Cómo convertirse en científico de datos

Qué esperar de una carrera en ciencia de datos

Los científicos de datos son detectives digitales que interpretan las historias ocultas dentro de los datos recopilados. Combinan su conocimiento matemático y estadístico con habilidades de programación para ayudar a las empresas a tomar decisiones comerciales más inteligentes.

Los científicos de datos ayudan a identificar tendencias, ajustar algoritmos y analizar el uso de los clientes. Comúnmente trabajan en industrias como tecnología, finanzas, marketing, atención médica, biotecnología, comercio minorista, comercio e incluso deportes profesionales.

Según la Oficina de Estadísticas Laborales (BLS), los científicos de datos ganan un salario anual medio de $112,590 a partir de mayo de 2024.

Cómo convertirse en científico de datos: Una guía paso a paso

Aunque no hay un camino único para convertirse en científico de datos, estos pasos pueden facilitar el proceso:

Paso 1: Obtenga un título relevante

Muchos puestos de científico de datos requieren educación formal. Casi todos los científicos de datos tienen al menos una licenciatura en informática, estadística, matemáticas o un campo relacionado. Sin embargo, a medida que la competencia se intensifica para los roles de nivel inicial, muchos empleadores buscan candidatos con una maestría o un doctorado en áreas más especializadas como inteligencia artificial, aprendizaje automático, ciencia de datos o análisis.

Si desea repasar las matemáticas esenciales para la ciencia de datos, o si todavía está explorando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, los cursos en línea pueden ayudarle a aprender lo básico y desarrollar habilidades prácticas.

Paso 2: Aprenda lenguajes de programación clave

Los lenguajes de programación más utilizados por los científicos de datos son Python y R. Puede ser mejor comenzar con Python, ya que es más amigable para principiantes y tiene excelentes herramientas para el trabajo con datos. Luego, considere aprender R por sus capacidades de análisis estadístico.

También querrá familiarizarse con Pandas para optimizar conjuntos de datos y NumPy para realizar cálculos numéricos.

Paso 3: Construya su conjunto de herramientas de análisis de datos

Los científicos de datos tienen muchas herramientas del oficio para ayudarles a recopilar, analizar, interpretar y visualizar datos, incluyendo:

• SQL: Almacenar y gestionar datos
• Tableau o PowerBI: Visualizar grandes conjuntos de datos
• Jupyter Notebooks: Explorar e interactuar con datos
• Git: Seguimiento de cambios en el código fuente
• Plataformas en la nube (AWS, Google Cloud o Azure): Construir y desplegar modelos de aprendizaje automático
• Github: Mostrar sus habilidades a través de un portafolio en línea

Paso 4: Comprenda los fundamentos del aprendizaje automático.

El aprendizaje automático es una habilidad esencial para los científicos de datos que requiere tanto habilidades avanzadas en matemáticas como en ciencias de la computación. Considere comenzar de manera simple con el aprendizaje supervisado básico, donde esencialmente enseña a una computadora a hacer predicciones. Luego, deje que las computadoras encuentren patrones por sí solas a través del aprendizaje no supervisado.

El aprendizaje profundo requerirá herramientas como scikit-learn y TensorFlow. Para cada etapa de aprendizaje, practique utilizando datos reales de Kaggle.

Paso 5: Adquiera experiencia práctica y construya su portafolio.

Conocer la teoría está bien, pero los científicos de datos deben demostrar que realmente pueden hacer el trabajo. Aquí hay algunas formas de adquirir experiencia práctica:

• Contribuya a proyectos de código abierto para practicar la programación en escenarios del mundo real.
• Participe en competiciones de Kaggle para desarrollar sus habilidades a través de desafíos amistosos y motivadores.
• Desarrolle proyectos que resuelvan problemas reales, que es a menudo lo que buscan los empleadores.
• Comparta su trabajo en plataformas como Medium o LinkedIn para mostrar su experiencia y aumentar su presencia profesional.
• Conéctese con otros científicos de datos para obtener información sobre su trabajo diario y aprender de sus experiencias.

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