Habilidades que debe tener un Data Scientist – Blog de Empléate
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Habilidades que debe tener un Data Scientist

Los avances tecnológicos no se detienen y es por ello que cada vez son más las personas que se sienten atraídas por el mundo del análisis de datos y quieren llegar a convertirse en Data Scientist. Pero, para que esto sea posible, es necesario contar con una cierta cantidad de habilidades que son esenciales para poder poner en práctica esta actividad. En las siguientes líneas mencionamos algunos de los aspectos a considerar si de verdad quieres convertirte en un analista de datos.

Contar con una base sólida en matemáticas. Para nadie es un secreto que analizar datos requiere saber manejar números y, en el caso de esta profesión, se requieren habilidades no sólo en matemáticas sino también en cálculo y álgebra. Acá es importante saber acerca de derivadas, diferenciales, integrales, funciones vectoriales, factorización, matrices, proyecciones y vectores. Esto no quiere decir que hay que entrar en pánico y que sea algo sumamente difícil de alcanzar, ya que tener estos conocimientos será de mucha utilidad, sobre todo para resolver casos que tengan una complejidad puntual, es decir, aún si posees conocimientos muy básicos igual podrás llevar a cabo tareas resolutivas al tener a la mano otras herramientas igual de eficaces. A fin de cuentas, un Data Scientist debe manejar estos conocimientos, pero no ser un matemático.

Saber de estadística y cálculo de probabilidad. Sin duda unas de las habilidades fundamentales con las que debe contar un Data Scientist, ya que le permitirá tener una base sólida para    La estadística y el cálculo de probabilidad son dos must have para un científico de datos porque son las competencias en las que podrá fundamentar las conclusiones obtenidas.

Manejar diversos lenguajes de programación. Los cuales le permitirán desarrollar operaciones de análisis de datos de una manera más eficiente, más allá de los clásicos Java o C++. Dentro del análisis de datos existen tres programas que destacan de otros y que sí o sí deben formar parte del idioma de cualquier analista:

  • Structured Query Language (SQL). El cual se utiliza para extraer datos de sistemas gestores de bases de datos relacionales como, por ejemplo, MySQL y SQL Server. Posee varias ventajas como la velocidad, el rendimiento y el bajo costo.
  • R. Uno de los más empleados por los profesionales en esta área al tener su origen en el universo de las matemáticas. Cuenta con una gran diversidad de herramientas muy útiles y se apoya en un basamento estadístico que ha venido mejorando y evolucionando a través de los años.
  • Python. Se trata de un programa sencillo, fácil de usar y muy claro, características que lo han convertido en uno de los más populares entre los analistas de datos a nivel mundial.  

Conocer acerca de las herramientas disponibles de visualización de datos. Una vez que el Data Scientist logra extraer la información, es importante darle una buena apariencia y presentación. Para esto es crucial contar con una buena capacidad de exposición y síntesis, así como saber manejar herramientas como Tableau, Seaborn y Matplotlib. A continuación, las describimos:

  • Tableau. Se trata de uno de los instrumentos más empleados en el área de negocios para visualizar datos, ya que ayuda a limpiar, combinar y simplificar los datos de manera rápida y segura.
  • Seaborn. Básicamente es una gran librería para Python que permite crear gráficos que sean legibles y, sobre todo, elegantes.
  • Matplotlib. Otra de las librerías de Python que, en este caso, es multiplataforma, ya que pueden usarse desde scripts o desde la consola de Python para desarrollar gráficos con una excelente calidad en 2D.

Poder diseñar modelos predictivos. Es una de las habilidades más buscadas por los reclutadores a nivel mundial, ya que se enfocan en la capacidad que tenga el Data Scientist para saber predecir el futuro a través de la exploración de millones de datos y de sistemas de aprendizaje automático capaces de anticipar el comportamiento de los consumidores. A través de la inferencia bayesiana se pueden obtener mejores predicciones incluso con una menor cantidad de datos, mientras que la regresión lineal es una herramienta muy útil para realizar proyecciones futuras o estimaciones a través de fórmulas matemáticas que muestran la relación constante entre dos o más variables.

Tener preparación en Machine Learning. Se trata de una técnica con la que se pueden crear algoritmos y máquinas que tengan la capacidad de tomar decisiones y reforzar su propio aprendizaje para optimizar el análisis y el aprovechamiento de los datos que son de utilidad. Gracias al aprendizaje automático supervisado, una máquina puede aprender por medio de ejemplos, mientras que las redes neuronales son un paradigma de aprendizaje automático inspirado en las neuronas de los sistemas nerviosos de los animales.

Capacidad creativa para resolver problemas. Así como en muchas otras profesiones, acá es fundamental para poder hacer frente a situaciones inesperadas que representen un riesgo. La creatividad es necesaria para pensar y encontrar diversas soluciones que permitan salir adelante y darle la vuelta a la situación de manera efectiva y positiva.

Tener buena comunicación. Sobre todo, para saber informar acerca de las conclusiones y los resultados que se han obtenido en el entorno donde se esté desarrollando. Un analista de datos debe ser capaz de sintetizar y transmitir las conclusiones y de tener una visión de negocio que le permita aplicar los resultados de su investigación al problema empresarial.

Ser curioso. Esto es fundamental para darle sentido a los datos, los cuales siempre tendrán un significado específico por lo que no deben tomarse a la ligera o menospreciarse. Un Data Scientist debe ser capaz de marcar la diferencia entre lo convencional y lo excelente y tener la habilidad para evitar que una empresa sufra pérdidas económicas importantes.

Por GGBA

Fuente: https://www.universia.net/es/actualidad/habilidades/9-habilidades-data-scientist-1166914.html

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