Los científicos de datos pueden trabajar en una variedad de campos, como las finanzas, la salud, la tecnología y la investigación. Su objetivo es ayudar a las empresas y organizaciones a tomar decisiones informadas y mejorar sus operaciones a través del análisis de datos. Ambas trayectorias profesionales son flexibles porque el campo de la ciencia y la analítica de datos es relativamente nuevo. Los profesionales de la ciencia de datos, como los analistas de datos, pueden inclinarse hacia un papel de desarrollador de sistemas de datos o de ciencia de datos, dependiendo de dónde profundicen sus conocimientos.

• Los científicos de datos son profesionales que usan técnicas y herramientas avanzadas para extraer información útil de conjuntos de datos masivos.
• Por tanto, si queremos estudiar ciencia de datos sería bueno saber lo que es Big Data, y las técnicas para analizar Big Data.
• En conclusión, los requisitos fundamentales para un científico de datos incluyen una combinación de conocimientos técnicos y habilidades relacionadas con la industria, así como habilidades de comunicación, para ayudar a la organización a alcanzar sus objetivos.
• También es necesario saber utilizar técnicas de limpieza y transformación de datos, para asegurar la calidad de los datos y prepararlos para su análisis.
• La publicación destaca los más de 1.000 artículos de investigación publicados en los últimos 5 años en Scopus.
• Este flujo incesante de información necesita ser analizado y convertido en decisiones estratégicas, lo que pone a los científicos de datos en el centro del escenario empresarial.

Si decidiste estudiar ciencia de datos significa que sientes amor a las matemáticas. Es decir, debes ser bueno con ellas, así también debes sentir pasión por la estadística. Para convertirte en científico de datos necesitas adoptar un pensamiento algorítmico y saber lo que significa la visualización de datos. La ciencia de datos también puede verse desde la perspectiva de Josh Wills quien dijo “Un científico de datos es esa persona que sabe más de estadística que un programador y al mismo tiempo, sabe más de programación que cualquier estadista”. Es decir, se trata de un profesional especialista en el análisis de grandes cantidades de datos e información. Los científicos de datos son profesionales altamente solicitados en la industria tecnológica actual, y su demanda sigue creciendo a medida que las empresas se dan cuenta del valor de los datos en la toma de decisiones estratégicas.

Todo lo que debes saber para adentrarte en el mundo de la ciencia de datos

Para hacer esto, utilizan técnicas de estadística, matemáticas y aprendizaje automático. En general, sus objetivos son mejorar el rendimiento de un negocio o mejorar el funcionamiento de una organización. En resumen, si quieres ser científico de datos, necesitas tener una base sólida en matemáticas y estadística, ser capaz de manipular y analizar datos, tener buen conocimiento de la informática y tener habilidades de comunicación y presentación. Convertirte en un científico de datos requiere una sólida formación académica en matemáticas y estadísticas, así como habilidades técnicas en programación y análisis de datos. Si bien no hay un camino único para convertirse en científico de datos, es recomendable completar una licenciatura en ciencias de la computación, ingeniería, estadística o matemáticas.

También es necesario tener conocimientos en visualización de datos, ya que esto permite comunicar los resultados de manera clara y efectiva. Además, es necesario tener conocimientos de matemáticas básicas, como álgebra lineal y cálculo, para comprender los fundamentos de los algoritmos utilizados en ciencia de datos. Esto incluye conceptos como regresión, clasificación, clustering y redes neuronales.

Preguntas frecuentes sobre la carrera de científico de datos

También es necesario saber utilizar técnicas de limpieza y transformación de datos, para asegurar la calidad de los datos y prepararlos para su análisis. La ciencia de datos implica explorar los datos, formular preguntas y buscar respuestas a través del análisis. Como vemos, las opciones para llegar a ser un científico de datos son diversas, y tener un equipo multidisciplinar aporta sin duda una visión más amplia y completa. Por eso en Bankinter contamos con una variedad de perfiles como físicos, matemáticos, estadísticos, economistas,  ingenieros, etc. Además, dentro del mundo de los ingenieros, tenemos informáticos, telecos, industriales y, como no, también perfiles asociados a estas nuevas titulaciones Ingenieros de Datos o graduados en Ciencia de Datos. Por tanto, una posible alternativa para introducirse a la ciencia de datos sin necesidad de acudir a una universidad, podría ser a través de cursos online o bootcamps especializados.

Otra opción es realizar una búsqueda de países que demandan este tipo de profesionales. Según uno de los últimos estudios efectuados por Accenture, Brasil es el país con más demanda de empleo en el sector. La creación de algoritmos o máquinas con la capacidad de tomar decisiones de forma autónoma que, además, dependiendo Una profesión para el futuro: Qué hay detrás del curso de ciencia de datos de Tripleten del resultado de cada una de ellas refuerce su propio aprendizaje, es Machine Learning. El análisis exploratorio de datos es una de las habilidades clave de un Data Scientist. Esto implica la capacidad de explorar y comprender los datos, identificando patrones, tendencias y relaciones entre variables.

habilidades o requisitos que necesitas

Los estudiantes también pueden optar por enfocarse en una o más áreas específicas, como la minería de datos, el aprendizaje automático, la visión artificial o la ciencia de datos en la nube. Algunos programas también permiten a los estudiantes tomar cursos de énfasis en finanzas, economía, derecho o administración. Al finalizar el programa, los estudiantes generalmente obtienen un título de Licenciado en Ciencias de Datos. Competencias en creación de Dashboards y visualización de datos, conocimientos de aprendizaje automático y Deep Learning, conocimiento sobre procesamiento del lenguaje natural (PNL), analítica escalable con Spark, etc.

Mucho de los softwares y herramientas utilizados en Big Data y Machine Learning se encargan de hacer la mayor parte de cálculos matemáticos por ti, sin embargo, esto no podrá hacerlo nadie. Desafortunadamente, las habilidades que deben reunir estos profesionales no son fáciles de encontrar en el mercado, y la oferta no puede saciar una demanda que, desde 2014, aumenta un https://psicocode.com/miscelanea/curso-ciencia-datos-tripleten/ 33% anual. Sin embargo, todavía se avanza con lentitud debido a varias causas, pero en mi opinión, la principal es por la escasez de estos perfiles profesionales. Si quieres saber cómo ser científico de datos y sumergirte en el mundo del Big Data, te contamos todo lo que necesitas saber. ¿Qué habilidades necesitas para convertirte en Científico de Datos o Data Scientist?