o SQL (pronunciado indistintamente como SEE-quel o es-que-EL por los entendidos), es un lenguaje de programación imprescindible para los data scientist.
SQL permite manipular y consultar datos en bases de datos relacionales, y es tan utilizado que el Instituto Nacional de Normalización de EE.UU. lo ha declarado el lenguaje estándar para los sistemas de gestión de bases de datos relacionales. Es fácil de usar y casi omnipresente en el trabajo de análisis de datos. Lo más probable es que no encuentres un puesto de trabajo en la ciencia de los datos que no requiera que utilices SQL al menos de vez en cuando.
Dicho esto, SQL no es la base de datos por excelencia. Los aspirantes a data scientist también deben saber cómo interactuar productivamente con almacenes de datos no relacionales (NoSQL) cuando sea necesario. Para contextualizar: Las bases de datos NoSQL organizan los datos de forma no relacional y tienden a tener un diseño más sencillo que sus homólogas SQL. También proporcionan un control más fino sobre la disponibilidad y más flexibilidad que las tablas de las bases de datos relacionales estrictamente lineales.
Si quieres comprender mejor las bases de datos NoSQL, puede ser útil familiarizarte con un marco popular como MongoDB, que rechaza la organización relacional en favor de un modelo flexible basado en jerarquías.
Como se puede imaginar, tanto las bases de datos SQL como las NoSQL tienen su lugar en las aplicaciones de ciencia de datos. El hecho de que un equipo de datos elija una sobre la otra depende totalmente del desafío que se presente; ambas habilidades son necesarias para los aspirantes a data scientist.
4. Social Media Mining
La minería de medios sociales se refiere al proceso de extracción de datos de plataformas de medios sociales como Facebook, Twitter, Instagram, etc. Lo sdata scientist cualificados pueden utilizar estos datos para identificar patrones útiles y destilar ideas que una empresa puede utilizar para desarrollar una mayor comprensión de las preferencias de la audiencia y los comportamientos en los medios sociales. Este tipo de análisis es crucial para desarrollar una estrategia de marketing en redes sociales a nivel empresarial.
Dada la importancia de los medios sociales en el día a día de los negocios y su potencial para permanecer a largo plazo, el desarrollo de mayores habilidades de minería de datos de medios sociales es sin duda una buena idea para los aspirantes a data scientist.
5. Estadísticas fundamentales
Cuando se trata de construir el conjunto de habilidades esenciales para una carrera en la ciencia de datos, hay pocas habilidades más importantes que las estadísticas. Desde un alto nivel, la estadística implica la recopilación, la organización, el análisis y la interpretación de los datos – todos los puntos que facilitan las prácticas diarias de la ciencia de datos. Un conocimiento profundo de los principios estadísticos también capacita a los data scientist para crear modelos matemáticos y estadísticos para sus datos; sin él, los científicos de datos tendrían dificultades para obtener una comprensión completa de los datos que son responsables de analizar. Como señalan los redactores de Elite Data Science en un artículo sobre la materia, «el análisis de datos requiere estadística descriptiva y teoría de la probabilidad, como mínimo».
Sin embargo, para ser más realistas, los aspirantes a data scientist deben tener un conocimiento práctico de varios conceptos estadísticos más, como la probabilidad, la significación estadística, la regresión y la prueba de hipótesis. Aquellos que tengan interés en trabajar en aplicaciones de IA también deberían estudiar el principio matemático que lo respalda: El pensamiento bayesiano. El Pensamiento Bayesiano es una filosofía que se centra en la idea de que las creencias deben actualizarse a medida que una persona reúne datos adicionales.
Sin embargo, independientemente de las ideas que elijas, una comprensión general de la estadística y el pensamiento estadístico es algo absolutamente necesario para los data scientist cualificados.
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