Conviertete en un Data Scientist: ¡Ciencia de datos desde cero!

El número de herramientas con los que trabaja un experto de este sector es muy amplio. El científico de datos debe conocer cómo asociar información obtenida de distintas bases de datos y monitorizar El bootcamp de TripleTen: único por su método de enseñanza y plan de carrera los comportamientos de una población encuestada. La meta es obtener datos predictivos de alto nivel, que permitan gestionar campañas comerciales o reestructurar procesos corporativos.

• Para ser parte de una de las industrias más pujantes del momento, deberías estudiar ciencia de datos.
• Algunos de esos datos son a veces “secuestrados” por algunos departamentos de la empresa, y analizados muchas veces según la intuición de quienes la manejan, sin cruzar con otros datos, y dando lugar a conclusiones contradictorias con las de otros departamentos.
• En esta búsqueda, puede encontrar artículos científicos sobre el tema e incluso encontrar a alguien que ya haya enfrentado el mismo problema y que haya compartido la solución que usó en Internet.
• En el sector salud, por ejemplo, el científico puede trabajar con reconocimiento de imágenes.
• Por lo general, las plataformas en cloud tienen diferentes modelos de precios, como los modelos por uso o las suscripciones, para atender las necesidades de sus usuarios finales, ya sean grandes empresas o pequeñas startups.

Al mismo tiempo, es fácil encontrar en el mercado laboral científicos de datos que provengan de los más diversos sectores. “Hay agrónomos, educadores físicos e incluso personas que no tienen un título universitario que son grandes científicos de datos”, dice Serrajordia. Para Serrajordia, uno de los mayores desafíos para el científico de datos es traducir su conocimiento técnico a otra persona en el negocio. “Es necesario tener empatía por el otro que no tiene los mismos conocimientos técnicos que tú.

Más acerca de los científicos de datos

Si no, el profesional se va a otras hipótesis hasta que se resuelva el asunto. A partir de esto, el profesional puede predecir la probabilidad de que el abogado gane o pierda el caso. Al interactuar con diferentes profesionales debe saber comunicarse, tanto para entender las particularidades de otros sectores, como para explicarles a otros especialistas cómo desarrolla las soluciones. Según João Serrajordia, es importante tener nociones de programación porque te da flexibilidad a la hora de acceder, explorar y procesar datos. Para proponer soluciones eficientes a una empresa, es necesario que el profesional conozca las particularidades del área en que se desenvuelve. Al destacarse por lo que ofrece, conquista más clientes, tiene más ingresos y, en consecuencia, puede seguir invirtiendo en mejoras tecnológicas y seguir siendo un actor importante en el mercado.

Encuentra el lenguaje y las referencias que tiene el ejecutivo y evita usar nombres y términos técnicos. A partir de estas preguntas, el profesional crea modelos estadísticos y matemáticos para tratar de determinar quiénes son los clientes que harán clic en el correo electrónico y cuáles no. Evalúa qué características de los correos electrónicos los hacen más atractivos y qué tipo de correo electrónico no llama la atención del público. Esto se debe a que el científico de datos, recopila datos del historial de pagos y puede ver si los clientes pagan las facturas a tiempo o no. A partir de ahí, puede determinar si el cliente es un riesgo o no para el banco.

Profesión: Científico de Datos

Transmitir las conclusiones a personas que son totalmente ajenas al mundo del análisis de datos es difícil. Por lo que tendrás que expresarte de forma sencilla y ayudarte de figuras y gráficos para hacer la explicación más fácil y amena. Estos profesionales necesitan tener diferentes habilidades para poder desempeñar su trabajo de forma efectiva. Seguidamente te mostramos que tienes que dominar para convertirte en un buen data scientist. Lo cierto es que los datos están ganando cada vez más importancia entre nuestra sociedad.

• Cloud computing escala la ciencia de datos proporcionando acceso a más potencia de proceso, almacenamiento y otras herramientas necesarias para proyectos de ciencia de datos.
• AutoAI, una nueva y potente funcionalidad de desarrollo automatizado en IBM® Watson Studio, agiliza las fases de preparación de datos, desarrollo de modelos y diseño de características del ciclo de vida de la ciencia de datos.
• Esta es la verdadera habilidad que debe tener un científico de datos y por la que será más valioso.
• Un reporte de DevSkiller indica que hubo un incremento en la cantidad de tareas asociadas con la ciencia de datos de 295% en el 2021, lo cual indica que hay un crecimiento del empleo para los científicos de datos [4].
• De hecho hace poco, vimos que esta opción autoformativa podía tener mucho futuro.
• Debemos tener en cuenta que conseguir todas estas habilidades en un solo profesional no es tarea fácil, y, por lo tanto, el científico de datos normalmente no trabajará solo.

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. La demanda es alta para los profesionales de datos—se encuentra en la sexta posición de los empleos con más auge en México de 2022 según Linkedin—con un porcentaje de contratación de 19.8% mujeres y 80.2% hombres [2]. De este modo, existe una gran cantidad de datos que vienen de diversos canales. Algunos de esos datos son a veces “secuestrados” por algunos https://www.adiario.mx/tecnologia/el-bootcamp-de-tripleten-unico-por-su-metodo-de-ensenanza-y-plan-de-carrera/ departamentos de la empresa, y analizados muchas veces según la intuición de quienes la manejan, sin cruzar con otros datos, y dando lugar a conclusiones contradictorias con las de otros departamentos. Sigue toda la información internacional en Facebook y X, o en nuestra newsletter semanal. Aparecen citados colaboradores de Epstein que en alguna ocasión volaron en su avión privado o que coincidieron con él en alguna fiesta, pero sin que haya elementos incriminatorios que permitan poner en duda su conducta.

¿Qué tareas puede tener un data scientist?

El 68% de los científicos de datos usan SQL como gestor de bases de datos relacionales, por lo que es necesario para estudiar data science que es una disciplina compleja. Cómo ser científico de datos supone tener un conocimiento de alto nivel en desarrollo de software intensivo. Desde el año 2011, se vienen ofreciendo programas de coding bootcamp cuyo objetivo es trabajar con altos volúmenes de información. La densidad del trabajo a la hora de crear código y conectarlas con bases de datos para sustraer lo sustancial requiere de crear algoritmos sólidos. En conclusión, son diferentes las alternativas que tienen los estudiantes para adquirir la formación necesaria. Sin embargo, ¿por qué es tan importante tener una de estas titulaciones, relacionadas con Data Science?

Sin embargo, hay algo de lo que no hemos hablado aún – las razones por las que alguien desearía convertirse en un científico de datos. Dicho esto, si eliges saltarte la educación tradicional por completo y enfocarte en la educación individual – ¡no te preocupes! Aunque será un poco más difícil ser contratado, y buscaras en Google la pregunta ¨cómo convertirse en un data scientist¨ más frecuentemente, obtendrás un empleo en el campo. El único criterio verdadero para asegurar que trabajarás duro es que te apasione lo que haces. Lo que nos lleva a nuestro siguiente punto de discusión en este tutorial ¨cómo convertirse en un data scientist¨ – la motivación.