¿Estás pensando en formarte en data science y no sabes por dónde empezar? Te contamos en este post lo que debería tener en cuenta un futuro (o una futura) data scientist. Sobre todo deberías estar preparado para enfrentarte una amplia variedad de desafíos y tareas en el campo de la ciencia de datos.
10 cosas importantes que un futuro data scientist debería saber:
1. Programación:
Si quieres manipular datos y hacer análisis de datos, es imprescindible que domines lenguajes de programación como Python o R. Deberías conocer y tener cierta soltura con bibliotecas como NumPy, pandas, scikit-learn (Python) o tidyverse (R).
2. Estadísticas:
Para tomar decisiones basadas en datos, necesitas saber de estadísticas. Esto incluye conceptos como probabilidad, distribuciones, inferencia estadística y pruebas de hipótesis.
3. Aprendizaje automático (Machine Learning):
Regresión, clasificación, agrupación y redes neuronales, son conceptos con los que deberías de estar familiarizado, así como comprender cómo seleccionar y evaluar modelos.
4. SQL y bases de datos:
SQL te permite extraer datos de bases de datos y realizar consultas avanzadas. Como data scientist trabajarás con bases de datos relacionales y no relacionales.
5. Manipulación de datos:
La limpieza y preparación de datos es una parte fundamental del proceso de ciencia de datos. Debes saber cómo tratar valores faltantes, datos duplicados y realizar transformaciones necesarias.
6. Visualización de datos:
Es importante conocer herramientas como Matplotlib, Seaborn o ggplot2 y comprender cómo diseñar gráficos informativos, ya que la visualización efectiva de datos es crucial para comunicar resultados.
7. Big Data y herramientas de procesamiento:
Si trabajas con grandes volúmenes de datos, debes tener cierto dominio de tecnologías como Hadoop, Spark y herramientas de procesamiento en la nube como AWS, Azure o Google Cloud.
8. Ética en la ciencia de datos:
Es importante trabajar los datos de manera éticas, incluyendo la privacidad, el sesgo y la transparencia. Asegúrate de seguir las mejores prácticas y regulaciones aplicables.
9. Comunicación:
Es esencial saber comunicar resultados de manera efectiva, siendo capaz de presentar tus hallazgos de forma clara y persuasiva, tanto verbalmente como por escrito.
10. Aprendizaje continuo:
La ciencia de datos es un campo en constante evolución, por lo que debes estar dispuesto a aprender nuevas técnicas, herramientas y enfoques a medida que surgen.
Además de estas habilidades técnicas y conocimientos, también es importante tener una mentalidad analítica, curiosidad por los datos y la capacidad de trabajar en equipo, ya que a menudo colaborarás con otros profesionales en proyectos de ciencia de datos interdisciplinarios.
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